【数字图像处理MATLAB程序详解】
在数字图像处理领域，MATLAB是一个常用且强大的工具，提供了丰富的图像处理工具箱，可以进行图像的读取、显示、处理和分析。本篇将详细讲解MATLAB中涉及的图像处理技术，包括直方图均衡化、均值滤波、中值滤波、图像缩放和图像旋转。
1. **直方图均衡化**：
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它可以扩展图像的灰度级分布，提高图像的对比度。在MATLAB中，通过`imhist`函数可以显示图像的直方图，而`histeq`函数则用于执行直方图均衡化。例如，以下代码展示了如何对`cameraman.tif`图像进行直方图均衡化：
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
subplot(2,2,1), imshow(I), title('原始图像')
subplot(2,2,3), imhist(I), title('原始图像直方图')
a = histeq(I,256);
subplot(2,2,2), imshow(a), title('均衡化后图像')
subplot(2,2,4), imhist(a), title('均衡化后图像直方图')
```
2. **均值滤波**：
均值滤波是通过计算像素邻域内的像素平均值来平滑图像，减少噪声。MATLAB中的`filter2`函数配合`fspecial`函数可以实现3x3的均值滤波。例如：
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
figure, imshow(I), title('原始图像')
J = filter2(fspecial('average',3), I) / 255;
figure, imshow(J), title('3x3均值滤波处理后的图像')
```
3. **中值滤波**：
中值滤波器在图像去噪方面效果显著，它用邻域内的中值替换中心像素的值，对椒盐噪声有很好的抑制作用。在MATLAB中，可以使用`medfilt2`函数进行中值滤波，如：
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
figure, imshow(I), title('原始图像')
J = medfilt2(I, [5,5]);
figure, imshow(J), title('5x5中值滤波处理后的图像')
```
4. **图像缩放**：
MATLAB的`imresize`函数可以用来改变图像的尺寸，保持图像的比例或指定新的尺寸。例如，将图像缩放到原来的某个比例`scale`：
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
figure, imshow(I), title('原始图像')
J = imresize(I, scale);
figure, imshow(J), title('缩放后的图像')
```
5. **图像旋转**：
`imrotate`函数可以实现图像的旋转，指定旋转角度`theta`：
```matlab
I = imread('cameraman.tif');
figure, imshow(I), title('原始图像')
theta = 30;
K = imrotate(I, theta);
figure, imshow(K), title(['旋转' num2str(theta) '度后的图像'])
```
以上操作都需要在MATLAB环境中进行，通过命令窗口输入程序或编写脚本来执行。实验报告应包含实验原理、实现代码、图像处理结果的展示以及对处理前后效果的分析，比如直方图的变化、图像质量的改善等。通过这些基本操作，可以深入理解图像处理的基本概念和技术，并为进一步的图像分析和处理奠定基础。
