== 目的 ==
 1. 掌握强度变换 
 1. 掌握直方图计算 
 1. 掌握对图像进行直方图均衡化 
 1. 掌握对图像常用的空域滤波

== 内容 ==
 1. 使用强度变换的图像增强。这个实验主要是尝试各种强度变换的方法来增强图像。下载一个这个图片 [[attachment:Fig0308.tif]] ，并尝试使用：(a) 对数变换公式{{{g = c*log(1+im2double(f))}}} (b) 指数变换公式{{{g = 1./(1 + (c./(im2double(f) + eps)).^r)}}} 在(a)中只有唯一的参数c，而在(b)中有两个参数c和r。在大多数图像增强任务中，尝试是不可避免的。这个实验的目标是通过(a)和(b)方法得到最好的视觉增强效果。一旦(根据你自己的判断)你得到了两种变换的最好的视觉效果，请解释这两者之间的主要区别。

 1. 直方图均衡化：(a)写一个程序计算图像的直方图；(b)实现直方图均衡化算法；(c)下载图片这个图片 [[attachment:Fig0308.tif]] ，尝试对它进行直方图均衡化。你的报告中至少要包含原始图像、它的直方图、直方图均衡化转换函数的图示、增强后的图像、增强后的图像的直方图。通过这些结果来分析图像是怎么被增强的。


 1. 空域滤波。写一个程序对图像进行空域滤波。滤波模板的大小是固定的3x3。但是系数是可变的。这个程序要写得通用一些，后面的程序可能需要用到这个算法。

 1. 拉普拉斯滤波。(a)使用前面两个程序实现一个拉普拉斯增强算法，使用如下模板
 {{{
-1 -1 -1
-1  8 -1
-1 -1 -1
}}}
 (b) 对图像 [[attachment:Fig3.40(a).jpg|attachment:Fig3.40(a).jpg]] 进行拉普拉斯滤波，并对它进行增强以使其适合观测。

 1. Unsharp masking：(a) 使用前面写的程序实现high-boost滤波。平滑滤波处理使用如下模板进行
 {{{
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
1/9 1/9 1/9
}}}
 (b) 下载图片 [[attachment:Fig3.43(a).jpg|attachment:Fig3.43(a).jpg]] ，使用这个算法来增强它。