图像处理：直方图均衡化与椒盐噪声滤波

"这个资源是一个关于数字图像处理的MATLAB编程作业，涵盖了直方图均衡化、规定化操作以及不同尺寸模板的均值滤波和中值滤波在去除椒盐噪声中的应用。" 在数字图像处理中，直方图均衡化和规定化是两种常见的图像增强技术。直方图均衡化是一种提高图像对比度的方法，它通过改变图像像素的分布，使得图像的灰度级更均匀地分布在可能的灰度范围内。在MATLAB中，`histeq()`函数用于执行直方图均衡化。在提供的代码中，`imhist()`函数用于绘制原始图像的直方图，`histeq()`函数对图像进行均衡化处理，然后再次使用`imhist()`展示均衡化后的直方图，最后用`imshow()`显示处理后的图像。 规定化操作，虽然在这个例子中没有具体实现，通常是指将图像的灰度值映射到一个新的范围，例如0-255之间，以确保所有像素值都在可显示的范围内。这可以通过使用MATLAB的`imadjust()`函数来完成，但在这个实例中，它被直方图均衡化所替代。 接下来，代码展示了如何处理椒盐噪声。椒盐噪声是一种常见的图像噪声类型，表现为图像中随机出现的黑点（盐）和白点（胡椒）。MATLAB的`imnoise()`函数用于添加这种噪声。然后，使用不同大小的模板（3×3、5×5和7×7）进行均值滤波，`filter2()`函数结合`fspecial('average', size)`生成平均滤波器，用于平滑图像并减少噪声。较大的模板尺寸可以更有效地消除噪声，但也会导致图像细节损失更多，使图像变得更模糊。 此外，代码还比较了3×3和5×5的均值滤波与中值滤波的效果。中值滤波是一种非线性的滤波方法，特别适用于去除椒盐噪声，因为它对噪声点具有良好的抑制作用，同时对图像边缘和细节的破坏较小。在MATLAB中，`fspecial('median')`用于创建中值滤波器。相比于均值滤波，中值滤波在保留图像边缘和细节方面通常表现更好。 总结来说，这个作业涵盖了图像处理的基础概念，包括直方图均衡化以增强对比度，均值滤波和中值滤波以去除噪声，以及不同滤波器尺寸对图像质量的影响。这些是数字图像处理领域中非常基础且重要的知识点，对于理解和实践图像处理技术至关重要。