：MATLAB 2015b图像处理实战：从入门到精通

# 1. MATLAB图像处理基础

MATLAB图像处理是利用MATLAB编程语言对数字图像进行处理、分析和操作的过程。图像处理在各个领域都有广泛的应用，如医学、工业、遥感等。

MATLAB提供了丰富的图像处理工具和函数，使图像处理变得更加简单高效。本章将介绍MATLAB图像处理的基础知识，包括图像表示、图像读取和显示、图像基本操作等。

### 1.1 图像表示

图像在计算机中以矩阵的形式存储，其中每个元素代表图像中一个像素的灰度值。灰度值范围为0-255，0表示黑色，255表示白色。图像的尺寸由矩阵的行数和列数决定，例如，一个512x512的图像表示一个512行512列的矩阵。

# 2. 图像处理算法与实践

图像处理算法是图像处理的基础，它为各种图像处理任务提供了强大的工具。本章将介绍图像处理中常用的算法，包括图像增强、图像分割和特征提取。

### 2.1 图像增强

图像增强旨在改善图像的视觉效果，使其更容易被人类或机器感知。常见的图像增强算法包括：

#### 2.1.1 灰度变换

灰度变换是对图像中每个像素的灰度值进行变换，从而调整图像的亮度、对比度或色调。常用的灰度变换包括：

- 线性变换：`I_out = a * I_in + b`，其中`a`和`b`是调整对比度和亮度的常数。
- 对数变换：`I_out = c * log(I_in + 1)`，其中`c`是常数，用于增强图像的暗部细节。
- 幂律变换：`I_out = I_in ^ gamma`，其中`gamma`是常数，用于调整图像的对比度。

% 线性变换
I = imread('image.jpg');
a = 1.2;
b = 10;
I_out = a * I + b;

% 对数变换
c = 2;
I_out = c * log(I + 1);

% 幂律变换
gamma = 0.5;
I_out = I.^gamma;

#### 2.1.2 直方图均衡化

直方图均衡化是一种图像增强技术，它通过调整图像的直方图来改善图像的对比度。直方图均衡化算法将图像的直方图拉伸到整个灰度范围，从而增强图像中暗部和亮部的细节。

% 直方图均衡化
I = imread('image.jpg');
I_out = histeq(I);

### 2.2 图像分割

图像分割是将图像划分为不同区域或对象的过程。图像分割算法广泛用于目标检测、图像分析和医学成像等领域。常见的图像分割算法包括：

#### 2.2.1 阈值分割

阈值分割是一种简单的图像分割算法，它通过设置一个阈值来将图像中的像素分为两类。阈值以下的像素被归为一类，阈值以上的像素被归为另一类。

% 阈值分割
I = imread('image.jpg');
threshold = 128;
I_out = I > threshold;

#### 2.2.2 区域分割

区域分割是一种基于区域的图像分割算法，它将图像划分为具有相似特征（如颜色、纹理或形状）的区域。常见的区域分割算法包括：

- 区域生长：从一个种子点开始，逐步将具有相似特征的像素添加到区域中。
- 区域合并：从多个种子点开始，逐步合并具有相似特征的区域。

% 区域生长
I = imread('image.jpg');
seed_point = [100, 100];
I_out = imfill(I, seed_point);

% 区域合并
I = imread('image.jpg');
num_regions = 10;
I_out = watershed(I, num_regions);

### 2.3 特征提取

特征提取是图像处理中的一项关键任务，它用于从图像中提取有意义的信息。特征提取算法可以帮助识别图像中的对象、检测异常或进行图像分类。常见的特征提取算法包括：

#### 2.3.1 边缘检测

边缘检测算法用于检测图像中的边缘和轮廓。边缘是图像中灰