二、作品要求：
1、用matlab设计实现图形化界面，调用后台函数完成设计，函数可以调用matlab工具箱中的函数，也可以自己编写函数。设计完成后，点击gui图形界面上的菜单或者按钮，进行必要的交互式操作后，最终能显示运行结果。
2、要求实现以下功能：每个功能的演示窗口标题必须体现完成该功能的小组成员的学号和姓名。
1）对于打开的图像可以显示其灰度直方图，实现直方图均衡化。
2）实现灰度图像的对比度增强，要求实现线性变换和非线性变换（包括对数变换和指数变换）。
3）实现图像的缩放变换、旋转变换等。
4）图像加噪（用输入参数控制不同噪声），然后使用空域和频域进行滤波处理。
5）采用robert算子，prewitt算子，sobel算子，拉普拉斯算子对图像进行边缘提取。
6）读入两幅图像，一幅为背景图像，一幅为含有目标的图像，应用所学的知识提取出目标。
3、认真完成期末大作业报告的撰写，对各个算法的原理和实验结果务必进行仔细分析讨论。报告采用a4纸打印并装订成册。
附录：报告模板。
数字图像处理》
期末大作业。
班级：计算机。
小组编号：第9组。
组长：王迪。
小组成员：吴佳达。
浙江万里学院计算机与信息学院。
2023年12月。
目录（自动生成）
1 绘制灰度直方图，实现直方图均衡化 5
1.1 算法原理 5
1.2 算法设计 5
1.3 实验结果及对比分析 5
2 灰度图像的对比度增强 5
2.1 算法原理 5
2.2 算法设计 5
2.3 实验结果及分析 5
3 图像的几何变换 5
3.1 算法原理 5
3.2 算法设计 5
3.3 实验结果及分析 5
4 图像加噪（用输入参数控制不同噪声），然后使用空域和频域进行滤波处理 5
4.1 算法原理 5
4.2 算法设计 6
4.3 实验结果及分析 6
5 采用robert，prewitt，sobel，拉普拉斯算子对图像进行边缘提取 6
5.1 算法原理 6
5.2 算法设计 6
5.3 实验结果及分析 6
6 读入两幅图像，一幅为背景图像，一幅为含有目标的图像，应用所学的知识提取出目标 6
6.1 算法原理 6
6.2 算法设计 6
6.3 实验结果及分析 6
7 小结（感受和体会） 6
图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。其主要目的是处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。图像增强技术主要有直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理和彩色处理技术等。
本实验以直方图均衡化增强图像对比度的方法为主要内容，其他方法同学们可以在课后自行联系。
直方图是多种空间城处理技术的基础。直方图操作能有效地用于图像增强。除了提供有用的图像统计资料外，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
直方图是图像的最基本的统计特征，它反映的是图像的灰度值的分布情况。直方图均衡化的目的是使图像在整个灰度值动态变化范围内的分布均匀化，改善图像的亮度分布状态，增强图像的视觉效果。灰度直方图是图像预处理中涉及最广泛的基本概念之一。
图像的直方图事实上就是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律。直方图反映了图像的明暗分布规律，可以通过图像变换进行直方图调整，获得较好的视觉效果。
直方图均衡化是通过灰度变换将一幅图像转换为另一幅具有均衡直方图，即在每个灰度级上都具有相同的象素点数的过程。
f=imread('medicine_')
g=imhist(f,256显示其直方图。
g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);灰度转换，实现明暗转换(负片图像)
figure,imshow(g1)
将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]
g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);
figure,imshow(g2)
g=imread(''
h=log(1+double(g对输入图像对数映射变换。
h=mat2gray(h将矩阵h转换为灰度**。
h=im2uint8(h将灰度图转换为8位图。
figure,imshow(h) i=imread(' 读入原图像。
j=histeq(i对原图像进行直方图均衡化处理。
imshow(i显示原图像。
title('原图像给原图像加标题名。
对原图像进行屏幕控制；显示直方图均衡化后的图像。
figure;imshow(j);
给直方图均衡化后的图像加标题名。
title('直方图均衡化后的图像')
对直方图均衡化后图像进行屏幕控制；作一幅子图，并排两幅图的第1幅。
figure; subplot(1,2,1) ;
imhist(i,64将原图像直方图显示为64级灰度。
title('原图像直方图给原图像直方图加标题。
subplot(1,2,2作第2幅子图。
imhist(j,64将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度。
title('均衡变换后的直方图') 给均衡化后图像直方图加标题名。
图1 图2分析：直方图均衡化可以增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候，通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
2 灰度图像的对比度增强。
术语‘空间域’指的是图像平面本身，在空间与内处理图像的方法是直接对图像的像素进行处理。空间域处理方法分为两种：灰度级变换、空间滤波。空间域技术直接对像素进行操作其表达式为。
g(x,y)=t[f(x,y)]
其中f(x,y)为输入图像，g(x,y)为输出图像，t是对图像f进行处理的操作符，定义在点(x,y)的指定领域内。
定义点(x,y)的空间邻近区域的主要方法是，使用中心位于(x,y)的正方形或长方形区域，。此区域的中心从原点(如左上角)开始逐像素点移动，在移动的同时，该区域会包含不同的领域。t应用于每个位置(x,y)，以便在该位置得到输出图像g。
在计算(x,y)处的g值时，只使用该领域的像素。
灰度变换t的最简单形式是使用领域大小为1×1，此时，(x,y)处的g值仅由f在该点处的亮度决定，t也变为一个亮度或灰度级变化函数。当处理单设(灰度)图像时，这两个术语可以互换。由于亮度变换函数仅取决于亮度的值，而与(x,y)无关，所以亮度函数通常可写做如下所示的简单形式：
s=t(r)
其中，r表示图像f中相应点(x,y)的亮度，s表示图像g中相应点(x,y)的亮度。
f=imread(''
g=imhist(f,256显示其直方图。
g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);灰度转换，实现明暗转换(负片图像)
figure,imshow(g1)
将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1]
g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);
figure,imshow(g2)
g=imread(')
h=log(1+double(g对输入图像对数映射变换。
h=mat2gray(h将矩阵h转换为灰度**。
h=im2uint8(h将灰度图转换为8位图。
figure,imshow(h)
数字图像处理》期末大作业
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