MATLAB图像处理：从分割到边缘检测

"该文档包含了MATLAB中实现的几种图像处理和分割算法的源代码，包括图像读取、灰度变换、图像旋转、边缘检测以及图像反转和灰度线性变换。这些基本操作是图像处理领域的核心部分，适用于研究、教学和实践应用。" 在MATLAB中，图像处理是通过其强大的图像工具箱来完成的，这个文档提供的源码展示了如何使用这些功能。 1. 图像读取与灰度变换： 使用`imread`函数可以读取图像，例如`I=imread('cameraman.tif');`加载了名为'cameraman.tif'的图像。`imshow`函数用于显示图像，`imhist`则用于绘制图像的直方图，帮助分析图像的灰度分布。源码中的`subplot`函数用于在同一个图形窗口中创建多个子图，便于对比。 2. 图像旋转： `imrotate`函数用于对图像进行旋转，如`K=imrotate(I,theta);`将图像`I`按照指定的角度`theta`旋转。你可以改变`theta`的值以实现不同角度的旋转。 3. 边缘检测： MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Sobel、Prewitt和Laplacian of Gaussian (LOG)。示例中，`edge`函数分别用这三种方法对图像进行边缘检测，`edge(I,'sobel')`、`edge(I,'prewitt')`和`edge(I,'log')`。 4. 图像反转： 图像反转可以通过线性变换实现。源码中的`J=-J+(256-1);`将图像的每个像素值取相反数并加上255，这样原始的0变为255，255变为0，实现了图像的反转。 5. 灰度线性变换： 灰度线性变换可以改变图像的对比度。`imadjust`函数用于此目的，例如`J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]);`将图像`I1`中灰度值在0.1到0.5之间的部分拉伸至全范围0到1。这可以增强图像的视觉效果，尤其是在图像对比度较低时。 这些基础操作是图像处理和分析的基础，通过调整参数和结合多种操作，可以实现复杂的图像处理任务，如图像分割。在MATLAB中，图像分割通常涉及阈值选择、区域生长、水平集等方法，这些在源码中可能没有直接展示，但它们是图像分析和理解的重要步骤。