MATLAB数字图像处理：直方图均衡化与均值滤波

"该资源是关于数字图像处理的MATLAB程序，主要涵盖了直方图均衡化和3*3均值滤波的实践操作。" 在数字图像处理领域，MATLAB是一个常用的工具，它提供了丰富的图像处理工具箱，使得图像的读取、分析和处理变得非常方便。本资源提供了一个完整的MATLAB程序示例，用于演示如何使用MATLAB进行图像的直方图均衡化和均值滤波。 直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过改变图像的灰度级分布，使图像的整体亮度和对比度得到提升。在MATLAB中，可以使用`imread`函数读取图像，`subplot`函数来创建多子图展示原始图像和处理后的图像，以及`imhist`函数绘制图像的直方图。`histeq`函数是进行直方图均衡化的关键，它可以调整图像的灰度分布，使其更加均匀。例如，程序中`a=histeq(I,256);`这行代码就对图像`I`进行了直方图均衡化，`256`表示设定新的灰度级为256。 均值滤波是一种线性滤波方法，常用于去除图像中的噪声。在MATLAB中，`fspecial`函数可以创建滤波器，这里使用'average'参数创建一个3*3的均值滤波器，然后通过`filter2`函数将滤波器应用于图像。例如，`J=filter2(fspecial('average'),I);`这一行代码就是对图像`I`进行3*3的均值滤波，结果存储在变量`J`中，接着可以用`imshow`显示处理后的图像。 实验报告要求包括了实验原理的阐述，即直方图均衡化和均值滤波的基本概念，以及实现这些操作的MATLAB代码。同时，需要对输入的灰度图像进行处理，并对比分析处理前后的图像直方图，以验证处理效果，如图像的对比度提升和噪声降低。 通过这个MATLAB程序，学习者不仅可以了解数字图像处理的基本概念，还能实际操作，提升对图像处理技术的理解和应用能力。对于计算机科学（cs）领域的学生或研究者来说，这是一个很好的实践练习。