1．从硬盘中读取一幅灰度图像； 2．显示图像信息，查看图像格式、大小、位深等内容； 3．用灰度面积法编写求图像直方图的Matlab程序，并画图； 4．把第3步的结果与直接用Matlab工具箱中函数histogram的结果进行比较，以衡量第3步中程序的正确性。 5．对读入的图像进行直方图均衡化，画出处理后的直方图，并比较处理前后图像效果的变化。

完整代码，可直接运行

实验5 数字图像处理基础 一、 实验目的 在前面熟悉matlab语言编程的基础上，掌握多维数组的应用，并接触学习matlab在数字图像处理中的应用。 二、实验内容 数字图像的打开、显示、灰度直方图统计及其均衡化、去燥、分割、边界提取等基础算法实验 1. 每个学生在学习过程中，可设计一种细胞数组来记录自己每学期的学习情况。存储内容包括学生基本信息（姓名、出生年月、籍贯、联系电话、信箱号等）、课程信息（课程名称、任课老师、教材、学时、学分、成绩等）、其他信息（担任职务、发表文章、参加竞赛、毕业设计等）。根据这些内容设计出细胞，并计算出每个学期的加权平均成绩。扩展这种细胞数组到6位同学，构成多维的

本程序中包含MATLAB图像处理的的基本知识，注释清晰。适用于初学者进行图像处理方面的学习。

多图像平均法的MATLAB实现 I=imread('eight.tif'); I1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); I2=imnoise(I,'gaussian',0,0.03); I3=imnoise(I,'gaussian',0,0.04); Y=(double(I1)+double(I2)+double(I3))/3; subplot(221),imshow(I1); subplot(222),imshow(I2); subplot(223),imshow(I3); subplot(224),imshow(uint8(Y));

4、人眼的视觉特性与错觉 Brightness (亮度) 区分

数字图像处理——Visual C#.NET编程与实验 1.概论 2.图像数字化 3.图像处理基础 4.图像几何变换 5.图像时频变换 6.图像增强 7.图像恢复 8.图像分割 9.图像特征和分析 10.图像形态学 11.模式识别 12.图像压缩 13.分形图像压缩 14.图像加密 15.图像水印

包括遥感图像读取、直方图、均衡化、直方图匹配、中值滤波、均值滤波、锐化、IHS与RGB转化、PCA融合等

10.1 数字图像直方图统计 10.2 数字图像直方图均衡化增强 10.3 数字图像边缘检测 PPT课件有详细的讲解和基于DSP5509 数字图像处理实验的源代码程序.c .h .cmd

数字图像处理基础及OPENCV实现.pdf，高清并且带有书签，有需要的可以下载