MATLAB图像处理：从存储到显示

"MATLAB图像处理基础" 在MATLAB中，图像处理是一个强大的功能，它将图像以矩阵的形式存储，使得我们可以直接对矩阵进行操作来处理图像。这种抽象方式简化了图像处理的复杂性，使用户能够方便地进行各种计算和变换。 1. 图像存储与表示 在MATLAB中，每张图像被表示为一个二维数组，其中每个元素的值对应于图像中相应位置的像素值。例如，变量`Image`表示一个图像矩阵，`Image(i,j)`即代表图像在`(i,j)`位置的灰度值。图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像，如RGB图像，此时每个像素由三个值（红、绿、蓝）组成。 2. 图像的读取与显示 - **有格式图像**：MATLAB提供了`imread()`函数用于读取常见的图像格式，如.bmp、.tif等。读取后的图像可以用`imshow()`函数显示。例如： ```matlab I = imread('d:\image\x.bmp'); figure(1); imshow(I); ``` - **无格式图像**：对于二进制格式存储的.img图像，需要使用`fopen()`打开文件，然后用`fread()`读取数据到矩阵中。示例： ```matlab fid = fopen('d:\img\lena.img', 'r'); data = fread(fid, [256, 256], 'uint8'); fclose(fid); figure(1); imagesc(data, [255]); colormap(gray); axis image; ``` 3. 同屏显示多个图像 使用`subplot(m,n)`函数可以在同一图形窗口中划分出多个子窗口，每个子窗口可以显示不同的图像。例如，创建2x2的子窗口并显示图像： ```matlab figure(1); subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imshow(I2); subplot(2,2,3); imshow(I3); subplot(2,2,4); imshow(I4); ``` 4. 常用图像处理函数 - `size()`：返回图像矩阵的大小，即行数和列数。 - `zeros()`：创建一个全零的矩阵，常用于初始化图像。 - `fft2()`和`ifft2()`：分别进行二维傅立叶变换和逆傅立叶变换，用于频域分析和处理。 - `imhist()`：绘制图像的直方图，反映像素值的分布。 - `histeq()`：对图像进行直方图均衡化，增强图像对比度。 - `imrotate()`：旋转图像。 - `imnoise()`：添加噪声到图像，模拟真实环境中的噪声影响。 - `edge()`：检测图像的边缘，常用作特征提取。 - `title()`, `xlabel()`, `ylabel()`：分别用于设置图像标题和坐标轴标签。 以上就是MATLAB中基本的图像处理概念和常用函数。通过这些工具，用户可以进行图像的读取、显示、编辑以及高级的图像分析和处理任务。在实际应用中，这些函数通常结合使用，以完成特定的图像处理任务。