MATLAB数字图像处理：算术运算与应用实例

在MATLAB数字图像处理的第5章中，主要内容聚焦于图像的算术运算，这是理解和操控数字图像的关键步骤。本章主要包括以下四个部分： 1. **图像的点运算**： - 点运算是图像处理的基础，它将输入图像的每个像素点映射到输出图像，输出像素值只取决于输入像素。点运算可以改变图像的灰度范围和分布，常用于对比度增强、拉伸或灰度变换。例如，线性点运算通过线性函数f(r)=ar+b调整灰度，a的值决定了对比度的变化，而b则控制整体亮度。直方图均衡化和规范化是常用的应用实例。 2. **线性点运算**： - 线性点运算是灰度值的简单线性变换，当a>1时，对比度增加；a<1时，对比度减小；a=1且b不为0时，图像整体亮度变化。灰度分布标准化是它的典型应用。 3. **非线性点运算**： - 非线性点运算涉及复杂的映射函数，如平方函数、对数函数、窗函数（截取）和阈值函数，这些函数能创建更丰富的图像变换效果。 4. **图像的算术运算**： - 包括加、减、乘、除等基本数学运算。算术运算本质上是对图像像素值执行数组运算。由于图像像素值可能超出数据类型的限制（如uint8类型的最大值为255），运算结果通常需要进行截取处理。图像加法运算在处理模拟通信传输的图像时尤其重要，比如卫星图像，可以用于降噪或融合多幅图像。 5. **加法运算**： - MATLAB中的imadd函数用于图像加法操作。它可以将两幅图像相加或者一幅图像加上常数。需要注意类型匹配，确保输入图像的数据类型一致。此外，加法运算后可能出现饱和现象，需要进行适当的处理。 6. **实例分析**： - 通过具体示例，如用imread函数读取图像并进行加法运算，展示了如何在实际操作中运用MATLAB的图像处理工具。 通过对这些内容的学习，用户可以掌握MATLAB中进行数字图像算术运算的基本技巧，包括如何调整图像对比度、合并图像以及处理图像数据类型问题。这对于处理和分析数字图像，无论是基础操作还是更复杂的图像处理任务，都是非常重要的技能。