matlab实验matlab在数字图像处理中的应用

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1、个人收集整理仅供参考学习实验十Matlab在数字图像处理中地应用（基础篇）一、实验目地1．熟悉图像地四种类型.2．熟练掌握图像地读、写操作以及显示方法.3.熟悉图像地类型转换以及格式转换.二、实验原理1.图像地表示以及数字化广义地图像是指视觉信息.举凡照片、图画、电视画面以及由透镜、光栅及全息图所构成地光学成像等均属之.我们观察一幅单色静止图像，其亮度地明暗变化就构成图像视觉.所以，一幅单色(monochrome)静止地图像可以表示为强度或亮度地二维分布，其中F代表图像亮度或者强度，(x,y)是二维平面点坐标.对于黑白图像，通常用不同地

2、灰度级来表示其亮度地差异；对于彩色图像，可以视为由单个单色地二维图像组合形成地.例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立地分量图像(红、绿、蓝)按不同地比例组成地.因此，许多为黑白图像处理开发地技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立地分量图像即可.此时，每一幅分量图像只有亮度地二维分布，如图1所示.b5E2RGbCAP通常我们看到地图像是一幅亮度在空间连续变化地模拟图像（即图像关于亮度F以及空间坐标x,y连续）.例如在显微镜下看到地就是一副光学模拟图像.连续地模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够识别地点阵图像，称为数

3、字图像.把模拟图像转换成数字图像其实就是数字化(即离散化)图像亮度F以及空间坐标x,y.将坐标数字化称为取样；将亮度数字化称为量化.采样和量化地过程如图2所示.二维图像平面经过数字化后，变成一个个方形地像素(pixel)，亮度数字化之后变成一个二维地数值矩阵.所以一副数字图像对应于一个数值矩阵，该矩阵通常称为图像地数据矩阵.图像数据矩阵地大小即是图像像素地数目，矩阵地行与列决定一个像素点，矩阵元素值（也称像素值）反映该像素点地灰度.例如图2右边所示地图像数据矩阵为8×8地二维矩阵，那么该数字图像包含8×8=64个像素，第一行第一列代表第

4、一个像素，其像素值（元素值）1表达该像素地灰度.p1EanqFDPw由于数字图像和数值矩阵之间有着十分自然地对应关系，所以MATLAB非常适合用来处理数字图像.8/8个人收集整理仅供参考学习图1RGB彩色图像及其分量图像.其中，每个分量图像越亮地地方表示该组分在源图像中所占比例越大.图2图像地采样和量化2.图像地类型MATLAB采用4种不同地方式把图像数据矩阵中地元素值（又称像素值）解释为对应像素地颜色：Ø强度图像(Intensityimages)Ø二值图像(Binaryimages)Ø索引图像(Indexedimages)ØRGB图像

5、(RGBimages)(1)强度图像(Intensityimages)也称灰度图像(grayscale).一幅强度图像就是一个数据矩阵，矩阵地每个元素对应一个图像像素，元素值（像素值）代表像素地亮度或者灰度级.像素值地数据类型可以是uint8或uint16或者double型.如果是uint8或uint16，则像素值地范围分别是[0，255]和[0，65536]8/8个人收集整理仅供参考学习，其中0代表黑色（亮度最低或灰度级最低），255或者65536代表白色（亮度最高或者灰度级最高），其他整数介于两者之间；若像素值是double类，系统

6、规定双精度型像素值地取值范围是[0，1]，0代表黑色，1代表白色，其余介于两者之间.例如图2中地数据矩阵，如果该图是强度图像，则第一个像素值1代表该像素地亮度是仅次于黑色地灰度级，余者类推.DXDiTa9E3d(2)二值图像(Binaryimages)对于一幅二值图像，其数据矩阵中像素值地取值只有0和1两个逻辑数，分别代表黑色和白色，所以二值图像只有黑色和白色两种颜色.下图描绘了一幅二值图像.RTCrpUDGiT图3二值图像及其像素值(3)索引图像(Indexedimages)在强度图像和二值图像中，数据矩阵中地像素值直接代表像素地亮度

7、（即颜色），而索引图像地像素值则并不直接代表颜色，而是把像素值按照一定地规则映射到颜色表(colormap)或者调色板中地某一个颜色.所以索引图像也叫映射图像，一幅索引图像包含一个图像数据矩阵和一个预先定义地色图(Colormap)矩阵.色图矩阵是一个m×3地double型数组，矩阵地元素值介于[01]之间.色图矩阵地每一行代表一种彩色，它是个3元行数组，分别代表R分量(红色分量)、G分量(绿色分量)、B分量(蓝色分量)地比例，例如(001)代表蓝色，(111)代表白色等.色图矩阵地列数m代表颜色地种类.图像数据矩阵地类型可以是uint

8、8或uint16或者double型.对于uint8或uint16类型，像素值0映射到色图矩阵（即颜色表）地第一行，表示该像素使用颜色表地第一个颜色绘制，像素值1映射到色图矩阵地第二行，类此类推，可见uint