在Matlab环境中如何编写代码来执行图像的读取、显示、滤波和变换操作，并通过实验加深对数字图像处理的理解？

为了深入理解数字图像处理的基础操作，并通过实验加深理解，你可以参考《数字图像处理实践指南：Matlab代码实现及应用》这本书。它将帮助你掌握如何在Matlab中进行图像的读取、显示、滤波和变换等操作。

参考资源链接：[数字图像处理实践指南：Matlab代码实现及应用](https://wenku.csdn.net/doc/7dten3t2iq?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行图像读取时，你可以使用Matlab内置的函数如imread()，它可以读取多种格式的图像文件。例如，'img = imread('example.jpg');' 会将名为 'example.jpg' 的图像文件读入到变量img中。
要显示图像，可以使用imshow()函数。例如，'imshow(img);' 将之前读取的图像显示在屏幕上。此外，还可以通过imagesc()或image()函数以不同的方式显示图像，例如处理为灰度图或彩色图。
图像滤波操作包括中值滤波、高斯滤波等。Matlab提供了相应的函数，例如使用medfilt2()实现中值滤波，'filtered_img = medfilt2(img, [3 3]);'。高斯滤波可以使用imgaussfilt()函数，'gaussian_img = imgaussfilt(img, sigma);'，其中sigma是高斯核的标准差。
对于图像变换，傅里叶变换是一个常见例子，Matlab中的fft2()函数可以实现二维快速傅里叶变换。'F = fft2(img);' 会返回图像的二维傅里叶变换。
以上实验代码不仅有助于理解各个操作的执行方式，还能让你通过实践理解图像处理算法的原理。此外，书中还提供了一系列实验代码，如逆滤波器、自适应滤波器等，这将助你在实际操作中更加熟练地掌握数字图像处理技术。
通过这些基础实验操作的实践，你将获得更深入的理解，并能够在此基础上探索更复杂的图像处理算法和应用。

参考资源链接：[数字图像处理实践指南：Matlab代码实现及应用](https://wenku.csdn.net/doc/7dten3t2iq?spm=1055.2569.3001.10343)