MATLAB数字图像处理（1）图像的基本操作

开头写道: 关于数字图像处理，我不得不提到MATLAB. 这是一个非常方便的仿真软件，大多数图像处理都可以使用MATLAB进行.

有人问，使用PS处理图片会更好吗？两者都有自己的优势. 如果您需要将1000张图片转换为灰度图像并将其保存怎么办？ MATLAB只需要一个简短的程序即可运行几秒钟即可完成这项工作.

本文基于MatlabR2012a，并将从较浅的地方逐渐写下.

MATLAB 1中图像的基本操作，读取并显示图片

MATLAB提供了immread（）和imshow（）函数来读取和显示图片. 读取函数imread（）的原型:

imread：
A = imread(filename, fmt)

A是结构的名称，用于存储读取的图像数据. filename是要读取的文件的名称，并且文件名应包含在“. ”中. fmt是要读取的文件的类型，例如jpg，png等，可以省略此参数，并且MATLAB自动确定它.

显示函数imshow（）原型:

    imshow：
    imshow(I)

我是读取后保存在MATLAB中的结构名称.

程序示例:

A=imread('1.jpg');％读取名为１．ｊｐｇ的图片
    　imshow(A)％显示图片

2. 将灰度图片变成底片

操作图像实际上是将图像视为多个像素，并对每个像素进行操作. 在计算机系统中，灰度图片被认为是由许多像素组成的图像，其值在[0〜255]之间. 255表示白色，0表示黑色，黑白之间有256个灰度级.

负片是指将原始灰度图像的白色区域变成黑色，将黑色区域变成白色. 即，0变为255，255变为0. MARTAB的imadjust（）函数提供了此功能. 其功能原型:

imadjust：
　　J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])

其中，我是原始灰度图像，low_in，high_in是输入图像的低灰度和高灰度，设置为[0，1]表示从0到255的归一化，low_out，high_out是输出图像低灰度和高灰度.

如果要将图片转换为负片，请设置[low_in; high_in]至[0，1]和[low_out; high_out]设为[1，0]. 也就是说，原始输入为0的位置变为1输出，输入为1的位置变为0输出.

示例:

　A=imread('1.jpg');
imshow(A)％显示原图
A1=imadjust(A,[0,1],[1,0]);％将灰度级对调
figure,imshow(A1)％显示负片

3. 将彩片转换为灰度图片

我们在计算机上看到的大多数彩片都是基于RBG的三个通道的图片，分别具有红色，绿色和蓝色三种颜色，每种颜色的值为[0〜255]. 通过255 * 255 * 255，可以形成巨大的颜色组. 灰度图像只有256个灰度级. 可以通过以下公式将RGB转换为灰度

GRAY ＝ 0.2989 R + 0.5870 * G + 0.1140 * B *

Matlab中提供的rgb2gray函数为我们提供了将彩片转换为灰度图片的功能. 函数原型:

I = rgb2gray(RGB)

示例:

 A=imread('001.png');％原彩片
imshow(A)
A_gray=rgb2gray(A);％转换成灰度图片
figure,imshow(A_gray)

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