MATLAB数字图像处理：乘法操作与图像增强

本文主要介绍了MATLAB在数字图像处理中的应用，特别是图像乘法运算，同时提到了图像处理的三个等级以及数字图像处理的一些关键研究内容，如图像变换、编码与压缩、增强和复原。 在MATLAB中，`immultiply`函数用于执行图像的乘法运算。这个操作在图像处理中常用于调整图像的亮度，例如在示例代码中，`immultiply(I,0.5)`将图像`I`的亮度减半，而`immultiply(I,2)`则将其亮度加倍。这种亮度缩放操作对于调整图像的对比度和视觉效果非常有用。同时，代码还展示了两幅图像相乘的例子，虽然在一般情况下两个图像直接相乘可能没有明确的物理意义，但这种操作在特定的图像融合或合成算法中可能有应用。 数字图像处理涉及到对离散、有限的图像数据进行操作。根据处理的复杂程度，它可以被划分为低级、中级和高级处理。低级处理主要关注图像的预处理，如去噪、对比度增强和锐化；中级处理涉及图像分割，目标是从图像中提取区域或对象的特征；而高级处理则涉及图像识别，模拟人类视觉系统进行对象的确认。 图像变换是数字图像处理的重要工具，如傅立叶变换、沃尔什变换和离散余弦变换等，它们可以将图像处理从空间域转移到变换域，以简化计算并实现更高效的处理。小波变换作为一种新兴的图像处理技术，因其在时域和频域上的局部化特性，在图像处理中有广泛应用。 图像编码与压缩旨在减少图像数据的大小，节省存储空间和传输时间。无损压缩保留了图像的原始质量，而有损压缩则允许一定程度的失真来换取更高的压缩率。编码是压缩的关键，是图像处理中发展较早且成熟的技术。 图像增强和复原是为了改善图像质量，例如消除噪声，提升清晰度。这些技术对于恢复因传输、存储或拍摄条件导致的图像质量损失至关重要。 MATLAB提供的图像处理工具和理论概念为研究人员和工程师提供了强大的平台，用于处理、分析和理解各种类型的图像数据。