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1、MATLAB常用的图像操作,数字图像研究的领域,数字图像研究的领域非常广泛 图像的数字化 图像变换 图像增强 图像恢复 图像分割 图像分析与理解 图像编码压缩,MATLAB图像处理工具箱,提供了丰富的图像处理函数 图像的几何变换 图像的领域和图像块操作 线性滤波和滤波器设计 图像变换 图像分析与增强 二值图像操作 感兴趣区域处理,MATLAB图像处理工具箱,MATLAB图像处理工具箱提供的函数大多数是M文件，可以查看这些文件的代码并进行改进，也可以把自己编写的代码加入其中，来扩充图像处理的功能,MATLAB中的图像,MATLAB中的数字图像由一个或多个矩阵表示 矩阵运算的语法对数字图像同样适用。

2、 图像按像素存储，即矩阵的每个元素代表一个像素 例如一幅200行300列的图像，在MATLAB中存储为200300大小的矩阵 有些图像，如RGB图像，需要三维矩阵表示，每一维代表一种颜色,MATLAB中的图像,MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为： 双精度(double)类型，即64位的浮点数 无符号整数(uint8) 类型 在进行图像数据矩阵运算时，通常要将图像转换成double型 uint8类型的优势仅在于节省存储空间,MATLAB中支持的图像类型,真彩色图像 索引色图像 灰度图像 二值图像 还可处理由多帧图像组成的图像序列,真彩色图像,又称为RGB图像 利用R、G、B 3个分量表示一个。

3、像素的颜色，通过三基色可以合成出任意颜色 一个尺寸为mn的RGB图像，在MATLAB中存储为一个mn3的多维数组 图像A中(x,y)处的像素的RGB值：A(x,y,1:3) 若RGB图像用双精度型来存储，亮度值域为0,1，则一个像素值为(0,0,0)代表黑色，值为(1,1,1)代表白色 用无符号整型存储，亮度值范围0,255,索引色图像,把不同的颜色对应为不同的序号，各像素存储的是颜色的序号而不是颜色值本身。 MATLAB中的索引色图像包括两个结构 调色板：一个m3的色彩映射矩阵，每一行代表一种颜色，通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数，形成一种特定的颜色,索引色图像,MATLAB中提。

4、供一些产生预存的标准调色板的函数,jet,Hsv,Hot,索引色图像,默认情况下，调用调色板函数会产生一个643的调色板，用户也可以自定义调色板的大小，如hot(m)产生一个m3的调色板，其颜色范围从黑经过红、橘红、黄到白,索引色图像,MATLAB中的索引色图像包括两个结构 图像数据矩阵，也可以是double和uint8两种类型 当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行 如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第1行，值1代表第2行,索引色图像,当读入图像时，MATLAB同时加载调色板和图像 load flujet image(X,索引色图像,当读入图像时，。

5、MATLAB同时加载调色板和图像 load flujet image(X) colormap(hot,灰度图像,存储灰度图像只需要一个数据矩阵。 数据类型可以是double，0，1；也可以是uint8，0,255,二值图像,二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。 MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型,图像序列,MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。 图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。 分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，。

6、调色板也必须相同。 可参考cat()函数 Acat(4,A1,A2,A3,A4,A5,图像类型转换函数,读写图像文件,图形图像文件的读取,参数fmt指定了图像的格式，可选的值为cur、bmp、hdf、ico、jpg、pcx、png、tif、xwd,适用于cur、ico、tif格式,图形图像文件的写入,图形图像文件信息的查询,文件最后修改时间 文件大小(字节) 文件格式 文件格式版本号 图像的宽 图像的高 位深度 图像类型 调色板,图像的显示,图像文件的显示,索引图像及其显示,图像文件的显示,索引图像及其显示 用image函数显示由矩阵表示的图像，MATLAB将矩阵的每个元素对应到当前调色板的一。

7、行，并取这一行的颜色值作为该点的颜色，必须先指定调色板,load clown,image(X,colormap(map) image(X,X,map = imread(trees.tif,imshow(X,map,图像文件的显示,灰度图像的显示 要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc,图像文件的显示,imshow(cameraman.tif,I = imread(cameraman.tif); imshow(I,h = imshow(I,0 80,图像文件的显示,图像文件的显示,RGB图像的显示 image(RGB) imshow(RGB,图像文件的显示,color。

8、bar 用于显示颜色条，由图像中使用到的色彩排列而成,图像文件的显示,montage 多帧图像指的是包含不止一幅图像的图像，如HDF和TIFF文件类型。 同时显示多帧图像的所有帧 显示多帧图像中的一帧,图像文件的显示,montage,图像文件的显示,immovie 将多帧图像转换成MATLAB动画,图像文件的显示,subimage 可在一个图像窗口内使用多个调色板，使得各种图像能在同一个图像窗口中显示,图像文件的显示,图像的代数运算,Z = imabsdiff(X,Y,图像的代数运算,Z = imadd(X,Y,图像的代数运算,IM2 = imcomplement(IM,图像的代数运算,Z =。

9、 imdivide(X,Y,图像的代数运算,Z = immultiply(X,Y,图像几何运算,在对图像进行缩放、旋转等几何变换时，由于数字图像的坐标是整数，经过这些变换后的坐标不一定是整数，因此要对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。 几何运算包括： 空间变换 灰度插值 最近邻插值 双线性插值 双三次插值,图像几何运算,图像的插值缩放,程序例,figure subplot(2,2,1),imshow(X); subplot(2,2,2),imshow(X1); subplot(2,2,3),imshow(X2); subplot(2,2,4),imshow(X3); imwrite(X,。

10、X.jpg) imwrite(X1,x1.jpg) imwrite(X2,x2.jpg) imwrite(X3,x3.jpg,clear close all X=imread(autumn.tif); X1=imresize(X,4,nearest); X2=imresize(X,4,bilinear); X3=imresize(X,4,bicubic); figure,imshow(X) figure,imshow(X1) figure,imshow(X2) figure,imshow(X3,图像几何运算,图像的插值旋转,图像几何运算,图像的剪切,交互式,rect Xmin Ymin Wid。

11、th Height,图像增强,图像增强,直方图增强 对比度增强 二维卷积和二维滤波 平滑滤波 锐化,直方图增强,直方图,只对“二值”或“灰度”图像有效,灰度级数目,直方图增强,直方图均衡化,只对“二值”或“灰度”图像有效,对比度增强,该方法按一定的规则修改输入图像每个像素的灰度，从而改变图像灰度的动态范围。它可以使灰度动态范围扩展，也可以压缩，或进行分段处理等,对比度增强,灰度调整,I，J范围：01 默认为0;1 J=imadjust(I) 将灰度图像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值并使 1% 的数据是在低和高强度饱和，这增加了输出图像 J 的对比度值,对比度增强,灰度调整,J=imadj。

12、ust(I,low_in; high_in, low_out; high_out, gamma,灰度的Gamma变换,其中，x、y的取值范围为0,1。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度,J=imadjust(I,low_in; high_in, low_out; high_out, gamma,彩色(RGB)调整,R G B,I =imread(girl.jpg); J=imadjust(I,2.2); K=imadjust(J,1/2.2); subplot(2,3,1),imshow(I) ,ti。

13、tle(RGB-I) subplot(2,3,2),imshow(J) ,title(RGB-J) subplot(2,3,3),imshow(K) ,title(RGB-K) % I1=rgb2gray(I); J1=imadjust(I1,2.2); K1=imadjust(J1,1/2.2); subplot(2,3,4),imshow(I1) ,title(Gray-I) subplot(2,3,5),imshow(J1) ,title(Gray-J) subplot(2,3,6),imshow(K1) ,title(Gray-K,I =imread(girl.jpg); J=imad。

14、just(I,2.2); K=imadjust(J,1/2.2); subplot(2,3,1),imshow(I) ,title(RGB-I) subplot(2,3,2),imshow(J) ,title(RGB-J) subplot(2,3,3),imshow(K) ,title(RGB-K) % I1=rgb2gray(I); J1=imadjust(I1,2.2); K1=imadjust(J1,1/2.2); subplot(2,3,4),imshow(I1) ,title(Gray-I) subplot(2,3,5),imshow(J1) ,title(Gray-J) subpl。

15、ot(2,3,6),imshow(K1) ,title(Gray-K,对比度增强,灰度调整 对数变换,只对“灰度”图像有效,对比度增强,Gamma校正 Gamma因子的取值决定了输入图像到输出图像的灰度映射方式，即决定了增强低灰度级还是高灰度级,平滑滤波,中值滤波,平滑滤波,平滑技术用于平滑图像中的噪声 基本方法是：求像素灰度的平均值和中值 Matlab工具箱中提供的去噪的方法： 线性滤波 中值滤波 自适应滤波,平滑滤波,锐化,锐化技术用于加强图像中的目标边界和图像细节。常用的方法是在空间域中对图像进行微分处理，也可以在频域中运用高通滤波技术。 因为需要锐化的边界可能是任意走向的，因此需要锐化。

16、算子是无向的，即无论边界是什么走向，只要幅度相同，算子的输出就相同梯度算子、拉氏算子,I = imread(brain.bmp); subplot(2,2,1),imshow(I); BW1 = edge(I,roberts); %进行Roberts算子边缘检测，门限值采用默认值 BW2 = edge(I,prewitt); %进行Prewitt算子边缘检测，门限值采用默认值 BW3 = edge(I,sobel); %进行Sobel算子边缘检测，门限值采用默认值 subplot(2,2,2), imshow(BW1,); subplot(2,2,3), imshow(BW2,); subplot(2,2,4), imshow(BW3,Matlab边缘检测程序，Roberts, Prewitt, Sobel算法比较。