Matlab编程实现数字图像基础操作：二值化、旋转缩放与镜像平移

本资源是一份关于"数字图像处理与MATLAB编程"的文档资料，主要介绍了如何利用MATLAB进行图像处理的基本操作。以下是部分内容的详细解读： 1. **图像二值化**: - MATLAB代码展示了如何将灰度图像（如'lenna_2.bmp'）转换为二值图像。首先，通过`imread`函数读取图像，然后将其转换为双精度数值表示（`double(i)`）。接着，遍历每个像素点，如果像素值大于等于125，则设为255（白色），否则设为0（黑色）。最后，将处理后的二值图像转换回`uint8`类型，便于显示。实验结果显示了原始图像与处理后的对比。 2. **图像变换**: - **旋转**：通过`imrotate`函数实现图像顺时针旋转45度，使用的是双线性插值方法以保持图像质量。实验结果展示了原图和旋转后的图片。 - **放大**：使用`imresize`函数以1.5的比例放大图像，同样采用双线性插值。实验结果显示了放大前后的效果。 - **缩小**：缩小图像至0.8的比例，同样采用双线性插值，显示了缩小前后的对比。 3. **图像翻转与平移**: - **水平镜像**：通过矩阵索引操作，将图像水平方向上的元素进行倒置，实现了水平镜像。 - **垂直镜像**：类似地，将图像垂直方向的元素进行反转，得到垂直镜像。 - **平移**：这部分没有具体代码，但可以推测是通过移动图像的一部分到另一部分位置，MATLAB提供了`imtranslate`函数或者自定义偏移矩阵来实现。 这些内容涵盖了数字图像处理中的基础操作，包括二值化、几何变换以及基本的图像变换技术。MATLAB作为一种强大的工具，非常适合进行这些图像处理任务，因为其提供了丰富的图像处理函数和直观的编程接口。通过学习和实践这些例子，用户能够掌握如何使用MATLAB对图像进行预处理、操作和展示，为进一步的图像分析、机器学习等应用打下基础。