实验三 直方图均衡化及空域滤波增强.pdf

【实验三：直方图均衡化及空域滤波增强】 实验目的： 1. 学习和理解灰度直方图的概念以及直方图均衡化的过程。 2. 掌握空域滤波的基本原理和应用方法。 3. 掌握使用MATLAB语言进行图像空域滤波的操作。 实验原理： 1. 直方图均衡化 图像增强是通过对图像进行特定处理以突出所需信息并减少或消除不必要的信息。图像增强技术包括直方图修改、图像平滑、图像锐化和彩色处理等。直方图均衡化是增强图像对比度的常用方法。直方图反映了图像灰度值的分布，是许多图像处理技术的基础。通过均衡化，可以使得图像的灰度分布更均匀，从而提升视觉效果。MATLAB中的`histeq`函数可用于实现直方图均衡化，例如： ```matlab I=imread('pout.tif'); J=histeq(I); ``` 通过比较均衡化前后的图像和直方图，可以看到细节变得更加清晰。 2. 均值滤波 均值滤波是一种简单有效的空间域平滑方法，尤其适用于处理加性噪声。假设噪声与图像不相关，噪声平均值为0，方差为σ²。通过计算像素邻域内的灰度值平均值来替换原像素的值，可以减小噪声的影响。均值滤波通常使用不同大小的模板（如3x3或5x5），对图像进行卷积操作，达到平滑图像的效果。 3. 中值滤波 中值滤波是非线性的，特别适合抑制图像中的噪声。它利用噪声通常表现为孤立像素点的事实，而图像则由大量像素组成的大区域构成。在1D情况下，中值滤波器是一个奇数长度的窗口。处理时，窗口中心像素的灰度值被窗口内所有像素灰度值的中位数取代，有效地去除噪声点而不影响图像的连续结构。 总结： 本实验重点在于理解和应用图像增强的两种主要方法：直方图均衡化和空域滤波（均值滤波和中值滤波）。直方图均衡化通过改变灰度分布提高图像对比度，而空域滤波（尤其是均值和中值滤波）则用于平滑图像和去除噪声。MATLAB是实现这些操作的强大工具，可以帮助理解和实践图像处理的基本原理。通过实验，学生可以深入理解这些技术的工作机制及其在实际图像处理中的应用。