MATLAB数字图像处理：代码实例与基本操作

"这篇资源主要介绍了MATLAB在数字图像处理中的基本操作，包括读取、显示、保存图像以及数据类型转换和亮度变换等基础知识。" MATLAB是一种强大的数学计算和编程环境，尤其在数字图像处理领域有着广泛的应用。在本文档中，作者刘丽红简要介绍了数字图像处理的基本概念，并提供了MATLAB中处理图像的一些关键函数。 1. **数字图像处理定义**：数字图像处理是指使用计算机对数字图像进行操作，包括但不限于分析、增强、压缩、恢复和识别等任务。 2. **读取与保存图像**： - `imread('filename')` 函数用于读取图像文件，支持多种格式如 `.tif`, `.jpg`, `.gif`, `.bmp`, `.png` 等，但不支持GIF格式。 - `imwrite('filename')` 用于保存图像，可指定文件格式和质量，如 `imwrite(f, 'filename.jpg', 'quality', q)`，其中 `q` 表示JPEG的质量，值越小，图像质量下降越明显。 - `imfinfo('filename')` 提供了获取图像详细信息的功能，包括文件大小、格式、尺寸、位深度等。 3. **显示图像**： - `imshow(f)` 用于显示图像，`imshow(f, [low, high])` 可以自定义显示范围，`low` 以下为黑色，`high` 以上为白色。 - `figure` 命令可以创建一个新的图形窗口，与 `imshow` 结合使用可以同时显示多张图片。 4. **数据类型与转换**： - MATLAB支持多种数据类型，如 `Double`, `Uint8`, `Uint16`, `Uint32`, `Int8`, `Int16`, `Int32`, `Single`, `Char`, `Logical` 等，每种数据类型有不同的数值范围和位宽。 - 数据类型转换函数如 `im2uint8`, `im2uint16`, `mat2gray` 用于将图像数据转换成不同数据类型，例如 `mat2gray(f)` 可将图像转换到0-1的灰度范围。 5. **亮度变换**： - 亮度变换通过函数 `imadjust` 实现，它可以根据输入图像的亮度范围 `[low_in, high_in]` 调整到输出范围 `[low_out, high_out]`，例如 `g = imadjust(f, [low_in, high_in], [low_out, high_out])`。 6. **空间滤波**： - 文档中提到的“亮度变换与空间滤波”可能涉及图像平滑、锐化等操作，但具体内容未给出。在MATLAB中，常用的滤波函数包括 `imfilter`（应用自定义滤波器）、`medfilt2`（二维中值滤波）等。 这些基础操作构成了MATLAB数字图像处理的基础，实际应用中通常会结合各种算法和函数进行图像的预处理、特征提取、分类等高级任务。了解并熟练掌握这些基础知识对于进行数字图像处理是非常重要的。