数字图像处理：亮度变换与空间滤波

"数字图像处理第三章主要探讨了图像的亮度变换与空间滤波，包括空间域和频率域的方法，以及在MATLAB中实现这些变换的函数，如imadjust和imcomplement。" 在数字图像处理中，图像增强是一个关键任务，其目标是优化图像质量，使其更适应特定的应用场景。这一章主要关注两种基本方法：空间域处理和频率域处理。空间域方法直接操作图像的像素，而频率域方法则在傅立叶变换后的图像上进行操作。选择哪种处理技术以及评估其效果通常需要结合主观判断和实际应用需求。 在空间域处理中，图像变换可以用一个数学表达式来表示，即输出图像g(x,y)是输入图像f(x,y)经过一个算子T作用的结果。这种基于像素邻域的操作也被称为模板处理或模板滤波。模板可以是任意形状，但最常见的是二维邻域阵列，如3x3或5x5的矩阵。 亮度变换函数是空间域处理的一种特殊形式，当邻域为1x1时，它就变成了点处理。这时，图像增强通过一个灰度级变换函数实现，将输入图像的灰度级r映射到新的灰度级s。MATLAB中的imadjust函数可以方便地进行这种亮度调整，它可以实现对比度拉伸、阈值处理等功能，并支持gamma校正。函数的参数允许用户自定义输入和输出的灰度级范围，以及gamma值。 此外，图像反转是另一种常见的空间域增强技术，它通过减去最大灰度值1（对于8位图像）实现。这种方法适用于突出深色背景中的亮部细节，结果类似于底片效果。MATLAB的imcomplement函数可以实现图像反转。例如，读取一个名为'x-ray.jpg'的图像，然后使用imcomplement函数可以得到其负片效果。如果进一步结合imadjust，可以实现更复杂的灰度级调整。 总结来说，数字图像处理第三章涵盖了图像增强的基本概念和常用方法，包括空间域的亮度变换和模板滤波，以及在MATLAB中的实现。通过理解这些基本工具和技术，我们可以对图像进行各种定制化的处理，以满足不同应用场景的需求。