MATLAB图像处理：从灰度到二值化

"这篇MATLAB源代码展示了图像处理的一些基本操作，包括图像读取、灰度转换、直方图绘制、二值化处理以及图像加法操作。" 这段MATLAB代码涉及了几个关键的图像处理概念和技术： 1. **图像读取与显示**： - `imread`函数用于读取图像文件，例如`imread('C:\DocumentsandSettings\AllUsers\Documents\MyPictures\ʾͼƬ\.jpg')`，返回一个矩阵表示图像数据。 - `imshow`函数用于显示图像，如`imshow(a)`，它将矩阵数据转化为可视化的图像。 2. **灰度转换**： - `rgb2gray`函数将RGB图像转换为灰度图像，例如`b=rgb2gray(a)`，这在处理彩色图像时非常常见。 3. **直方图绘制**： - 代码计算了灰度图像中每个像素值出现的频率，并用`plot`函数绘制直方图。这有助于理解图像的亮度分布。 - `img=zeros(1,256)`初始化一个大小为1x256的零向量用于存储像素值的计数。 - `for`循环遍历图像的每一行和每一列，统计每个像素值的出现次数。 4. **二值化处理**： - `im2bw`函数将灰度图像转换为二值图像，例如`bw=im2bw(a)`，通常用于简化图像或提取特定特征。 5. **图像加法**： - `imadd`函数用于将两个图像相加，例如`h=imadd(i,g)`。在这个例子中，它将两个图像相加得到一个新的图像，若像素值超过255（8位无符号整数的最大值），则结果被截断至255。 - `imwrite`函数用于保存处理后的图像到文件，例如`imwrite(h,'ͼ3.jpg')`。 6. **调整图像亮度**： - `imadd`函数也可以用来增加图像的整体亮度，例如`J=imadd(i,50)`，这将每个像素值增加了50，但同样会将超出255的值截断。 这些基本操作构成了MATLAB进行图像处理的基础，适用于分析、增强和修改图像。通过理解和应用这些技术，开发者可以实现更复杂的图像处理算法，比如图像分割、边缘检测、特征提取等。