数字图像处理与识别课程设计报告（含代码）

在本篇数字图像处理与识别课程设计报告中，学生通过MATLAB编程实现了图像处理的几个核心功能，包括图像直方图的计算、像素反转、阈值处理和直方图均衡化。这些技术广泛应用于图像增强、图像分析以及计算机视觉领域。 1. **图像直方图的计算**：图像直方图是表示图像中各灰度级出现频率的图形。在`generate_hist.m`文件中，通过双重循环遍历图像的每一个像素，统计每个灰度级的像素数量，并将结果存储在一个大小为1x256的数组中。这使得我们可以了解图像的亮度分布情况。 2. **像素反转**：在`img_negative.m`文件中，实现了像素反转功能。这个操作将图像中的每个像素值替换为其与255的差值，从而产生一种负片效果。例如，原始像素值为50的点，反转后变为205（255-50）。 3. **阈值处理**：`img_threshold.m`文件中的函数用于实现阈值分割。设定一个阈值`thr`，如果像素值大于阈值，则将其设为255（白色），否则设为0（黑色）。这种方法常用于二值化图像，便于后续的特征提取和分析。 4. **直方图均衡化**：直方图均衡化是增强图像对比度的一种方法。在`img_equlization.m`文件中，首先统计了每个像素值出现的概率，然后通过计算累计概率得到新的映射关系。每个像素值根据映射关系更新，从而使得新图像的直方图更加均匀。这有助于改善图像的视觉效果，特别是在图像对比度较低时。 5. **运行示例**：`main1.m`文件展示了如何调用上述函数处理名为`astronaut.jpg`的图像，并显示了原始图像和处理后的图像。这个例子演示了如何将这些基本的图像处理步骤整合到实际的程序中。 这些MATLAB算法在图像处理中具有重要意义，它们不仅有助于理解图像的基础特性，还为更复杂的图像识别和分析任务奠定了基础。例如，直方图均衡化可以作为预处理步骤，改善图像的质量；阈值处理常用于目标检测，将图像分割为前景和背景；像素反转则可以改变图像的亮度模式，帮助观察到隐藏的细节。因此，掌握这些基本技能对于学习和实践图像处理与识别至关重要。