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1、1.读入并显示一幅图像clear%清除所有的工作平台变量closeall%关闭已打开的图形窗口I=imread('pout.tif');%读取图像pout.tif(该图像是图像处理工具箱自带的图像)，%存储在一个名为I的数组中imshow(I)%显示图像I2.检查内存中的图像whos%查看图像数据I是如何存储在内存中的。3.实现直方图均衡化figure%生成一个新的图形窗口，避免后面的图像覆盖前面图像的显示imhist(I)%创建描述图像I灰度分布的直方图I2=histeq(I);%将图像的灰度值扩展到整个灰度范围，从而提高图像数组I的对比度。figu
2、re,imshow(I2)%显示修改过的图像I2figure,imhist(I2)%显示拓展后的灰度值的分布情况4.保存图像imwrite(I2,'pout.png');%将图像I2以PNG图像文件格式保存到磁盘5.检查新生成文件的内容imfinfo('pout2.png')%观察保存的图像文件信息图像处理的高级应用主要对一幅灰度图像rice.tif进行一些较为高级的操作为例说明整个过程。1.读取和显示图像clear%清除所有的工作平台变量closeall%关闭已打开的图形窗口I=imread('rice.png');%读取图像rice.png(该图像
3、是图像处理工具箱自带的图像)imshow(I)%显示图像2.估计图像背景background=imopen(I,strel('disk',15));%对图像I进行形态学开操作，删除那些不完全包括%在半径为15的圆盘中的对象，实现对背景亮度的估计figure,imshow(background)figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0255]);%以表面形式显示背景3.从原始图像中减去背景图像I2=imsubtract(I,background);%将背景图像background从原
4、始图像I中减去figure,imshow(I2)4.调节图像对比度I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[01]);%调节图像的对比度figure,imshow(I3);5.使用阈值操作将图像转换为二进制图像level=graythresh(I3);bw=im2bw(I3,level);figure,imshow(bw)6.检查图像中的对象个数[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);%确定图像中的米粒个数numObjects1017.检查标记矩阵grain=imcrop(labeled)%选择并显示已
5、标记的对象和部分背景内的像素RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,'C','shuffle');%将标记矩阵显示为一副伪彩色的索引图像，在伪彩色的彩色图像中，%标记矩阵中的每一个对象都将被映射为相关调色板中的不同颜色imshow(RGB_label);8.计算图像中对象的统计属性graindata=regionprops(labeled,'basic')%测量图像或者区域的属性，并返回一个结构数组。当用于一个标记图像时，%它还为每一个标记分量创建一个结构元素。graindata(51).Area%显示第51个元素的属性
6、graindata(51).BoundingBox,graindata(51).Centroid%寻找最近的边缘和中心allgrains=[graindata.Area];%创建一个新的向量allgrains，其包含每个米粒的范围allgrains(51)%查看第51个元素的范围max(allgrains)%获取最大的米粒大小biggrain=find(allgrains==404)%返回最大米粒的标记号mean(allgrains)%获取米粒的平均大小hist(allgrains,20)%绘制包含20个柱的直方图图像格式：是存储图像采用的文件格式。不
7、同的操作系统、不同的图像处理软件，所支持的图像格式都有可能不同。在实际应用中经常会遇到的图像格式有：BMP、GIF、TIFF、PCX、JPEG、PSD、PCD、WMF等。*(1)BMP(Bitmap)文件*(2)GIF文件*(3)TIF文件*(4)JPEG文件图像类型：是指数组数值与像素颜色之间定义的关系，它与图像格式概念有所不同。在MATLAB图像处理工具箱中，有五种类型的图像：(1)二进制图像在一幅二进制图像中，每一个像素将取两个离散数值(0或1)中的一个，从本质上说，这两个数值分别代表状态“开”(on)或“关”(off)。二进制图像仅使用unit
8、8或双精度类型的数组来存储。在图像处理工具箱中，任何返回一幅二进制图像的数组均使用unit8逻
