MATLAB图像处理基础：常用代码示例与功能应用

在MATLAB中处理图像是一项常见的任务，涉及到图像读取、显示、调整、直方图分析以及基本的图像增强技术。以下是一些关键知识点的详细解释： 1. **图像读取**: MATLAB使用`imread`函数来读取图像文件，如`A = imread('c:\lilizong\boat.bmp');`。此代码片段用于加载BMP格式的图像，并将图像数据存储在变量A中，同时返回图像尺寸矩阵M。`imfinfo`函数可以用于获取图像的信息，如文件大小、颜色模式等。 2. **图像显示与灰度处理**: `imshow(A,M); title('ԭͼ');`用于显示图像，并添加标题。通过设置`M(:,1)=0;`，可以将图像转换为灰度，改变图像的亮度对比度。 3. **图像保存**: 使用`imwrite`函数可以保存图像，例如`imwrite(A, 'e:\matlabwork\tuxiang\Girl.bmp', 'bmp');`，表示将处理后的图像保存为BMP格式。 4. **直方图和对比度调整**: `imhist`函数用于绘制图像的直方图，`imadjust`则用于调整图像的对比度范围，如`J = imadjust(I,[70/255 160/255],[]);`，将图像的像素值映射到70到160之间，增强视觉效果。 5. **直方图均衡化**: `histeq`函数是直方图均衡化的工具，它可以改善图像的全局对比度，`K = histeq(I);`用于对图像I进行均衡化处理。 6. **噪声去除**: MATLAB中的`imnoise`函数可以添加各种类型的噪声，如`salt&pepper`噪声，`J = imnoise(I,'salt&pepper',0.005);`会向图像添加指定概率的噪声点。 7. **图像增强与展示**: 使用`subplot`函数可以创建子图来比较原始图像（`I`）和添加噪声后的图像（`J`），以及经过处理后的均衡化图像（`K`）。 8. **图像融合与矢量运算**: 在本部分没有直接提到，但MATLAB允许对图像进行矢量运算，如图像的加法、减法、乘法或除法，这对于图像合成或分析有重要作用。`additive`可能是这里的一个未完成的示例，用于说明如何执行这种操作。 这些代码片段展示了MATLAB中处理图像的基本步骤，包括数据获取、显示、预处理和基本分析。在实际应用中，根据具体需求，可能还会涉及到更复杂的图像处理算法，如边缘检测、特征提取、图像分割等。