Matlab图像处理的变换以及运算PPT.ppt

2 图像处理工具箱简介 Matlab是一种基于向量（数组）而不是标量的高级程序语言，因而Matlab从本质上就提供了对图像的支持。数字图像实际上就是一组有序离散的数据，使用Matlab可以对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。 Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行图像的读取、显示、写入、信息查询等基本操作，还可以进行图像变换、图像分析与图像增强、图像复原以及压缩编码等操作。 图像的数据类型 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，所以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。 本次实验的目标 1.掌握MATLAB中图像的基本类型； 2.图像的读取、写入、信息查询与显示。 2.1 图像处理工具箱所支持的图像类型 图像处理工具箱支持4种图像类型，它们是： 真彩色图像（RGB images）  索引色图像（index images）  灰度图像（intensity images）  二值图像（binary images）  1. 真彩色图像 真彩色图像用 R、G、B 3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］。 2. 索引色图像 索引图像是把像素值直接作为调色板下标的图像。 Matlab中的索引色图像包含2个结构，一个是调色板map；另外一个是图像数据矩阵X。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。图像数据可以是uint8或是双精度的。 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2.3 索引色图像的结构 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]。 存储时不使用调色板，会使用一个默认的调色板来显示图像。 4. 二值图像 与灰度图像相同，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double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。 2.2 图像文件的读写和查询 Matlab为用户提供了特殊的函数，用于从图像格式的文件中读写图像数据。其中， 读取图形文件格式的图像需要用imread函数； 写入一个图形文件格式的图像需要调用imwrite函数； 获取图像的信息需要调用imfinfo； 以Mat文件加载或保存矩阵数据用load＼save函数； 显示加载到Matlab中的图像用imshow。 图像文件的读写和查询 1. 图形图像文件的读取 利用函数imread可以完成图形图像文件的读取操作，其语法如下： 一般：A=imread(filename, fmt) 索引图像：［X, map］=imread(filename, fmt) [X, map]=imread(‘m83.tif’, ‘tif’) 2. 图形图像文件的写入（保存） 利用imwrite函数可以完成