MATLAB图像处理艺术：从基础到高级的12个技巧

# 1. MATLAB图像处理基础**

MATLAB图像处理基础是理解高级图像处理技术的基础。本章将介绍MATLAB图像处理的基本概念、数据结构和常用函数。

**1.1 图像表示**

MATLAB中图像表示为三维数组，其中第一维表示行，第二维表示列，第三维表示颜色通道。对于彩色图像，第三维有三个通道（红、绿、蓝），而对于灰度图像，第三维只有一个通道。

**1.2 图像读取和写入**

MATLAB提供了多种函数用于读取和写入图像，例如`imread`和`imwrite`。这些函数支持各种图像格式，如JPEG、PNG和TIFF。

# 2. 图像增强与预处理**

图像增强和预处理是图像处理中的基本步骤，旨在提高图像的视觉质量和后续处理的效率。本章将介绍图像增强和预处理的常见技术，包括直方图均衡化、对比度拉伸、图像去噪和图像分割。

**2.1 图像增强技术**

图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更易于理解和分析。

**2.1.1 直方图均衡化**

直方图均衡化是一种图像增强技术，通过调整图像的像素值分布，使其直方图更加均匀。它可以提高图像的对比度，增强细节，并改善图像的整体外观。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 计算图像的直方图
histogram = imhist(image);

% 计算累积分布函数
cdf = cumsum(histogram) / numel(image);

% 进行直方图均衡化
equalizedImage = histeq(image, cdf);

% 显示原始图像和均衡化后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(image);
title('Original Image');

subplot(1,2,2);
imshow(equalizedImage);
title('Equalized Image');

**2.1.2 对比度拉伸**

对比度拉伸是一种图像增强技术，通过调整图像像素值的范围，提高图像的对比度。它可以使图像中的细节更加明显，并改善图像的视觉效果。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 计算图像的最小值和最大值
minVal = min(image(:));
maxVal = max(image(:));

% 进行对比度拉伸
stretchedImage = imadjust(image, [minVal, maxVal], [0, 255]);

% 显示原始图像和拉伸后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(image);
title('Original Image');

subplot(1,2,2);
imshow(stretchedImage);
title('Stretched Image');

**2.2 图像预处理技术**

图像预处理旨在将图像转换为适合后续处理的格式。

**2.2.1 图像去噪**

图像去噪旨在去除图像中的噪声，提高图像的质量。

% 读取图像
image = imread('noisy_image.jpg');

% 使用中值滤波器去噪
denoisedImage = medfilt2(image);

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1,2,1);
imshow(image);
title('Noisy Image');

subplot(1,2,2);
imshow(denoisedImage);
title('Denoised Image');

**2.2.2 图像分割**

图像分割旨在将图像分割成不同的区域或对象。

% 读取图像
image = imread('image_with_objects.jpg');

% 使用 k-means 聚类进行图像分割
segmentedImage = imsegkmeans(image, 3);

% 显示原始图像和分割后的图像
subplot(1,2,1)