Gonzalez Digital Image Processing MATLAB Code Histogram Equalization Transformation Function

冈萨雷斯编写的《数字图像处理》书中所有程序例子，提供MATLAB程序，供参考。

《数字图像处理冈萨雷斯 MATLAB版》是一本基于MATLAB的图像处理教程，深入探讨了图像处理领域的各种经典算法与应用。书中详细讲解了数字图像处理的基本概念、处理方法以及MATLAB在图像处理中的应用，帮助读者掌握图像处理的核心技术，提升实际操作能力。使用MATLAB可以实现高效的图像算法开发，书中的实例和代码实现更能帮助学习者加深理解与应用。 本书内容涉及的主要领域包括： 数字图像的表示与处理方法 图像增强与修复技术 图像分割与边缘检测 图像复原与变换 通过本书，读者能够快速掌握数字图像处理的基本操作与MATLAB编程技巧，能够在实践中灵活应对不同的图像处理任务。

本PPT将讲解MATLAB的数字图象处理基本方法和命令，适合初学者学习使用。

注意，这是notes哦~~不是书，McAndrew的书很好，但是我也只是在图书馆里看过，始终没有下载到，这个是notes，也算是对书的一些补充，我们上课的时候老师都是以这本书说的~~

Image enhancement can effectively enhance the overall or local features of an image. Histogram specification and equalization are effective techniques for image enhancement. Raw woven fabric defect images, after processing with histogram equalization or specification, can better reveal the defective parts. Using the MATLAB Image Toolbox functions, this paper discusses how histogram processing techniques enhance fabric defect images and compares the results of different specification functions used for histogram processing.

本实验通过MATLAB函数对图像加入模拟噪声，并利用MATLAB自带函数进行图像滤波。实验中实现了Sobel算子进行图像边缘提取，并通过自编程实现Laplacian锐化增强。此外，还利用模糊处理改变图像的灰度值，达到灰度增强的效果。

Digital Image Processing and Machine Vision In this section, we explore how to integrate Visual C++ and MATLAB for effective digital image processing and machine vision applications. Leveraging these tools enables users to build complex vision systems that can process images efficiently. Key Components: Visual C++: Provides robust programming capabilities for machine vision systems. MATLAB: Offers a rich environment for image processing and matrix operations, ideal for developing prototypes and testing algorithms. Together, Visual C++ and MATLAB enable a comprehensive approach to handling and analyzing digital images, facilitating the development of complex systems. Benefits of Integration: By combining Visual C++ with MATLAB, users can achieve the performance of compiled code while taking advantage of MATLAB's powerful libraries, making this a versatile approach for developers in machine vision. Practical Applications: Common use cases include automated inspection, object detection, and quality control in manufacturing, showcasing the versatility of combining digital image processing with machine vision technologies.

Matlab单位脉冲响应代码数字信号处理代码。这是一个存储库，我在其中添加了用Matlab编写的DSP代码（没有内置函数）。我还在每个代码中进行了注释，以便对新手有所帮助。还使用库函数添加了交叉检查。包括的代码：基本信号、卷积、相关（交叉和自动）、DFT、IDFT、FIR滤波器响应、分治FFT、基数2 FFT。此存储库的结构：问题1绘制基本信号（单位脉冲、单位步长、单位斜坡、指数（所有a））；问题2两个信号之间的线性卷积；问题3两个信号的互相关序列并交叉检查您的结果；问题4信号的自相关序列并交叉检查您的结果；问题5信号的离散傅立叶变换(DFT)并交叉检查您的结果；问题6信号的逆DFT (IDFT)并交叉检查您的结果；问题7对输入序列具有脉冲响应的FIR滤波器（使用DFT和IDFT）；问题8使用分而治之的方法进行快速傅里叶变换(FFT)，从而交叉检查您的结果；问题9使用Radix-2算法的快速傅立叶变换(FFT)和结果交叉检查来自不同代码的数字：基本信号、指数信号、卷。

This document describes histogram equalization for grayscale images in Matlab. The goal of this process is to enhance the contrast of the image by spreading out the most frequent intensity values, thereby improving the overall visual quality of the image.