MATLAB入门：图像处理实战教程（统计参数与直方图）

在MATLAB中进行图像处理是计算机视觉和信号处理领域的重要应用之一。本文主要介绍了几个基础的图像处理步骤，包括计算图像的统计参数和创建直方图，以帮助初学者理解和实践MATLAB编程技术。 首先，我们讨论的是计算图像的统计参数。对于最大值的计算，作者提供了扫描法的实现。通过读取图像（例如 Lena.bmp），先显示原始图片，然后将每个像素灰度值与当前最大值进行比较，如果当前像素值更大，则更新最大值。这个过程在两个嵌套循环中完成，最后输出得到的最小值。 接着，最小值的求解方法与最大值类似，只是条件相反，当当前像素灰度值小于已知最小值时，更新最小值。此操作同样展示了MATLAB中对数组进行逐元素比较和更新的基本语法。 均值的计算则更为直观，只需将所有像素值相加，然后除以像素总数，即可得到整个图像的平均灰度值。这里的代码展示了如何遍历图像并累加像素值的过程。 直方图的生成是另一个重要的图像分析工具。它展示了一个图像中不同灰度级的像素分布情况。通过对图像的灰度值进行统计，计算每个灰度等级（sk）对应的像素数量（nk），然后除以总像素数n，得到概率密度p(sk)。这段代码中，使用for循环遍历图像的每个像素，统计不同灰度级别的像素数量，并最终绘制出图像的灰度值分布直方图。 这些例子展示了MATLAB在图像处理中的基本操作，包括数据读取、图像显示、像素处理以及统计分析。它们不仅帮助读者理解图像处理的基本概念，也提供了一种实践编程技巧的方法。对于希望进一步探索MATLAB图像处理的读者，这些代码可以作为入门指南的起点，后续可以尝试更复杂的滤波、边缘检测、图像变换等高级操作。