正版链接：https://blog.csdn.net/meenr/article/details/117605874
实验2、MATLAB实现图像增强
1. 实验目的
（1）掌握图像增强的基本原理。
（2）掌握常用的图像增强技术。
2. 实验内容
（1）选择一幅直方图不均匀的灰度图像，对该图像做直方图均衡化处理，观察并分析直方图均衡化前、后图像以及它们的灰度直方图的变化。
（2）选择一幅灰度图像，对它添加高斯噪声，利用邻域平均法对它进行滤波，观察并分析滤波器的大小对滤波结果的影响。
（3）选择一幅灰度图像，对它添加椒盐噪声，然后分别利用邻域平均和中值滤波对该图像进行滤波，比较这两种滤波器的滤波效果。
（4）选择一幅灰度图像，分别利用拉普拉斯滤波器和sobel滤波器对该图像进行锐化，比较这两种滤波器的锐化效果。
3. 实验步骤
（1）选择一幅直方图不均匀的灰度图像，对该图像做直方图均衡化处理。
（2）选择一幅灰度图像，对它添加高斯噪声，利用邻域平均法对它进行滤波。
（3）选择一幅灰度图像，对它添加椒盐噪声，然后分别利用邻域平均和中值滤波对该图像进行滤波。
（4）选择一幅灰度图像，分别利用拉普拉斯滤波器和sobel滤波器对该图像进行锐化。
4. 实验结果及其分析
（1）本实验选择一幅直方图不均匀的灰度图像，对该图像做直方图均衡化处理。原图像及其均衡化处理后的图像如图1、图2所示。从图1与图2、图3与图4可以看出，均衡前的图像的灰度值主要分布在低灰度级，因此图像偏暗，对比度小，均衡后，图像的直方图分布均匀，因为对比度得到增强，视觉效果较好。
)
（2）选择一幅灰度图像，对它添加均值为0，方差为0.009的高斯噪声，再利用邻域平均法，程序循环输入三次不同的尺寸对它进行滤波，得到如图5、图6、图7所示的图像。
图5是滤波器尺寸为1时的结果，图6表示为滤波器尺寸为5时的结果，图7表示滤波器尺寸为9时的结果，从这三幅图对比可以看出，当滤波器的尺寸增大时，滤噪后的图像也越来越模糊。
（3）选择一幅灰度图像，对它添加椒盐噪声，然后分别利用邻域平均和中值滤波对该图像进行滤波。图8为原图像和加椒盐噪声后的图像，图9为利用邻域平均法滤波和中值滤波后的图像，由图9两种滤波方法对比可以看出，中值滤波更有效的去除了椒盐噪声。
（4）选择一幅灰度图像，分别利用拉普拉斯滤波器和sobel滤波器对该图像进行锐化。锐化处理的主要目的是突出灰度的过度部分，在空间域中，均值滤波类似于积分，锐化滤波类似于微分，laplacian算子类似于二阶微分，强调的是图像灰度级剧烈变换的部分，而sobel算子类似于一阶微分，强调的是图像灰度级缓慢变化的部分。
图11为原图像和利用拉普拉斯滤波器滤波后的图像，图12为原图像和利用sobel滤波器处理的结果，从两幅图像的对比可以看出，锐化后的图像的细节比原始图像更加清晰了。
拉普拉斯算子：
当 α=0 时：
sobel算子：
5. 直方图均衡化处理的主要步骤
直方图均衡化算法可以分为三个步骤：
（1）统计原始图像的直方图，统计直方图每个灰度级出现的次数；
（2）计算直方图累积分布曲线,累计归一化的直方图;
（3）用累积分布函数作变换函数进行图像灰度变换，计算新的像素值。
6. MATLAB程序代码
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2贰进制–Echo 2020年5月
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