MATLAB数字图像处理：直方图均衡化与图像变亮

"该文档是关于MATLAB在数字图像处理中的应用，主要涵盖了直方图均衡化和通过乘法操作改变图像亮度的实验内容。" MATLAB是一个强大的数学计算和数据分析软件，它在数字图像处理领域也有广泛的应用。在本实验中，主要探讨了两种图像处理方法：直方图均衡化和图像亮度的调整。 首先，实验通过直方图展示了图像的基本特性。直方图是一种统计工具，用于表示图像中各个灰度级的分布情况。在MATLAB中，`imread()`函数用于读取图像，如'cameraman.tif'，而`imshow()`函数则用于显示图像。`subplot()`函数则用于创建子图，以便在同一窗口中比较不同处理前后的图像。实验中，原始图像的直方图显示了图像灰度值的分布情况。 接下来，通过`immultiply()`函数，图像的亮度被人为地改变。当图像乘以大于1的常数时，整体亮度增加；反之，若乘以小于1的数，图像会变暗。实验中，图像乘以1.2，使得灰度级在200以上的像素数量增多，图像变亮，这种现象可以通过比较原始图像和处理后图像的直方图来观察。 然后，实验引入了直方图均衡化，这是一种常用的图像增强技术。通过`histeq()`函数，可以对图像的直方图进行均衡化，目的是优化图像的灰度级分布，使得图像中的每个灰度级都能得到充分利用。均衡化后的直方图通常会更加分散，高灰度级的像素数量增加，这有助于提高图像的对比度。实验中，均衡化后的图像与原始图像相比，其直方图的变化证明了这一点。 最后，通过观察和分析实验结果，可以得出结论，直方图均衡化有效地增强了图像的视觉效果，而乘法操作则直观地改变了图像的亮度。MATLAB提供的这些图像处理函数，对于理解和实现数字图像处理的各种技术提供了便利。 这个实验深入浅出地展示了MATLAB在数字图像处理中的基本操作，包括读取、显示图像，以及通过直方图分析和处理图像。通过这些基础操作，可以进一步学习和探索更复杂的图像处理算法，如图像分割、特征提取和图像识别等。