准备工作

本篇博客所用图像都保存在Matlab安装目录下的\toolbox\images\imdemos子目录中。我们在当前matlab新建文件夹work，然后将所用图像拷贝到work文件夹中。
本次所用图像

读入与显示图像

读入一个灰度图像 pout.tif，并显示。

>> I_huidu=imread('pout.tif');
>> figure(1),imshow(I_huidu),title('灰度图像');

读入一个二值图像 circles.png，并显示。

>> I_erzhi=imread('circles.png');
>> figure(2),imshow(I_erzhi),title('二值图像');

读入一个二值图像 blobs.png，并显示。

>> I_erzhi2=imread('blobs.png');
>> figure(3),imshow(I_erzhi2),title('二值图像');

我们观察一下工作区两个二值图像的类型，发现一个是uint8，一个是logical，这是因为保存格式不同

读入一个索引图像 trees.tif，并显示。

>> [I_suoyin,colormap]=imread('trees.tif');
>> figure(5),imshow(I_suoyin,colormap),title('索引图像');

这里要用两个矩阵，因为索引图像由索引矩阵与调色板两部分构成，如果只有一个矩阵，会显示出灰度图像

读入一个RGB图像 peppers.png，并显示。

>> I_RGB=imread('peppers.png');
>> figure(6),imshow(I_RGB),title('真彩色');

矩阵有三个维度构成，第三个维度表示R,G,B三个分量的取值

分离RGB图像

对一个RGB彩色图像 peppers.png 分别抽取其R、G、B三个分量层，并显示各层图像。

>> I_R=I_RGB(:,:,1);
>> I_G=I_RGB(:,:,2);
>> I_B=I_RGB(:,:,3);
>> subplot(2,2,1),imshow(I_RGB);
>> subplot(2,2,2),imshow(I_R);
>> subplot(2,2,3),imshow(I_G);
>> subplot(2,2,4),imshow(I_B);

这里用了subplot可以显示由子图组成的图像，前两个参数表示几行几列，后一个参数表示位于第几个

添加噪声

向灰度图像pout中分别加入高斯噪声和椒盐噪声，显示带有噪声的图像。

>> I=imread('pout.tif');
>> subplot(1,3,1),imshow(I),title('原始图像');
>> G=imnoise(I,'gaussian');
>> subplot(1,3,2),imshow(G),title('高斯噪声图像');
>> J=imnoise(I,'salt & pepper');
>> subplot(1,3,3),imshow(J),title('椒盐噪声图像');

添加高斯噪声的图像有许多麻点，椒盐噪声的图像有小白点和小黑点

保存两个添加噪声的图像。

>> imwrite(G,'Gpout.tif');
>> imwrite(J,'Jpout.tif');

这样两张图片就保存在当前work文件夹下

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