【《数字图像处理》实验二报告】
实验报告的标题揭示了本次实验的主题——“数字图像处理”，具体聚焦于使用 MATLAB 对图像进行处理。实验的主要目的是熟悉 MATLAB 的基本操作，掌握图像读取、显示以及简单的图像处理技术，如直方图均衡化和对比度增强。
直方图均衡化是一种常见的图像处理技术，它通过扩大图像灰度级的分布范围来提升图像的整体对比度。在 MATLAB 中，可以利用 `histeq` 函数来实现这一过程。函数的基本形式如下：
```matlab
J = histeq(I)
```
其中，`I` 是原始图像，`J` 是经过直方图均衡化处理后的图像。通过自定义直方图或调整灰度级数，可以观察到不同参数下的图像变化，并分析其规律。
对比度增强是另一种改善图像视觉效果的技术，它通过调整图像像素的灰度值来扩大或缩小灰度动态范围。MATLAB 的 `imadjust` 函数可以完成这个任务，其基本形式如下：
```matlab
J = imadjust(I, [low high], [bottom top], gamma)
```
参数 `[low high]` 指定输入图像的灰度范围，`[bottom top]` 指定输出图像的灰度范围，`gamma` 用于非线性校正。此外，对数变换也是一种有效的对比度增强方法，其 MATLAB 实现如下：
```matlab
I = imread('image.jpg');
I = double(I);
J = log(I + 1);
imshow(J)
```
实验要求学生编写实现直方图均衡化、对比度增强和邻域平均法的程序，并通过改变参数观察处理效果，记录并分析结果。这有助于理解图像处理的基本原理，提高实践操作能力。
实验内容涵盖了数字图像处理的基础知识，包括图像的读取、显示以及处理函数的应用，这些都是在 IT 领域，特别是图像处理和计算机视觉中必不可少的技能。通过这样的实验，学生能够更好地理解和掌握这些概念，为今后深入研究打下坚实基础。在互联网时代，数字图像处理技术广泛应用于图像检索、医疗影像分析、视频监控等多个领域，因此，掌握这些知识对于 IT 专业人士至关重要。
