实验三图像灰度修正技术和直方图均衡化一、实验目的1、掌握图像灰度修正技术的原理和实现方法；2、掌握图像直方图均衡化处理的方法。二、实验原理及内容图像增强的目的是，对一幅给定的图像，突出一些有用的信息，抑制一些无用的信息，提高图像的使用价值。常用的图像增强方法有：灰度修正法、平滑、几何校正、图像锐化、频域增强、维纳滤波、卡尔曼滤波等。 Matlab 图像处理工具箱中的函数 imadjust 实现上述对比度调整算法。函数实现:J=imadjust(I,low high,bottom top,gamma) Matlab 函数实现:（）求图像的灰度直方图Imhist ( I，n )（）求灰度的等值图Imcontour ( I， n )（）直方图均衡化J=histeq (I, hgram )实验内容：、显示图像“bacteria.tif”的灰度直方图和灰度等值图；2、对给定图像“pout.tif”进行灰度变换、增强对比度，显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图；3、对给定图像“pout.tif”进行直方图均衡处理，显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图；三、实验报告要求、给出求图像“bacteria.tif”的灰度直方图和灰度等值图的 Matlab 程序，并显示图像的灰度直方图和灰度等值图的；2、给出对图像“pout.tif”进行灰度变换、增强对比度的 Matlab 程序，显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图；对结果进行分析。3、给出对图像“pout.tif”进行直方图均衡处理的 Matlab 程序，显示处理前、后的图像以及它们的灰度直方图；对结果进行分析。四、实验程序及框图1.实验 1实验框图读入图像开始结束显示所需图像实验程序clear all %清空工作空间I=imread(bacteria.tif); %读入图像subplot(2,2,1);imshow(I); xlabel(原图) %显示原图subplot(1,2,2);imhist(I,128);xlabel(灰度直方图 ) %显示灰度直方图subplot(2,2,3);imcontour(I,8);xlabel(灰度等值图 ) %显示灰度等值图2.实验 2实验框图开始读入图像对比度增强显示所需图像结束实验程序clear all; %清空工作空间I=imread(pout.tif); %读入图像J=imadjust(I,0.3 0.7, ); %增强对比度subplot(2,2,1);imshow(I); xlabel(原图像); %显示原图像subplot(2,2,2);imhist(I); xlabel(原图像直方图); %显示原图像直方图subplot(2,2,3);imshow(J);xlabel(对比度增强后图像); %显示对比度增强图像subplot(2,2,4);imhist(J);xlabel(增强图像直方图) %显示增强后图像直方图3.实验 3实验框图开始读入图像直方图均衡化显示所需图像结束实验程序clear all; %清空工作空间I=imread(pout.tif); %读入图像J=histeq(I); %直方图均衡化subplot(2,2,1),imshow(I);xlabel(原图) %显示原图subplot(2,2,2),imhist(I);xlabel(原图灰度直方图) %显示原图灰度直方图subplot(2,2,3),imshow(J);xlabel(处理后图像) %显示处理后图像subplot(2,2,4),imhist(J)xlabel(处理后图像灰度直方图) %显示处理后图像直方图五、思考题1、为什么一般情况下对离散图像进行均衡化并不能产生完全平坦的直方图？答：因为映射后的图像不能取到所有灰度级，变换后的直方图会有某些灰度级空缺，故不能产生完全平坦的直方图。