MATLAB图像增强技术详解：空域与频域方法及MATLAB实践

本章内容深入探讨了MATLAB中的图像增强技术，这是图像处理中的关键环节，旨在提升图像质量和可读性，以便于人类和计算机的分析和识别。图像增强主要分为空域内处理和频域内处理两种策略。 在空域内处理中，图像增强着重于直接操作图像的像素值。例如，灰度变换增强是一种常见的方法，它通过获取图像的直方图来了解像素灰度分布，然后通过调整每个像素的灰度值来增强对比度。MATLAB提供了内置函数如imhist()帮助获取和处理直方图。这种方法保持像素位置不变，仅改变其亮度级别，以提升视觉效果。 直方图均衡化是直方图增强的一个重要子集，它通过重新分配图像的灰度级，确保所有灰度级都有足够的像素出现，从而增强图像的动态范围和对比度。这有助于减少图像的偏暗区域，使细节更加明显。 另一方面，频域内处理则是将图像转换到傅里叶或小波变换域，对图像的频率成分进行操作，再通过逆变换恢复增强后的图像。这种方法可以实现诸如滤波、去噪等效果，但操作过程通常涉及复杂的数学运算和矩阵操作。 图像质量评价是衡量增强前后图像效果的关键，包括图像的逼真度（与原始图像的相似度）和可懂度（信息传递能力）。然而，由于主观性，量化客观图像质量评估仍然是一个挑战。 在MATLAB中，图像的标准差也是一个重要的概念，用于衡量图像像素值的离散程度，可以用来作为增强算法的一个参数或结果的度量。标准差增大可能表示增强效果显著，反之则可能过度平滑导致信息丢失。 总结来说，第5章《MATLAB图像处理实例详解》详细介绍了如何利用MATLAB进行图像增强，包括空域和频域内的处理技术，以及如何通过直方图和标准差来改进图像质量。这些技术的应用广泛，对于提升图像的可用性和分析性能至关重要。