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直方图均衡化        直方图均衡化又称灰度均衡化，是指通过某种灰度映射使输入图像转换为在每一灰度级上都有近似相同的像素点数的输出图像(即输出的直方图是均匀的)。在经过均衡化处理后的图像中，像素将占有尽可能多的灰度级并且分布均匀。因此，这样的图像将具有较高的对比度和动态范围

meshgrid函数用于根据给定的横纵坐标点生成坐标网格，以便计算二元函数的取值。 设二维高斯函数表达式为： 程序如下： u=[-10:0.1:10]; v=[-10:0.1:10]; [U,V]=meshgrid(u,v); H=exp(-(U.^2+V.^2)./2/3^2); mesh(u,v,H); %绘制三维曲面的函数 title('高斯函数曲面'); 运行结果为：

1 灰度直方图 I = imread('coins.png'); % 读入原图像 I = im2double(I);   % 转换数据类型为double [M,N] = size(I);   % 计算图像面积 figure(1);     % 打开新窗口 imshow(I);      % 显示原图像 title('原图像'); figure(2);     % 打开新窗口 [H,

(转载于http://blog.sina.com.cn/s/blog_601cc78b0100db5n.html) 傅里叶变换的物理意义  1、为什么要进行傅里叶变换，其物理意义是什么？ 傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立