各种图像处理的MATLAB 代码

资 源 简 介

各种图像处理的MATLAB 代码

详 情 说 明

图像处理是计算机视觉和数字信号处理中的核心任务之一，MATLAB凭借其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理工具箱，成为实现这些算法的理想平台。以下将分类解析常见的图像处理技术实现思路。

### 滤波算法 中值滤波通过计算像素邻域的中值替代中心像素值，能有效抑制椒盐噪声且保留边缘。均值滤波则采用邻域平均值，适合高斯噪声但会导致模糊。巴特沃斯滤波器作为频域处理的代表，通过调整阶数（二阶/三阶）和截止频率实现高低通滤波：低通滤波保留图像低频成分（平滑轮廓），高通滤波增强边缘等高频信息。

### 直方图调整 直方图均衡化通过扩展像素值分布范围增强对比度，适用于整体暗淡的图像。而规定化对比（直方图匹配）则将图像直方图调整为指定形状，常用于医学影像等专业场景。均匀化对比通过局部区域直方图处理，可改善全局均衡化导致的局部过亮/过暗问题。

### 锐化与边缘增强 基于拉普拉斯算子或非锐化掩模（Unsharp Masking）的锐化算法通过突出高频成分强化细节。需注意过度锐化可能引入噪声，通常配合高斯平滑使用。

测试阶段建议使用标准图像（如Lena、Cameraman）验证算法效果，观察不同参数（如滤波核大小、巴特沃斯截止频率）对输出质量的影响。MATLAB内置的`imnoise`函数可模拟噪声环境，`imhist`则便于直方图分析与对比。