MATLAB图像处理绘图：将图像融入图表，增强可视性

# 1. MATLAB图像处理绘图概述**

MATLAB是一个强大的技术计算环境，它提供了丰富的图像处理和绘图功能。本章概述了MATLAB中图像处理和绘图的基本概念和工作流程。

MATLAB图像处理涉及对图像数据的操作和分析，包括图像获取、预处理、分割、特征提取和增强。MATLAB绘图功能允许创建各种图表，包括折线图、条形图、散点图、饼图和雷达图。这些图表可用于可视化和分析数据，并与图像数据相结合以提供更全面的见解。

本章将介绍MATLAB图像处理和绘图的优点，并讨论其在各个领域的应用，例如医学成像、金融分析和科学可视化。

# 2. 图像处理基础

### 2.1 图像获取和预处理

#### 2.1.1 图像读取和转换

MATLAB 提供了多种函数用于读取和转换图像，其中最常用的函数是 `imread`。该函数接受图像文件的路径作为输入，并返回一个包含图像数据的矩阵。

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 显示图像
imshow(image);

MATLAB 支持多种图像格式，包括 JPEG、PNG、BMP 和 TIFF。要将图像转换为另一种格式，可以使用 `imwrite` 函数。

% 将图像转换为 PNG 格式
imwrite(image, 'image.png');

#### 2.1.2 图像增强和降噪

图像增强技术用于改善图像的视觉质量，而降噪技术用于去除图像中的噪声。MATLAB 提供了多种图像增强和降噪函数，包括：

* **图像增强：**
* `imadjust`：调整图像的亮度和对比度。
* `histeq`：执行直方图均衡化。
* `imfilter`：应用卷积滤波器。
* **降噪：**
* `medfilt2`：执行中值滤波。
* `wiener2`：执行维纳滤波。
* `nlfilter`：执行非线性滤波。

### 2.2 图像分割和特征提取

#### 2.2.1 图像分割算法

图像分割将图像分解为不同的区域或对象。MATLAB 提供了多种图像分割算法，包括：

* **基于阈值的分割：**
* `im2bw`：将图像转换为二值图像。
* `graythresh`：计算图像的最佳阈值。
* **基于区域的分割：**
* `regionprops`：识别图像中的区域。
* `watershed`：执行分水岭分割。
* **基于边缘的分割：**
* `edge`：检测图像中的边缘。
* `canny`：执行 Canny 边缘检测。

#### 2.2.2 特征提取技术

特征提取从图像中提取有用的信息。MATLAB 提供了多种特征提取技术，包括：

* **统计特征：**
* `mean`：计算图像的平均值。
* `std`：计算图像的标准差。
* **纹理特征：**
* `graycomatrix`：计算图像的灰度共生矩阵。
* `glcmstats`：从灰度共生矩阵中提取纹理特征。
* **形状特征：**
* `regionprops`：计算区域的面积、周长和形状因子。
* `bwboundaries`：提取区域的边界。

# 3. 图表绘制基础

### 3.1 图表类型和选择

图表是可视化数据和信息的有效工具。MATLAB 提供了广泛的图表类型，每种类型都适用于不同的数据和目的。

**3.1.1 折线图、条形图和散点图**

* **折线图：**用于显示数据随时间或其他连续变量的变化。
* **条形图：**用于比较不同类别或组的数据。
* **散点图：**用于显示两个变量之间的关系。

**3.1.2 饼图、雷达图和瀑布图**

* **饼图：**用于显示数据中不同部分的比例。
* **雷达图：**用于比较多个变量的值。
* **瀑布图：**用于显示随时间变化的累积值