MATLAB图像处理：对比度增强与读取图像

"这篇讲义主要讲解了如何在MATLAB中进行图像对比度增强，以及相关的图像处理基础知识，包括读取图像、图像信息查询、图像类别和数据格式，以及图像显示的方法。" 在MATLAB中，图像对比度增强是通过`imadjust`函数来实现的。这个函数可以调整图像的灰度直方图，从而改变图像的对比度。在提供的例子中，`imadjust`函数被用来处理名为'pout.tif'的图像。首先，原始图像I被读取，然后使用`imadjust`函数进行对比度增强，将输入灰度范围[0.3, 0.7]映射到新的输出灰度范围。新图像J在显示时，可以看到对比度有明显的提升。 `imread`函数是MATLAB中用于读取图像的常用工具。它能处理MATLAB支持的各种图像文件格式，并以指定的位深度读取图像。例如，`[X,MAP]=imread('FILENAME.FMT')`会读取名为'FILENAME.FMT'的图像文件，`X`存储图像数据，而`MAP`则保存颜色映射信息，对于真彩色图像（RGB）`MAP`通常为空。 为了获取图像文件的相关信息，如尺寸、数据类型、色彩空间等，可以使用`imfinfo`函数。例如，`INFO=imfinfo(FILENAME,'FMT')`会返回一个包含图像信息的结构体`INFO`。 图像在MATLAB中有四种主要类型：真彩图像（RGB），索引图像，灰度图像，和二值图像。真彩图像由红、绿、蓝三个通道组成，每个通道都有8位数据。索引图像使用颜色索引来指定像素的颜色，灰度图像每个像素只有一个亮度值，二值图像则只有两种状态，通常用于表示黑白图像。 在MATLAB中显示图像，最常用的是`imshow`函数。例如，`imshow(I,256)`会以256个灰度级显示图像I。如果希望添加颜色条以显示灰度范围，可以使用`colorbar`函数。此外，`subimage`函数可以用于在同一窗口中显示图像的不同部分。 图像对比度增强是图像处理中的一个重要步骤，它可以改善图像的质量，突出细节。MATLAB提供了强大的工具来实现这一目的，结合读取、显示和信息查询等功能，使得图像处理变得更为便捷。