MATLAB数字图像直方图处理与增强实验
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更新于2024-08-03
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“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。
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