MATLAB图像处理基础：读取与缩放图像

"本资源主要介绍了MATLAB在数字图像处理中的基本操作，包括图像的读取、显示、调整显示范围以及保存。" MATLAB是Matrix Laboratory的缩写，它是一种交互式、可视化的科学计算语言，特别适合进行矩阵运算，并拥有丰富的函数库和在线资源。在数字图像处理领域，MATLAB提供了强大的工具和函数。 1. **图像读取**： 在MATLAB中，可以使用`imread`函数来读取图像。例如，读取名为`lena.bmp`的图像文件，可以使用命令`f = imread('lena.bmp');`。读取后的图像数据会被存储在一个数组中，可以通过`size(f)`或`[M, N] = size(f)`来获取图像的尺寸。 2. **显示图像**： 显示图像使用`imshow`函数。要显示读取的图像`f`，可以执行`imshow(f)`。若要指定显示的灰度范围，如在100到200之间，可以写成`imshow(f, [100 200])`。若要显示图像的整个动态范围，可以使用`imshow(f, [])`。 3. **调整图像动态范围**： `imshow`函数可以通过设定参数来改善图像的显示效果，确保细节可见。例如，当图像已经读入到变量`h`时，可以使用`imshow(h, [])`来显示整个动态范围。 4. **图像写入**： 通过`imwrite`函数可以将图像变量写入文件。如`imwrite(f, 'rose.bmp')`会将图像`f`保存为名为`rose.bmp`的位图文件。对于JPEG格式，还可以指定质量因子，如`imwrite(f, 'rose.jpg', 'quality', 25)`表示以25的质量因子保存为JPEG文件。 5. **图像信息查询**： 使用`iminfo`函数可以获取图像的基本信息，如文件名、修改日期、文件大小、格式、宽度、高度、位深度和颜色类型等。 这些基本操作构成了MATLAB进行图像处理的基础。在描述的课堂练习中，要求学生使用`imread`和`imresize`函数来读取并调整`lena.bmp`图像的大小，然后用双线性插值方法缩小图像至不同尺寸，并在同一图形窗口显示原图及缩小后的图像。这旨在锻炼学生对这两个关键函数的掌握和应用能力。在实际操作中，学生应首先读取图像，然后使用`imresize`函数以双线性插值法改变图像大小，最后通过`imshow`在同一个figure中显示原图和缩小后的图像。