数字图像处理——图像的空域增强和基于直方图的图像增强

"数字图像处理——图像的空域增强和基于直方图的图像增强" 数字图像处理是计算机科学和信息技术的重要组成部分，它 PLAY 重要作用于图像识别、图像处理和图像分析等领域。在数字图像处理中，图像增强是基本内容之一，其目的是根据应用需要突出图像中的某些“有用”信息，削弱或去除不需要的信息，以改善图像的视觉效果或突出图像的特征，便于计算机处理。 图像增强可以在空间域进行，也可以在频率域中进行。空间域滤波主要利用空间模板进行，如 33，55 模板等。一般来说，使用大小为 m×n 的滤波器对大小为 M×N 的图像 f 进行空间滤波，可表示成： 其中，m=2a+1, n=2b+1, 𝑤(𝑠,𝑡)是滤波器系数，𝑓(𝑥,𝑦)是图像值。 在空间域滤波中，有两种常用的滤波器：均值滤波器和中值滤波器。均值滤波器是一种空间平滑滤波器，它是对包含噪声的图像上的每个像素点，用它邻域内像素的平均值替代原来的像素值。中值滤波器也是一种空间平滑滤波器，它是对以图像像素点为中心的一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序，用中值代替窗口中心像素的原来灰度值。 此外，图像锐化也是图像增强的重要内容之一。 Laplacian 锐化算子是常用的图像锐化算子，它可以对图像边缘进行锐化。Laplacian 锐化算子可以写成模板作用的方式，如下： 设待处理的像素为 f(i,j)，则处理后图像对应的像素值为 g(i-1,j+1)，则g(i,j)=4*f(i,j) -(f(i-1,j-1)+f(i,j-1)+f(i,j+1)+f(i+1,j)); 在实验中，我们通过对一幅 256 级灰度的数字图像进行平滑滤波处理和锐化处理，比较各种滤波方法和滤波模板的处理结果。实验结果表明，均值滤波和中值滤波可以有效地去除噪声，但中值滤波对椒盐噪声的抑制效果更好。同时，我们也通过实验比较了不同的滤波模板对处理结果的影响。 在实验报告中，我们需要简述实验目的和实验原理，并编写 MATLAB 程序，实现相应的图像处理算法。实验结果将有助于我们更好地理解数字图像处理的原理和方法，并掌握图像增强和锐化的技术。