读取图像矩阵维度必须一致_深度学习在放射治疗中的应用—

我们在这期继续为大家介绍Matlab中关于图像的一些基本概念与操作。上期我们简单介绍了矩阵的生成方式，这里详细说明矩阵的基本定义。首先矩阵大小可以用“size”函数查看，其中返回结果中第一个数字代表行数，第二个数字代表列数，第三个数字代表第三维，后面的数字以此类推。

当需要提取矩阵中某个元素时，可以用矩阵名外加数据索引的方式进行调取，数据索引可以用行列坐标进行索引，如

也可以使用元素的排序进行索引，如

需注意的是，矩阵的元素排列顺序为先列后行，如一个5x3的矩阵var，第3个元素为var(3,1)，第6个元素为var(1,2)。

当需要对矩阵尺寸进行删减时，可直接定义需要删减的元素为空的方式进行删减，如

当需要对矩阵尺寸进行扩充时，可直接定义新增元素对应位置的数值，如

下面我们简单介绍一下关于图像的基础概念。常用的图片格式有PNG、JPG、BMP等，当存储内容为彩色图片时，多采用RGB三色通道；电子图片的另外一个属性为尺寸，即图片由多少个像素构成。在Matlab中，可以使用“imread”命令将图片读取成数值矩阵。如

图片由整型数值构成，图片的位阶决定整型数据的上限，如8位图的整型数值范围为0-255，16位图的整型数值为0-4095。

当图片被读取成矩阵之后，如采用RGB色彩编码方式，即为三维矩阵，矩阵的三个维度分别代表高、宽、通道。以第一通道为例，我们可以使用如下操作进行读取：

变量var2即代表第一通道中的所有元素。

这期我们对图片的基本概念与读取进行了简单的介绍，下期我们将介绍一些常用的图像处理方法。

往期链接：

深度学习在放射治疗中的应用—工具篇(一)Matlab

深度学习技术在放射治疗中的应用--图像篇(一)

作者、审稿：哈尔滨医科大学附属肿瘤医院王业伟

排版：吉林大学中日联谊医院赵红福

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