数字图像处理A-灰度变换与空间滤波实验指南

"该文档是关于数字图像处理的实验教程，重点关注图像的灰度变换和空间滤波。通过MATLAB实现，提供了实验流程、理论解释和相关代码，旨在帮助学习者掌握图像直方图分析、灰度变换以及空间滤波的基本概念和方法，包括imhist、imadjust、histeq、medfilt2等MATLAB图像处理函数的应用。" 数字图像处理是计算机视觉领域的重要组成部分，本实验主要涉及两个关键概念：图像灰度变换和空间滤波。 1. 图像灰度变换原理： 灰度变换是改变图像亮度级别的一种方法，通过定义一个转换函数T，将输入图像f(x, y)的每个像素值映射到新的灰度值g(x, y)。这个转换可以是非线性的，例如线性函数、对数函数和幂律函数（伽马变换）。伽马变换s = c * r^γ + ε，其中c是常数，γ是伽马值，ε是偏移量。不同γ值会导致不同效果：γ > 1压缩低灰度值，拉伸高灰度值；γ < 1则相反；γ = 1则是线性变换。这种变换常用于调整图像的对比度。 2. 直方图均衡化： 直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法，它通过重新分布图像的灰度级来优化图像的灰度级分布。理想情况下，变换函数T满足以下条件：(1) 单调递增，确保灰度级次序不变；(2) 变换前后动态范围一致。通过计算输入图像的概率密度函数p(r)和输出图像的概率密度函数p(s)，可以得到新的灰度级分布，从而达到增强图像局部对比度的效果。histeq函数在MATLAB中用于实现直方图均衡化。 3. 空间滤波： 空间滤波是通过在图像上滑动一个滤波器（或称卷积核），对邻域像素进行加权平均，以实现平滑、锐化或其他效果。常见的滤波器有均值滤波器（如medfilt2函数），用于消除噪声，但可能模糊图像边缘；还有高斯滤波器和拉普拉斯滤波器等，分别用于平滑和边缘检测。实验中，学习者将掌握滤波的基本步骤和MATLAB中的相关函数使用。 通过这个实验，学习者不仅能理解和掌握理论知识，还能通过实践操作加深对MATLAB图像处理函数的运用，提升实际问题解决能力。实验过程中，建议逐步理解每个函数的作用，结合理论知识与代码实现，以便更好地掌握数字图像处理的核心技术。