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1、基于MATLAB的图像处理于万波关于图像等图像研究有着重要的实际应用价值与理论研究价值图像的研究正在继续，国际上有很多有关图像研究的期刊、专著；各种图像相关的产品不断问世本书使用MATLAB作为工具讲解图像处理的基本原理与基本方法学习时要坚持上机操作，坚持思考第1章图像1.1Matlab的命令使用与程序设计1.1.2M-File程序设计1.1.3Figure窗口的图形操作功能1.1.4自定义函数1.1.5Matlab的矩阵操作1.1.6多维数组与图像矩阵1.2图像的表示方法1.2.1图像的数字化1.2.2图像的读取与显示1
2、.2.3图像的分类2.图像的数字化在计算机中，图像被看作是一些数值构成的矩阵。例如图1-7所示数据就代表着图像s=size(A)，则有s=22223说明图像的长为22、宽为22，由3种颜色迭加而成。下面是其红色阵的数据（1到15列）2.图像数据的调用既然图像数据是存储在数组中，那么调用图像数据就变成了操作数组元素。例如：>>B=A(1:5,1:9,1)B=2212212212212212212212212212212342342342342342342342342212342342342342342342342342212
3、342342342342344442212342342342344000调用红色阵的1到5行，1到9列函数imshow()可以把任意的二维数组(矩阵)显示成为图像。另外，函数imview()、image()、imagesc()也可以用来显示图像。1.基于颜色表示的图像分类（1）灰度图像灰度图像对应着一个数据矩阵（二维数组），数组元素的值表示图像在该位置上的亮度值。一般常用数值0表示黑色，255表示白色，用0到255之间的数表示灰（亮）度。下面程序使用getframe函数装载这几幅图像，使用movie函数播放这几幅图像就是完
4、成了一个动画制作。fori=1:3k=int2str(i);k1=strcat('e:',k,'.jpg');a1=imread(k1);image(a1);m(:,i)=getframe;endmovie(m,10)第2章图像几何操作与代数运算2.1图像的缩放旋转与裁剪2.2图像的几何变换2.3图像的加减乘除运算2.4图像的特征值与奇异值2.5图像逻辑运算2.1图像的缩放旋转与裁剪2.1.1图像的裁剪2.1.2图像的缩放2.1.3图像的旋转1.imcrop函数该函数有两个参数，一个用来指定裁剪图像，一个用来定义裁剪矩形
5、。【例2-1】使用imcrop函数对图像进行裁剪。编写如下程序：A=imread('D:imageprocessIMG_7354.jpg');A1=imcrop(A,[190,100,290,220]);subplot(1,2,1),imshow(A);subplot(1,2,2),imshow(A1)程序运行结果如图2-1所示。imcrop函数中的参数[190,100,290,220]的含义是以图像上的（190，100）点为裁剪矩形的左上角坐标，裁剪矩形的宽为290，高为220。3.Matlab函数roipolyMa
6、tlab中提供了定义多边形区域的函数roipoly，可以使用该函数定义多边形区域，然后实行裁剪操作。【例2-2】使用roipoly函数选取图像块。I=imread('D:125.jpg');subplot(1,2,1)imshow(I)C1=[103080];C2=[2010068];BW=roipoly(I,C1,C2);subplot(1,2,2)imshow(BW)程序运行结果如图2-3所示。2.1.2图像的缩放图像的缩放也是经常使用的一种操作。在图像缩放过程中，涉及到图像数据的删除与增加。特别是图像放大的时候，需
7、要考虑如何在扩大后的空隙中加入新的图像颜色数据。增加颜色数据的主要方法是根据周围相近象素的颜色值进行插值计算。1.imresize函数缩放图像【例2-5】使用imresize函数缩小或放大图像。下面程序把图像缩小到原来的0.5倍。c=imread('D:earth.jpg');c2=imresize(c,0.5);imshow(c2)下面程序把原图像变成100行100列图像，行数增加，使用插值函数完成颜色的填补。c=imread('D:earth.jpg');c2=imresize(c,[100,100]);imsho
8、w(c2)2.三种插值方法图像放大后，需要增加像素，计算新增加的像素颜色值一般使用插值的方法。常用的插值方法有：最近邻插值方法、双线性插值方法、双立方插值方法等。Imresize函数就使用这三种插值方法。2.1.3图像的旋转Matlab使用imrotate函数旋转图像。例如，使用下面命令段可以把图像逆时
