文档介绍：数字图像处理实验报告
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实验一：数字图像基本操作及灰度调整
1．实验目的
掌握读、写图像的基本方法。
掌握MATLAB语言中图像数据与信息的读取方法。
理解图像灰度变换处理在图像增强的作用。
掌握绘制灰度直方图的方法，理解灰度直方图的灰度变换及均衡化的方法。
灰度变换
灰度变换是图像增强的一种重要手段，它常用于改变图象的灰度范围及分布，是图象数字化及图象显示的重要工具。
图像反转
灰度级范围为[0, L-1]的图像反转可由下式获得
对数运算：有时原图的动态范围太大，超出某些显示设备的允许动态范围，如直接使用原图，则一部分细节可能丢失。解决的方法是对原图进行灰度压缩，如对数变换：
s = clog(1 + r)，c为常数，r≥ 0
幂次变换：
对比拉伸：在实际应用中,为了突出图像中感兴趣的研究对象，常常要求局部扩展拉伸某一范围的灰度值，或对不同范围的灰度值进行不同的拉伸处理，即分段线性拉伸：
其对应的数学表达式为：
直方图均衡化
灰度直方图的横坐标是灰度级，纵坐标是该灰度级出现的频度，它是图像最基本的统计特征。依据定义，在离散形式下，
用rk代表离散灰度级，用pr(rk)代表pr(r)，并且有下式成立：
式中：nk为图像中出现rk级灰度的像素数，n是图像像素总数，而nk/n即为频数。
直方图均衡化处理是以累积分布函数变换法为基础的直方图修正法。假定变换函数为
当灰度级是离散值时，可用频数近似代替概率值，即
式中：l是灰度级的总数目，pr(rk)是取第k级灰度值的概率，nk是图像中出现第k级灰度的次数，n是图像中像素总数。
所以积分可以表示为下列累计分布函数(cumulative distribution function, CDF)
3、实验内容与要求
复制若干图形文件（）至MATLAB目录下work文件夹中。
熟悉MATLAB语言中对图像数据读取，显示等基本函数
特别需要熟悉下列命令：熟悉imread()函数、imwrite()函数、size()函数、Subplot（）函数、Figure（）函数。
，imfinfo
等文件，观察一下图像数据，了解一下数字图像在MATLAB中的处理就是处理一个矩阵。将这个图像显示出来（用imshow）。尝试修改map颜色矩阵的值，再将图像显示出来，观察图像颜色的变化。
，用rgb2gray()将其
转化为灰度图像，记为变量B。
图像灰度变换处理在图像增强的作用
读入不同情况的图像，请自己编程和调用Matlab函数用常用灰度变换函数对输入图像进行灰度变换，比较相应的处理效果。
绘制图像灰度直方图的方法，对图像进行均衡化处理
请自己编