MATLAB图像处理：基本操作与统计参数计算

在MATLAB中，图像处理是一项强大的功能，本文主要介绍了如何利用MATLAB工具对数字图像进行基础处理，包括图像二值化、图像变换、图像锐化以及计算图像的基本统计参数。首先，我们来看如何通过编程实现这些操作。 1. **图像统计参数计算** - **最大值**：MATLAB提供了直观的扫描方法来寻找图像中的最大像素值。程序中，通过读取 Lena.bmp 图像，先显示原图，然后逐个像素与当前已知最大值比较，更新最大值，最后显示结果。 ```matlab A = imread('E:\lena.bmp'); image = double(A); k = image(1,1); for i = 1:256, for j = 1:256, if k < image(i,j), k = image(i,j); end end end imshow(rimage, map); % rimage是经过处理后的图像 ``` - **最小值**：计算最小值的方法与最大值类似，只是将条件语句中的不等号方向改为大于符号。 - **均值**：计算整个图像的平均灰度值，即所有像素值相加后除以像素总数。同样采用双层循环遍历每个像素并累加。 - **直方图**：直方图用于显示图像中各灰度级别的像素数量占比，是了解图像灰度分布的重要工具。程序中通过遍历图像，统计不同灰度等级的像素数，并将其归一化显示。 这些基本的图像处理步骤展示了MATLAB在数字图像分析中的应用，不仅能够处理单张图像，还可以根据需要扩展到更复杂的图像处理任务，如边缘检测、滤波、形态学操作等。MATLAB丰富的函数库和图形用户界面使得图像处理过程变得直观且高效。通过实践这些基础操作，可以为进一步学习高级图像处理技术打下坚实的基础。