图像增强
一、实验内容：
1． 熟悉和掌握利用Matlab工具进行数字图像的读、写、显示等数字图像处理基本步骤。
2． 熟练掌握各种图像增强的基本原理及方法。
3． 能够从深刻理解图像增强，并能够思考拓展到一定的应用领域。
二、实验原理：
1、基于幂次变换的图像增强；
2、直方图规定处理；
3、灰度图像常用平滑、锐化滤波
三、实验方法及程序
1、基于幂次变换的图像增强
对一幅灰度图像进行幂次变换，其参考程序设计如下。
2、直方图规定处理
对一幅灰度图像采用两种目标直方图来规定化，其参考程序设计如下。
3、灰度图像常用平滑、锐化滤波
对一幅灰度图像采用多种方法实现平滑、锐化滤波，其参考程序设计如下。
五、实验结果分析
1、基于幂次变换的图像增强
2、直方图规定处理
3、灰度图像常用平滑、锐化滤波
六、思考题
1.基于幂次变换的图像增强可以应用到哪些实际问题中？
答：
- 用于改善低对比度的图像，使细节更加清晰可见。
- 在医学影像中，可以突出特定组织结构，帮助医生更容易诊断。
- 用于改进远距离或受光照条件限制下的图像质量，例如监控摄像。
2.直方图规定处理可以应用到哪些实际问题中？
答：
- 用于增强图像对比度，特别是在直方图分布不均匀的情况下。
- 在计算机视觉中，可用于提高图像分割的效果。
- 在数字摄影中，可以改善照片的整体亮度和颜色分布。
3.灰度图像常用平滑、锐化滤波可以应用到哪些实际问题中？
答：
平滑滤波：
- 用于去除图像中的噪声，特别是在低光条件下捕获的图像中。
- 在图像处理中，平滑滤波有助于模糊图像，减少细节。
锐化滤波：
- 用于增强图像中的边缘和细节，使其更清晰。
- 在医学图像中，可以突出组织结构的边缘，有助于诊断。
- 在计算机视觉中，可用于强调物体的边缘，提高物体检测的准确性。
