MATLAB数字图像直方图处理与增强实验

“杭电数字图像处理（网安学院）实验三涉及图像处理，主要任务是掌握MATLAB中用于数字图像处理的基本函数并实现直方图均衡化。” 实验内容详解： 1. MATLAB基础函数应用 在数字图像处理中，MATLAB是一门强大的工具，提供了许多内置函数用于处理图像。在本次实验中，学生需要熟悉并运用以下函数： - `imshow`：显示图像，可以用来查看处理前后的图像效果。 - `figure`：创建一个新的图形窗口。 - `plot`：绘制二维图形，例如直方图。 - `subplot`：在同一个图形窗口内创建子图，方便对比不同处理结果。 - `size`：获取矩阵（包括图像数据）的尺寸信息。 - `ind2rgb`：将索引图像转换为RGB彩色图像。 - `imhist`：计算并显示图像的直方图。 - `histeq`：执行直方图均衡化，提升图像的对比度。 2. 直方图均衡化 直方图均衡化是一种增强图像对比度的技术，尤其适用于低对比度图像。它通过改变图像的灰度级分布，使图像的灰度值分布更加均匀，从而提高整体视觉效果。 a. 计算直方图：首先，需要对输入图像计算其灰度直方图，`imhist`函数可以完成这一任务，展示图像中每个灰度级出现的频率。 b. 线性拉伸：线性拉伸是通过对图像的灰度值进行重新映射来扩展其动态范围。这可以通过创建一个映射函数实现，通常将灰度值范围从0到255扩展到整个可显示的灰度范围。 c. 计算累积分布函数 (CDF)：CDF表示图像中灰度值累积的概率，它是直方图的累计和。在MATLAB中，可以对直方图的频率进行累加得到。 d. 构建新的灰度级映射：通过CDF，可以找出新的灰度级分布，使得原始图像的每个灰度值对应一个新灰度值，这个过程称为直方图均衡化。 3. 实验步骤 - 读取图像：使用MATLAB的函数读取图像，并将其存储在一个变量中。 - 转换为灰度图像：如果原始图像为彩色图像，需要先将其转换为灰度图像，可以使用`rgb2gray`函数。 - 计算与显示直方图：利用`imhist`计算图像的直方图，并在图形窗口中显示。 - 直方图均衡化：调用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化处理，然后再次显示处理后的图像。 通过这个实验，学生不仅可以学习到基本的MATLAB图像处理技巧，还能深入理解直方图均衡化在图像增强中的作用，为后续更复杂的图像处理技术打下基础。