西交大数字图像处理第三次作业.docx

在数字图像处理领域，图像直方图是一个非常关键的概念，它提供了关于图像像素强度分布的统计信息。这个西交大的第三次作业主要探讨了如何分析和绘制图像的直方图，以及其在图像处理中的应用。 直方图是通过统计图像中不同灰度值（对于灰度图像）或颜色通道强度（对于RGB彩色图像）出现的频率来形成的。对于灰度图像，强度范围通常在0到255之间，每个值代表一个特定的灰度级别。直方图的每个条形高度表示对应灰度值像素的数量，这有助于理解图像的整体亮度分布和对比度。 作业中提到了使用两种方式绘制直方图：调用内置函数和自己编写代码实现。例如，`imhist`函数在MATLAB等编程环境中常用于快速生成直方图，而自己编写代码则能更好地理解直方图的计算过程。通过比较`imhist`函数的输出和自编代码的结果，学生可以验证自己的实现是否正确，并深入理解直方图的构建原理。 直方图在图像处理中有多种用途。它可以用来寻找合适的二值化阈值。当图像的直方图呈现双峰形状时，阈值通常选择在两个峰值之间的灰度值，以区分图像的主要区域。此外，直方图均衡化是一种常用的对比度增强技术，通过重新分配像素值以使图像的灰度分布更均匀，从而提高视觉效果。 作业中给出了多个图像（如`citywall.bmp`, `elain.bmp`, `lena.bmp`, `woman.bmp`）的直方图示例，展示了不同图像的像素强度分布。例如，`citywall.bmp`的直方图可能揭示了图像中的亮区和暗区，而`lena.bmp`的直方图则可能反映了图像的复杂细节和层次。通过分析这些直方图，学生可以学习如何根据图像内容选择适当的处理方法。 这个作业旨在让学习者掌握直方图的基本概念，理解其在图像分析和处理中的作用，以及如何通过编程实现直方图的绘制。通过这样的实践，学生将能够更好地应用这些知识于实际的图像处理任务中，如图像增强、分割和识别等。