在计算机科学领域，数字图像处理是一项基础且关键的技术，它涉及到图像的获取、表示、分析和处理等环节，对于信息的提取和表达具有重要意义。山东大学开设的数字图像处理实验课程，旨在使学生通过实践活动掌握图像处理的基本原理与技术手段。
实验课程中，第一个关键概念是伽马曲线的应用。伽马曲线描述了一种非线性映射关系，它在图像处理中常用来校正图像的亮度。图像在显示过程中往往会有亮度失真，通过伽马曲线校正可以使其接近人眼的视觉感受。在实验中，同学们通过绘制不同的伽马变换曲线，例如0.04、0.1、0.2等幂次的曲线，观察到幂次越高，曲线越陡峭，这种变化意味着图像的亮部和暗部对比度更大，从而影响图像的整体亮度表现。伽马校正技术常常被应用于显示器校正、图像存储和显示设备中，确保图像的亮度与色彩信息能够得到正确的呈现。
接下来是图像亮度的调整。图像的亮度直接关联到图像的明暗程度，是影响视觉效果的重要因素。实验中，通过修改像素值来调整图像的亮度。例如，将所有像素值增加25可以使图像变亮，而减少35则会使图像变暗。在实际操作中，必须注意像素值的范围限制，即在0到255之间。如果增加后超过255，则必须将超出的部分设为255；同理，减少后的像素值如果小于0，则应设为0。通过这种方式，可以避免图像出现过亮或过暗的情况，确保图像亮度的调整不会导致信息的丢失或溢出。
此外，对比度的调整也是数字图像处理中不可忽视的一个环节。对比度是图像中明暗区域的差异程度，对图像的可辨识度有直接影响。在实验中，通过应用伽马变换来调整图像的对比度。低幂次的伽马变换（例如0.6）使得图像的对比度降低，图像色彩趋于均匀化；而高幂次的伽马变换（例如2）则增加对比度，使图像的色彩层次更加分明。实验中使用的归一化图像使得这一过程更为直观，同学们能够通过视觉效果了解对比度调整带来的变化。
直方图分析是实验中的另一个重要内容。直方图能够直观地展示出图像中各像素值的分布情况。对于灰度图像而言，通过统计不同灰度级的像素数量，可以绘制出反映灰度分布的直方图；对于RGB彩色图像，则分别统计红、绿、蓝三个颜色通道的数据，进而绘制各自的直方图。通过比较RGB直方图与灰度直方图，学生能够观察到颜色信息如何转换为单一的亮度值，以及不同颜色分布如何影响图像的全局特征。
总而言之，本实验通过一系列的操作，涵盖了数字图像处理的基础技术，包括非线性变换、亮度和对比度的调整，以及通过直方图进行图像统计特性的分析。这些技术在图像处理、计算机视觉、医学影像分析、遥感图像分析等多个领域中具有广泛的应用价值。通过实践活动，学生能够对这些理论知识有更深入的理解，并在实际操作中掌握使用MATLAB等工具软件进行数字图像处理的技能。这些经验对于未来学生在图像处理领域的进一步研究和职业发展具有重要意义。
