Matlab图像增强：直方图均衡与理想低通/高通滤波

本资源主要介绍了MATLAB中的图像处理技术，包括灰度调整、直方图均衡化以及理想低通和高通滤波。内容详细展示了如何在实际应用中操作这些方法。 首先，关于图像增强，使用`imread`函数读取了两张图像——"tire.tif"和"rice.png"。`histeq`函数用于直方图均衡化，这是一种常见的图像增强手段，可以改善图像的对比度，使暗部细节更突出、亮部信息更清晰。通过`imshow`和`imhist`函数分别展示原始图像和直方图，直观比较效果。均衡化后的图像对比度增强，信息分布更均匀。 接着，灰度调整是通过对图像的亮度进行非线性变换来实现。`imadjust`函数允许用户自定义调整范围，这里设置了[0.3, 0.7]和[0, 1]，这可能导致图像的暗部变亮、亮部变暗，形成对比强烈的视觉效果。 针对理想低通和高通滤波，这部分内容主要涉及傅里叶变换的应用。通过`fft2`函数将图像转换为频域表示，`fftshift`用于对频谱进行中心对齐，便于分析。选择一个半径为190的圆作为低通滤波器的截止频率，所有超出这个圆的频率成分被设为零，从而保留高频信息，实现了低通滤波。低通滤波后的频谱通过`mesh`函数以三维方式展示，可以看到滤波后的图像频率特性。 最后，`subplot`函数以网格形式展示原始图像、原图频谱、低通滤波后的频谱以及滤波后的新图像，帮助观察和理解滤波前后图像的变化。 这段代码提供了一个基础的MATLAB图像处理流程，涵盖了灰度调整和直方图均衡化这两种常用图像增强技术，以及理想低通滤波的概念和实际应用，对于学习图像处理和信号处理的初学者来说，具有很好的教学价值。