【图像处理】与【灰度变换增强】是本次实验的核心主题。实验主要目的是通过 MATLAB 进行图像处理，包括理解并应用灰度变换来改善图像的视觉效果。实验内容涉及了直方图分析、线性灰度变换以及直方图均衡化等关键概念。
1. **直方图分析**：
- 直方图是图像灰度分布的统计表示，它显示了图像中每个灰度级出现的频率。`imhist` 函数用于绘制直方图，例如在 MATLAB 中读取图像 `cameraman.tif` 后，可以通过 `imhist(I)` 生成其直方图。
- `improfile` 函数则用于显示选定线段上的灰度值分布，例如在读取图像 `AT3_1m4_06.tif` 或 `football.jpg` 后，可以绘制线段上的像素灰度分布。
2. **线性灰度变换**：
- 线性灰度变换是一种简单的图像增强技术，它通过改变图像中的灰度值来调整对比度。例如，`imadjust` 函数可以实现这一功能。如代码所示，`imadjust(I,[0.15 0.9],[0 1])` 将图像 `I` 中灰度值在0.15到0.9之间的部分映射到0到1之间，从而改变图像的对比度。
3. **直方图灰度调节**：
- `imadjust` 函数也可用于灰度调节，通过指定输入和输出灰度范围，可以改变图像的整体亮度和对比度。例如，`imadjust(I,[0 0.2],[0.5 1])` 将图像所有灰度值映射到新范围内，使得原图像的低灰度部分变得更亮，高灰度部分保持不变。
4. **直方图均衡化**：
- 直方图均衡化是另一种增强图像对比度的方法，通过重新分配图像的灰度级，使图像的直方图更均匀。MATLAB 中的 `histeq` 函数实现了这一功能。例如，`a=histeq(I,256)` 可以将图像 `I` 的直方图均衡化，增加图像的对比度，使得图像中所有灰度级都有一定的像素分布。
5. **实验实例**：
- 在实验中，不同的图像如 `coins.png`, `cameraman.tif`, `westconcordorthophoto.png`, `pout.tif`, 和 `tire.tif` 都被用作测试对象，进行直方图分析和灰度变换，以观察和比较处理前后的效果。
通过以上实验，学生能够深入了解图像处理的基本原理，熟练掌握 MATLAB 图像处理工具箱的使用，特别是针对灰度变换和直方图操作，这对于理解和处理实际的图像数据至关重要。这些技能在图像分析、计算机视觉、机器学习等领域有广泛的应用。
