MATLAB在工程中的应用：数字图像处理基础

"这篇文档是关于MATLAB在工程中应用的图像处理介绍，由国立台湾大学生物工业机械电子工程系的Yan-Fu Kuo教授主讲。内容涵盖了数字图像的基础知识，包括如何读取和显示图像、图像算术等。" 在工程领域，MATLAB是一种强大的工具，尤其在图像处理方面有着广泛的应用。这份资料首先引入了数字图像的概念，它是一种能够展示或记录视觉感知的人造物体。通常，数字图像通过电荷耦合器件（CCD）或互补金属-氧化物-半导体（CMOS）设备进行获取。 文档中提到了三种类型的数字图像： 1. 二值图像：每个像素只有黑白两种状态，即0表示黑色，255表示白色。 2. 灰度图像：每个像素是不同程度的灰色，范围从0（黑色）到255（白色）。 3. 真彩色或RGB图像：每个像素由红、绿、蓝三原色组成，通过这三种颜色的不同比例来呈现各种颜色。人类眼睛中的三种光敏感的感光细胞（锥形细胞）对红、绿、蓝三种颜色最为敏感，这也是选择RGB作为色彩模型的原因。 图像的基本元素是像素。在二值图像中，像素要么是黑色要么是白色；在灰度图像中，像素可以有256种不同的灰度级别；而在RGB图像中，每个像素由三个分量（红色、绿色和蓝色）构成，每种颜色的强度范围也是0到255，通过组合这些分量，可以产生数百万种颜色。 在MATLAB中，处理这些图像包括读取和显示图像的操作。例如，可以使用MATLAB的imread函数来读取图像，imshow函数来显示图像。此外，还有图像算术操作，如图像的加法、减法、乘法等，这些可以用于图像增强、去噪或其他图像处理任务。例如，两个图像相加可能用于创建图像的叠加效果，而图像的卷积则常用于滤波和特征提取。 MATLAB在工程领域的图像处理应用不仅限于基本的读取和显示，还包括复杂的图像分析和处理算法，如边缘检测、图像分割、色彩空间转换等。这份资料对于理解MATLAB在图像处理中的核心概念和操作是十分宝贵的。