Matlab图像基础操作：读取、均衡与保存

Matlab是一种强大的数值计算和可视化工具，特别适合于图像处理任务。本篇文章介绍了如何在Matlab中进行基本的图像操作，包括图像的读取、显示、内存检查、直方图均衡化、保存以及高级应用。 首先，我们学习如何读取和显示图像。通过`imread`函数，我们可以加载名为'pout.tif'的自带图像，如`I=imread('pout.tif');`。这会将图像数据存储在变量I中，`imshow(I)`则用于直接显示图像。使用`whos`命令可以检查图像数组I的内存占用情况，显示出它的大小、类型（8位无符号整数array）和所占空间。 图像直方图均衡化是提升图像对比度的重要手段。通过`imhist(I)`查看原始图像I的直方图，然后调用`I2=histeq(I)`对图像进行均衡化。均衡化后的图像I2将灰度值扩展到全范围，通过`imshow(I2)`可以看到效果。直方图`imhist(I2)`进一步展示了均衡后像素分布的变化。 在进行图像处理时，`imwrite`函数可以用来保存处理后的图像，例如`imwrite(I2,'pout2.png');`，这里将I2保存为PNG格式。之后，通过`imfinfo('pout2.png')`可以查看新生成的文件详细信息，如文件名、修改日期、大小、格式等。 文章还提到了一个具体的应用实例，即处理'rice.png'图像。首先，通过`I=imread('rice.png')`读取图像，然后可能使用直方图均衡化和阈值分割来消除背景亮度不一致，并将其转换为二值图像。这一过程可以通过调整阈值和使用Matlab的成员函数（如`bwlabel`或`regionprops`）来识别和分析图像中的对象，例如计数对象数量或获取对象的统计特性。 Matlab提供了丰富的图像处理工具和函数，通过这些操作，用户可以对图像进行预处理、增强和分析，适用于科研、数据分析和计算机视觉等领域。熟练掌握这些基础操作和应用技巧，对于从事图像处理工作的人来说是至关重要的。