绘制直方图，灰度拉伸，图像均衡化

资 源 简 介

绘制直方图，灰度拉伸，图像均衡化

详 情 说 明

图像处理是计算机视觉和数字图像分析的基础环节。在MATLAB环境下，我们可以高效地实现多种常见的图像处理操作。本文将介绍三种核心的灰度图像处理方法及其实现思路。

直方图绘制是图像分析的起点。通过统计图像中各灰度级出现的频率，我们可以直观了解图像的亮度分布特征。实现时只需遍历图像像素，统计各灰度值出现次数，最后用柱状图展示统计结果。

灰度拉伸是改善图像对比度的有效方法。该方法通过对原始像素值进行线性映射，将较窄的灰度范围扩展到整个可用范围(0-255)。关键在于计算当前图像的最小和最大灰度值，然后应用线性变换公式重新分配像素值。

图像均衡化则是更智能的对比度增强技术。它通过重新分配像素值使直方图尽可能均匀分布。核心步骤包括：计算原始直方图、构建累积分布函数、根据累积分布映射新灰度值。这种方法特别适用于整体偏暗或偏亮的图像。

频域平滑滤波是另一类重要的图像处理技术。通过傅里叶变换将图像转换到频率域后，我们可以设计各种滤波器来消除高频噪声。常用的有理想低通滤波器、巴特沃斯滤波器等，它们以不同方式衰减高频成分。

这些方法的MATLAB实现通常简洁明了，得益于其丰富的图像处理工具箱。清晰的代码注释和模块化设计可以帮助理解每个步骤的数学原理和实现逻辑。