数字图像处理.docx

《数字图像处理》实验主要涵盖了图像增强的两个方面：直方图变换和空域滤波。这两个技术都是数字图像处理中基础且重要的环节，旨在提升图像质量，增强视觉效果。 一、直方图变换 直方图是描述图像灰度值分布的统计图形，它是图像预处理中的关键概念。实验一重点介绍了直方图均衡化和直方图规定化，这两种方法可以改变图像的灰度分布，从而改善图像的对比度和视觉感受。直方图均衡化通过非线性灰度变换，使得图像的灰度值分布更加均匀，尤其适用于增强低对比度图像。MATLAB提供了实现这些变换的函数，如`imhist`用于绘制直方图，`adapthisteq`用于直方图均衡化。实验步骤包括调入图像、执行直方图均衡化处理、比较原图和处理后的直方图，以此验证处理效果。 二、空域滤波 实验二关注的是空域滤波，特别是平均滤波和中值滤波。空域滤波主要用于去除图像噪声或平滑图像。平均滤波器通过计算邻域像素的平均值来替换中心像素，可以减小图像的局部噪声，但可能模糊图像边缘。中值滤波器则使用邻域像素的中值，特别适用于消除椒盐噪声，因为它对孤立的噪声点有很好的抑制效果。实验要求使用MATLAB的`imnoise`添加不同类型的噪声，然后应用预定义的滤波器进行处理，通过比较不同滤波器和模板大小的效果，理解其适用场景。 实验设备主要包括计算机和MATLAB软件，实验报告需要记录所选图像、处理程序及处理结果，并进行分析讨论。通过这两个实验，学生可以深入理解图像增强技术，并掌握MATLAB在图像处理中的应用。 总结来说，数字图像处理实验通过直方图变换和空域滤波展示了如何改善图像质量和视觉效果。直方图均衡化用于增强对比度，而空域滤波则用于噪声消除和平滑处理。MATLAB作为强大的计算和可视化工具，为这些处理提供了便捷的实现途径。通过实际操作，学生不仅能掌握理论知识，还能提升解决实际问题的能力。