实验二 图像灰度变换增强&直方图增强
一、实验目的
1、结合实例学习图像灰度变换增强和直方图均衡化增强，并通过实验体会图像增强的效果；
2、理解和掌握图像灰度变换增强和直方图均衡化增强的原理和应用，掌握利用MATLAB编程实现图像增强的方法。
二、实验内容
1、图像的直方图的显示；
2、图像灰度值调整到指定范围；
3、图像直方图均衡化增强。
三、实验要求
1、独立完成；
2、编写MATLAB程序，并对程序中所调用函数的功能进行必要的说明（可用“help 函数名”进行查询）；
3、调试运行后保存实验结果（注意保存的文件格式）；
4、完成实验报告。
四、实验原理
1、图像对比度处理（灰度变换增强）
由于图像的亮度范围不足或非线性会使图像的对比度不甚理想，可用像素幅值重新分配的方法来改善图像对比度，图像的对比度处理有线性变换、分段线性变换和非线性变换三种方法。
在MATLAB中，提供了调整灰度值至指定范围的函数imadjust，它的常见调用方法如下：
J=imadjust(I)：映射到[0,255]
J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out])
J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)
其中，I是输入图像，J是返回的调整后的图像，该函数把[low_in；high_in]的像素值调整到[low_out；high_out]，而低于low_in的像素值映射为low_out，高于high_in的像素值映射为high_out。（分段线性）
Gamma描述了输入图像和输出图像之间映射曲线的形状，如果gamma<1，则映射偏重更高数值（明亮）输出（指数）；如果gamma>1，则映射偏重于更低数值（灰暗）输出（对数）；如果gamma=1，则输入和输出之间的映射关系为一条直线（线性）。
2、灰度直方图
（1）灰度直方图的定义
简单地说，灰度直方图就是反映一幅图像中的灰度级与出现这种灰度的概率之间关系的图形。
灰度直方图是一个一维的函数，其横坐标是灰度级，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。
在MATLAB中，imhist函数可以显示一幅图像的直方图。其常见调用方法如下：
imhist(I)
其中I是图像矩阵，该函数返回一幅图像，显示I的直方图。3、直方图均衡化
通过把原图像的直方图通过变换函数修正为分布比较均匀的直方图，从而改变图像整体偏暗或整体偏亮，灰度层次不丰富的情况，这种技术叫直方图均衡化。
在MATLAB中，用于直方图均衡化的函数是histeq，它的常见调用方式如下：
J=histep(I)
其中，I为输入的原图像，J是直方图均衡化后的图像。
五、实验步骤
实验一：图像的灰度调整&图像的gamma校正。
1、编写MATLAB文件，读取图像文件“pout.tif”，将原图像的灰度值调整到[0,255]，并在一幅图上显示原图以及灰度调整后的结果图像;
2、编写MATLAB文件，读取图像文件“cameraman.tif”，将原图像的灰度取值范围[0,0.2]调整到[0.5,1]，并在一幅图上显示原图以及灰度调整后的结果图像;
3、编写MATLAB文件，读取索引图像文件“forest.tif”，将图像转换为灰度图像并显示，并应用gamma校正将图像灰度值调整到合适范围，在一幅图上显示原图像的灰度图像以及gamma校正后的结果图像。
实验二：图像的直方图
1、编写MATLAB文件，读取图像文件“pout.tif”，在一幅图上显示原图像以及图像的直方图;
2、编写MATLAB文件，读取图像文件“tire.tif”，对图像进行直方图均衡化处理，并在一幅图上显示原图像、原图像的直方图、新图像以及新图像的直方图。
六、实验结果与分析
实验一：图像的灰度调整，将原图像灰度值调整至[0,255]
从workspace可以看到原图像的灰度大致主要分布在[80,130]，灰度值相对来说较为集中导致图像整体不清晰，通过将图像灰度调整到[0,255]使得灰度得到了拉伸，提高了对比度，增强了画质。
实验一：将原图像灰度值[0,0.2]调整至[0.5,1]，看到外衣细节
原灰度图像大衣中的细节由于颜色较深无法清晰的分辨，通过将灰度取值范围为[0,0.2]这一部分调整为[0.5,1],即将颜色较深的一部分曝光为浅色，可以较为清晰的看到外衣上面的细节，但同时也将其他灰度值在[0,02]的小面积的细节、轮廓曝光过度，图像整体质量还是下降了。
实验一：gamma校正图像
原图像在横木处较暗看不清楚细节，在调整为灰度图像后进行Gamma校正，因为Gamma描述了输入图像和输出图像之间映射曲线的形状，上面三幅图是分别选取Gamma值为0.2、0.8和1.5时得到的结果，可以看到虽然细节方面都有不同程度的提高，但当Gamma值取得较低时整体偏灰白，Gamma值取得较高时图像更易分辨，最后通过对比选取Gamma值为1时图像比较好。
横木原来较暗处细节可以比较容易看到，当整体图片还是显得对比度不够明显。
实验二：图像的直方图显示
通过直方图可以直观的看到图像的灰度集中在中间一段，即图像很不清晰，对比度不明显的。
实验二：图像的直方图均衡化。
原图像黑色轮胎部分细节看不清楚，且轮胎上侧和边上区分不是很明显，直方图中低灰度级出现频数高，图像整体较暗。因为一副高质量的图像应当利用全部或几乎全部可能的灰度级，当直方图均匀分布时，图像最清晰，均衡化后的直方图可以看到像素灰度的分布扩大到整个范围内，比原直方图平坦得多，处理后的图像亮度增加了，区分了轮胎边并显示出了轮胎上的纹路，但轮胎上本身颜色较浅的部分对比度反而不如原图像。