MATLAB实现数字图像处理：直方图均衡化与梯度二值化

"数字图像处理MATLAB作业，包含直方图均衡化和梯度幅度图像二值化的实现" 在数字图像处理中，MATLAB是一种常用的工具，它提供了丰富的函数库来处理各种图像操作。这份作业主要涉及两个核心知识点：直方图均衡化和图像的梯度幅度图像二值化。 1. 直方图均衡化是增强图像对比度的一种方法，尤其对于图像全局对比度较低的情况效果显著。其基本原理是通过重新分布图像的灰度级，使得每个灰度级出现的概率更加均匀。在MATLAB中，首先通过`imread`函数读取灰度图像，然后利用`imshow`展示原始图像。接着，计算图像的直方图，这一步可以通过遍历所有像素并统计每个灰度级的出现次数来实现，最后除以总像素数得到概率。`bar`函数用于绘制直方图。在均衡化过程中，首先计算累积分布函数（CDF），然后将原始灰度值映射到新的灰度空间，确保新的分布更均匀。最后，将每个像素的灰度值替换为新的值，并使用`imshow`显示均衡化后的图像。 2. 梯度幅度图像表示了图像中亮度变化的强度，它是通过计算图像在水平和垂直方向的差分来获得的。在MATLAB中，可以先将图像转换为双精度类型，以便进行浮点运算。接着，使用索引`i`和`j`遍历图像的每一行和每一列，计算相邻像素之间的差分以获取梯度。二值化是将图像转化为黑白两色的过程，通常选择一个阈值，将梯度值高于阈值的部分设为白色，低于阈值的部分设为黑色。这可以通过比较梯度值与设定的阈值，然后用`find`函数找到满足条件的像素位置，再用逻辑操作更新图像矩阵来实现。最后，使用`imshow`显示二值化后的图像。 这两个过程在图像处理中都有重要应用，直方图均衡化常用于增强图像的视觉效果，而梯度幅度图像和二值化则常用于边缘检测、图像分割等任务。在实际操作中，还需要根据具体图像的特点和需求调整算法参数，例如直方图均衡化的阈值选取、梯度计算的差分方法等。