北京理工大学珠海学院数字图像处理实验手册

"该实验指导书是北京理工大学珠海学院信息学院为数字图像处理课程编写的，旨在帮助学生理解和掌握图像处理的基本操作。实验涵盖了图像的运算、自编MATLAB程序等多个方面，通过实际操作来提升学生的技能。" 实验一主要介绍了图像的几种基本运算，包括直方图、灰度均衡、3x3均值滤波、3x3中值滤波、图像缩放、图像旋转以及边缘检测。这些实验目的是让学生熟悉MATLAB图像处理工具箱的使用，理解并掌握图像处理的基础原理。 1. 实验1.1直方图：直方图是描述图像像素灰度级分布的图形，能够反映图像的亮度信息。实验中，学生需要学习如何使用MATLAB的`imhist`函数生成图像的直方图，并分析直方图对图像特性的影响。 2. 实验1.2灰度均衡：灰度均衡是改善图像对比度的一种方法，通过调整图像的灰度分布，使得图像的整体亮度分布更加均匀。实验中，学生将使用MATLAB中的灰度均衡函数，如`histeq`，实现图像的对比度增强。 3. 实验1.3至1.5涉及滤波技术，包括均值滤波和中值滤波，这两种滤波器常用于去除图像噪声。均值滤波采用邻域像素的平均值替换中心像素，而中值滤波则用邻域像素的中值替换中心像素，对于椒盐噪声特别有效。 4. 实验1.6图像的缩放和1.7图像旋转是图像几何变换的一部分，这些操作在图像处理中非常常见，例如调整图像大小或改变视角。 实验二则进一步深入到自编MATLAB程序，包括均值滤波、中值滤波和图像增强。学生需要编写MATLAB代码来实现这些功能，这不仅加深了对理论的理解，也锻炼了编程能力。 1. 均值滤波和中值滤波：实验中详细介绍了这两个滤波器的概念和MATLAB实现，通过编程实践，学生可以更好地理解它们在实际应用中的差异。 2. 图像增强：直方图修改处理是提高图像对比度的一种手段，实验提供了直方图均衡化的MATLAB程序，以实现图像对比度的提升。 通过这些实验，学生将全面掌握数字图像处理的基础知识，包括图像的统计特性、滤波技术、几何变换以及MATLAB在图像处理中的应用，为后续深入学习图像处理与计算机视觉打下坚实基础。