MATLAB图像处理：读取、转换与直方图分析

MATLAB是一种强大的数值计算和图形处理软件，在图像处理领域有着广泛应用。这段代码展示了如何使用MATLAB进行基本的图像处理操作。首先，我们从文件"peppers.png"中读取图像，这通过`imread`函数实现，该函数返回一个表示图像的矩阵。代码中的`subplot(2,2,1)`创建了一个2x2的网格，用于展示不同处理步骤的结果。 在第一个子图（ subplot(2,2,1)）中，通过`imshow`函数显示了原始图像，`title`函数添加了图像的标题"原始图像"。接着，通过`size`函数获取图像的高度、宽度以及通道数（在这里是RGB图像，所以`~`表示忽略颜色通道信息），存储在变量`height`, `width`和`~`中。 图像转换为灰度图像使用了`rgb2gray`函数，将彩色图像转化为灰度图像。在第二个子图（ subplot(2,2,2)）中，`imshow`显示了灰度图像，同时设置了标题"灰度图像"。`imhist`函数用于计算灰度图像的直方图，它表示不同灰度级别的像素分布，结果存储在`hist_values`数组中。随后，`bar`函数用于绘制直方图，横坐标为灰度级别，纵坐标为像素数。 第三个子图（ subplot(2,2,3)）展示直方图，帮助我们了解图像的灰度分布情况。`xlabel`和`ylabel`分别设置了x轴和y轴的标签。为了计算图像的平均灰度值，代码将灰度图像转换为双精度向量`double(gray_img(:))`，然后用`mean`函数求得，结果存储在`mean_gray`中。 最后一个子图（ subplot(2,2,4)）利用`text`函数在图像中心显示平均灰度值，格式化为字符串`sprintf`，并设置了字体大小和水平对齐方式。`axisoff`命令则隐藏了坐标轴，使得重点更集中在图像处理结果上。 通过这段代码，学习者可以了解到MATLAB中基础的图像读取、转换、直方图计算和统计特性可视化方法，这对于理解图像处理的基本流程和技术非常有帮助。