MATLAB图像处理：直方图均衡与噪声过滤

"MATLAB图像处理函数大全" 在MATLAB中，图像处理是一个强大的领域，包含了许多用于分析、操作和改善图像质量的函数。本资源详细介绍了几个常用的图像增强和噪声处理函数。 1. 图像增强 - **imhist函数**：这个函数用于计算和显示图像的色彩直方图。例如，`imhist(I,n)`计算图像I的直方图，n定义了灰度级的数量，默认值为256。如果图像为索引色图像，如`imhist(X,map)`，则会显示调色板map对应的直方图。`stem(x,counts)`也可用来显示直方图。 - **imcontour函数**：此函数用于显示图像的等灰度值图，帮助识别图像的灰度变化。如`imcontour(I,n)`显示n个灰度级别的等值线，`imcontour(I,v)`允许用户自定义特定的等值线。 - **imadjust函数**：这个函数通过调整直方图来改变图像的对比度。例如，`J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)`将图像I的灰度范围[lowhigh]映射到[bottomtop]，gamma是伽马校正参数。对于索引色图像，`newmap=imadjust(map,...)`可调整调色板。 - **histeq函数**：直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术。`J=histeq(I,hgram)`将图像I的直方图转换为指定的直方图hgram，hgram的每个元素应在[0,1]之间。`J=histeq(I,n)`设置均衡化后灰度级数为n。`[J,T]=histeq(I,)`返回将图像I变换为J的变换T。对于索引色图像，`histeq`函数也有相应的调色板处理版本。 2. 噪声及其处理 - **imnoise函数**：MATLAB提供了模拟和添加不同类型的噪声到图像的功能，例如高斯噪声、盐&胡椒噪声等。例如，`I = imnoise(I, 'gaussian', mu, sigma)`会在图像I上添加均值为mu、标准差为sigma的高斯噪声。 - **wiener2函数**：Wiener滤波器常用于噪声抑制，特别是对于含有统计噪声的图像。例如，`J = wiener2(I, size)`对图像I应用二维Wiener滤波，size是滤波器的大小。 - **medfilt2函数**：中值滤波是一种对椒盐噪声特别有效的非线性滤波方法。例如，`J = medfilt2(I, [m n])`在图像I上应用一个m×n的中值滤波器。 以上函数只是MATLAB图像处理库中的一部分，实际上，MATLAB还提供了许多其他功能，如图像分割、特征提取、几何变换、色彩空间转换等，使得MATLAB成为进行复杂图像分析和处理的强大工具。通过熟练掌握这些函数，开发者可以有效地优化和解析各种图像数据，从而在科研、工程或数据分析等领域实现高效的工作流程。