空间，点对点、 MATLAB 图像增强

资 源 简 介

空间，点对点、 MATLAB 图像增强

详 情 说 明

空间域图像处理是数字图像处理的基础操作之一，通过直接修改像素值来改善图像质量。在MATLAB中实现这类操作时，通常需要对图像矩阵进行逐点或邻域计算。

图像阈值分割通过设定临界值将灰度图像转换为二值图像，常用于物体识别场景。伽玛校正采用非线性变换调整图像对比度，当伽玛值大于1时增强暗部细节，小于1时则突出亮部信息。灰度切片通过保留特定灰度范围来突出感兴趣区域。

位平面分解将图像分解为8个二进制位面，高位面包含主要轮廓信息，低位面则多为细节噪声。直方图均衡化通过重新分配像素值使灰度分布均匀化，能有效增强低对比度图像。

空间滤波处理包含线性与非线性方法：平均滤波通过邻域均值降低随机噪声，但会导致边缘模糊；高斯滤波采用加权平均，在平滑噪声的同时能较好保持边缘特征。

初学者可以通过构建简单GUI界面来整合这些功能，使用uicontrol控件实现参数交互，这种实践方式有助于理解各算法对图像产生的可视化影响。注意不同处理顺序可能导致结果差异，例如先滤波后增强通常优于逆向操作。