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1、第7讲Matlab图像处理基础主要介绍图像的数据类型及类型，图像和视频文件的读写与显示，图像的运和几何操作视频文件转换等。Matlab图像处理工具箱———ImageProcessingToolbox提高图像质量，使模糊的图像变得清晰；提取图像的有效特征，以便进行模式识别；通过图像变换和有效编码来压缩其频带或数据，以便传输或存储。一、图像处理工具箱函数包含一百余个函数，按其内容划分为以下几类：⑴、图像显示函数；⑵、图像文件输入、输出函数；⑶、图像几何操作函数；⑷、图像像素值及统计函数；⑸、图像分析函数；⑹、图像增强函数；⑺、线性滤波函数；⑻、二维线性滤波器设计函数；⑼、图像变换函数
2、；⑽、图像邻域及块操作函数；⑾、二值图像操作函数；⑿、基于区域的图像处理函数；⒀、颜色图操作函数；⒁、颜色空间转换函数；⒂、图像类型和类型转换函数。一、图像处理工具箱函数在缺省的情况下，Matlab将图像中的数据存储为双精度类型（double），即64bit浮点数。这种存储方法的优点在于，使用中不需要数据类型的转换，因为几乎所有的Matlab及其工具箱函数都可以使用double作为参数类型。然而对于图像存储来说，用64bit表示图像数据会导致巨大的存储量，Matlab还支持图像数据的另一种类型无符号整型（uint8），即图像矩阵中的每个数据占用1个字节。Matlab及工具箱中的大
3、多数操作及函数（比如最基本的矩阵相加）都不支持uint8类型。uint8的优势仅在于节省存储空间，在涉及运算时将其转换成double型。二、图像和图像的数据类型图像数据类型转换函数im2double():将图像数组转换成double精度类型有效输入数据类型：logical,uint8,uint16,doubleim2uint8():将图像数据转换成unit8类型有效输入数据类型：logical,uint8,uint16,doubleim2uint16():将图像数组转换成unit16类型有效输入数据类型：logical,uint8,uint16,double图像处理工具箱所支持的
4、图像类型图像处理工具箱支持5种图像类型真彩色图像（RGBimages）索引色图像（indeximages）灰度图像（intensityimages）二值图像（binaryimages）多帧图像组成的图像序列。图像类型1.真彩色图像真彩色图像用R、G、B3个分量表示1个像素的颜色，所以对1个尺寸为m×n的真彩色图像来说，其数据结构就是一个m×n×3的多维数组。如果要读取图像中(100，50)处的像素值，可以查看三元组(100,50,1∶3).真彩色图像可用双精度存储，此时亮度值的范围是［0,1］。比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储，亮度值的范围为［0,255］。图1真彩色图像
5、的结构2.索引色图像Matlab中的索引色图像包含2个结构，一个是调色板；另外一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行的色彩映像矩阵，矩阵的每行都代表一种色彩，通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数，形成一种特定的颜色。需要注意的是Matlab中的调色板的色彩强度是［0,1］中的浮点数，0代表最暗，1代表最亮。图2索引色图像的结构图3.灰度图像存储灰度图像只需要一个数据矩阵，数据类型可以是double，值域为[0,1]，也可以是uint8，值域[0,255]。4.二值图像又称黑白图像，二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有2个灰度值。二值图像可以采用uint8或dou
6、ble类型存储，工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。图5是一幅二值图像的结构图5二值图像的结构5.图像序列图像处理工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。图像序列是一个四维的数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第四维。比如一个包含了5幅400×300真彩色图像的序列，其大小为400×300×5。要将分散的图像合并成图像序列可以使用Matlab的cat函数，前提是各图像的尺寸必须相同，如果是索引色图像，调色板也必须是一样的。图像序列比如要将A1、A2、A3、A4、A5五幅图像合并成一个图像序列A，Matlab语句为A=cat(4，A1，A2，A3，A
7、4，A5)也可以从图像序列中抽出1帧，比如语句FRM3=MULTI(：、：、：、3)是将序列MULTI中的第3帧抽出来赋给矩阵FRM3。Matlab图像类型转换函数工具箱中提供了许多图像类型转换的函数，从这些函数的名称就可以看出它们的功能。1.gray2ind函数功能：将灰度图像转换成索引图像。格式：[X,map]=gray2ind(I,n)Matlab图像类型转换2.grayslice函数功能：通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像。格式：X=grayslice(I,n)X=g
