图像增强技术是数字图像处理中的一个重要领域，它旨在改善图像的视觉效果，或者增强某些特性以便于后续分析和处理。MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和可视化软件，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在MATLAB中，实现图像增强有许多内置函数和工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox。
一、图像增强的目的
1. 改善视觉质量：通过调整图像对比度、亮度，消除噪声，使图像更加清晰，便于人类观察。
2. 强化特征：突出图像中的关键信息，如边缘、纹理和细节，以便于识别和分析。
3. 准备后续处理：增强后的图像可以为特征提取、目标检测、图像分割等任务提供更好的输入。
二、MATLAB中的图像增强方法
1. 对比度增强：MATLAB提供了多种对比度增强技术，如直方图均衡化、伽马校正等。直方图均衡化通过扩大图像的灰度动态范围来提高整体对比度，而伽马校正则通过对图像进行幂律变换来改变图像的亮度和对比度。
2. 亮度调整：使用`imadjust`函数可以调整图像的亮度和对比度，通过设定输入和输出灰度值的范围来改变图像的整体亮度。
3. 噪声去除：MATLAB提供了多种去噪滤波器，如中值滤波、均值滤波和Wiener滤波。中值滤波常用于去除椒盐噪声，均值滤波适用于平滑图像，Wiener滤波则是自适应的去噪方法，考虑了信号和噪声的功率谱。
4. 边缘检测：MATLAB包含Canny、Sobel、Prewitt等经典的边缘检测算法，它们可以帮助识别图像的边界，增强边缘信息。
5. 锐化：锐化操作可以增加图像的局部对比度，突出细节。MATLAB的`unsharp_mask`函数可以实现这一功能，通过加权组合原图像和高通滤波后的图像来增强图像的边缘和细节。
6. 色彩空间转换：通过将图像从一种色彩空间转换到另一种色彩空间，可以方便地进行特定的增强操作，例如从RGB转换到HSI或Lab色彩空间。
三、MATLAB实践应用
在毕业论文中，通常会包含以下步骤：
1. 数据预处理：导入图像，进行基本的尺寸调整和格式转换。
2. 图像增强：选择适合的增强方法，如对比度均衡化、去噪等，对图像进行处理。
3. 分析与评估：对比增强前后图像的效果，可能包括视觉评估和定量评估（如PSNR、SSIM等指标）。
4. 结果展示：用MATLAB的图形用户界面（GUI）或编程方式绘制图像，呈现处理结果。
5. 讨论与总结：探讨所选方法的优点和局限性，以及可能的改进策略。
四、MATLAB代码示例
下面是一个简单的MATLAB代码片段，用于读取图像、对比度增强并显示结果：
```matlab
% 读取图像
img = imread('input_image.jpg');
% 对比度增强
enhanced_img = imadjust(img);
% 显示原图和增强后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1, 2, 2), imshow(enhanced_img), title('增强后图像');
```
MATLAB提供了丰富的图像增强工具和函数，使得研究者和工程师能够高效地实验和实现各种图像处理算法。通过深入理解和应用这些技术，可以显著提升图像的质量，为图像分析和理解带来巨大帮助。
图像增强技术(MATLAB)—毕业论文.zip （1个子文件） 
图像增强技术(MATLAB)—毕业论文.doc 1.55MB
