图像对比度增强实验：理论与实践

"图像对比度增强实验.pdf" 这篇文档是电子科技大学通信学院的《图像对比度增强实验指导书》，旨在帮助学生理解和实践图像处理中的对比度增强技术。实验内容包括理论学习和实际操作，覆盖了从原理理解到算法实现的全过程。 实验的核心目标是让学生掌握图像对比度增强的基本方法和原理，这涉及到概率统计、高等数学和信号处理等多门学科的综合运用。实验的具体要求包括： 1. 在2学时内，学生需要理解并掌握图像对比度增强的原理，这是图像处理的基础，有助于提高图像的视觉效果。 2. 另2学时用于理解图像变换原理，这包括对图像进行各种变换以达到改善图像质量的目的。 3. 接下来的2学时，学生要在MATLAB环境下实现线性变换和直方图均衡化这两种增强技术的仿真，这两种方法是对比度增强的常用手段。 4. 实验的重头戏是用8学时构建图像采集系统，并在C语言下将仿真算法实际应用，这需要学生具备实际编程能力。 5. 最后2学时，学生需测试自己实现的算法在实际输入图像上的效果，以验证算法的有效性。 实验采用两人一组的方式进行，总时长16学时，其中包括2学时的授课和14学时的上机操作。实验所需硬件包括计算机、USB摄像头和三脚架，软件环境包括Winxp操作系统、VC6.0开发环境以及OpenCV1.0和gsl-1.8库，这些都是进行图像处理和软件开发的基本工具。 实验原理部分指出，图像对比度增强的目的是提高图像的可读性和视觉效果，特别是在图像质量差或对比度低的情况下。这些情况可能是由多种因素引起的，如成像设备的质量、环境条件、图像压缩等。对比度增强技术可以分为直方图均衡化、基于Retinex理论和基于梯度场重建等，本次实验重点讲解直方图均衡化和基于梯度场重建的方法。 直方图均衡化是一种全局处理方法，它通过改变图像的灰度级分布，使得图像的灰度值更均匀，从而增强对比度。而基于梯度场重建的图像增强则侧重于局部细节的强化，通常用于增强图像的边缘和纹理信息。 这个实验旨在培养学生的理论知识和实践技能，使他们能够有效地应用图像处理技术解决实际问题。通过这样的实验，学生不仅能够深入理解对比度增强的理论，还能通过编程实践提升自己的工程能力。