Matlab图像处理：滤波与遥感图像读取算法

"本文档是关于三菱编程软件GX Works3的操作手册，主要针对图像处理和MATLAB编程进行描述，包括图像滤波和遥感图像的读取处理。" 在图像处理领域，滤波技术是核心手段之一，用于图像的增强、去噪以及边缘提取。根据处理作用域的不同，滤波分为空间域滤波和频率域滤波。空间域滤波通过直接操作图像像素的灰度值，如应用窗口或卷积核，来改变单个像素的值，常见的有平滑滤波（如均值滤波和中值滤波）和锐化滤波（如罗伯特梯度、索伯尔梯度、拉普拉斯算法和定向检测）。频率域滤波则涉及傅里叶变换，对图像的频谱成分进行操作后再逆变换，以达到滤波目的。 在MATLAB中，图像处理通常涉及以下步骤： 1. 使用`imread`函数读取图像文件，获取图像尺寸。 2. 设计所需的滤波算子，比如滤波器模板。 3. 应用卷积公式，对图像的每个像素执行处理，以得到滤波后的新图像。 4. 使用`imshow`函数显示处理后的图像，以便于观察和分析。 在遥感图像处理中，图像常常以BIP、BIL和BSQ这三种基本格式存储。BSQ格式按照波段顺序连续排列所有像素，BIL格式以行块为单位，每块内按波段顺序排列，而BIP格式则将每个像素的所有波段数据存储在一起，不保持空间位置的连续性。MATLAB读取这些格式的步骤包括： 1. 使用`fopen`函数以二进制模式打开文件。 2. 在循环中用`fread`函数读取每个像素的值，指定数据类型（如'uint8'）。 3. 使用`reshape`函数重塑数据，恢复图像的行数和列数。 4. 可能需要使用`imadjust`函数调整像素值范围，以增加图像的对比度。 5. 最后，通过`imshow`显示读取并处理过的图像，并可以使用`imwrite`保存图像。 这两个实例展示了MATLAB在图像处理中的应用，无论是基本的图像滤波还是遥感图像的读取和显示，都体现了MATLAB在数字图像处理方面的强大功能。对于学习和实践图像处理技术，理解并掌握这些基本操作至关重要。