MATLAB灰度图像处理系统：同态滤波与图像增强技术实现

资 源 简 介

本MATLAB项目提供完整的灰度图像处理流程，包含图像读取、同态滤波增强、灰度拉伸优化和图像分割模块。通过频域处理有效提升图像对比度与细节，适用于医学影像、工业检测等场景。

详 情 说 明

基于同态滤波与图像增强的灰度图像处理系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的灰度图像处理系统，通过同态滤波、灰度拉伸和图像分割等技术，有效提升图像质量并实现目标分割。系统采用模块化设计，包含图像读取、频域增强、灰度优化和分割输出四大核心功能，适用于医学影像、工业检测等需要对灰度图像进行增强与分析的场景。

功能特性

• 多格式图像支持：自动读取JPG、PNG、BMP等常见格式，支持彩色图像自动灰度化转换
• 频域同态滤波：采用Butterworth滤波器实现动态范围压缩与对比度增强，可调节高频/低频增益和滤波器阶数
• 自适应灰度拉伸：提供线性与非线性拉伸算法，优化图像灰度分布
• 智能图像分割：基于Otsu阈值法自动计算最优分割阈值，生成二值分割图像
• 可视化分析：实时显示各处理阶段结果对比图，生成参数分析报告

使用方法

1. 准备图像：将待处理图像放置于项目目录下
2. 参数设置：在主函数中指定图像路径，调整滤波参数（高频增益、低频增益、阶数）
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成整个处理流程
4. 结果获取：查看生成的增强图像、优化图像和二值分割结果，分析处理效果

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 图像限制：需满足MATLAB支持的最大像素限制（通常受计算机内存限制）
• 必要工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了完整的图像处理流水线，实现了从图像加载到结果输出的全自动处理。具体包含图像文件的读取与预处理、基于频域变换的同态滤波增强、灰度拉伸优化算法的执行、Otsu阈值分割的实现，以及各阶段处理结果的可视化展示与参数分析报告生成功能。