数字图像处理实验报告基于Matlab.pdf

【数字图像处理实验基于Matlab】的报告涵盖了两个主要实验：图像灰度级修正和图像的平滑滤波。这两个实验都是数字图像处理中的基础且关键的步骤，旨在改善图像质量和减少噪声。 **实验1：图像灰度级修正** 灰度级修正的主要目标是调整图像的对比度和亮度，使得图像的视觉效果更佳。在这个实验中，主要使用了两种方法：灰度变换法和直方图均衡化。 1. **灰度变换法**：包括线性拉伸和反比变换。线性拉伸通过改变输入和输出灰度级的映射范围来调整图像的对比度，例如，`linstr=imadjust(original,[0.3 0.7],[0 1])` 将原始图像的0.3到0.7的灰度范围映射到0到1。反比变换则将图像的灰度级反转，如 `opposite=imadjust(original,[0 1],[1 0])`。 2. **直方图均衡化**：通过改变灰度级分布，使图像具有更均匀的亮度分布。`histequal=histeq(original)` 使用了这个方法，它能增强图像的对比度，特别是对于低对比度图像。 实验结果显示，γ值大于1时图像整体变暗，灰度级减小；γ值小于1时图像变亮，灰度级减小；γ值等于1时，图像保持不变。 **实验2：图像的平滑滤波** 平滑滤波用于去除图像噪声，主要包括线性滤波（均值滤波）和非线性滤波（中值滤波）。 1. **线性滤波**：如3x3和5x5的平均滤波，`AverageFilter` 函数被用来实现。平均滤波通过邻域内像素的平均值替换中心像素的值，如 `[1 1 1;1 1 1;1 1 1]/9` 是3x3的标准平均滤波器。而加权平均滤波器 `[1 2 1;2 4 2;1 2 1]/16` 给中心像素赋予更高的权重，以提高平滑效果。 2. **中值滤波**：通过3x3或5x5窗口内的中值代替中心像素值，`MedianFilter` 函数实现。中值滤波对椒盐噪声特别有效，因为它不考虑像素的平均值，而是选择中间值，可以保留边缘信息。 实验中，通过对不同大小的滤波器进行比较，可以看出窗口尺寸对滤波效果的影响，较大的滤波器能更有效地平滑图像，但可能会模糊细节。 综上，数字图像处理实验在Matlab环境下进行，涉及到的基本概念包括灰度级修正、直方图均衡化、均值滤波和中值滤波。这些方法对于理解和改善图像的质量至关重要，尤其是在图像处理和计算机视觉领域。实验过程不仅要求理论知识的掌握，也强调实际操作和结果分析，以深入理解这些技术的原理和应用。