【MATLAB图像处理基础】
MATLAB 是一种强大的数学计算软件，尤其在图像处理领域有着广泛的应用。本部分内容主要涉及MATLAB中的图像读取、尺寸分析、图像裁剪以及图像复原技术。
1. 图像读取与尺寸分析：
在MATLAB中，`imread()`函数用于读取图像。例如，`F1=imread('c:\rgb.jpg')`读取C盘下的RGB图像。`size(F1)`返回图像的尺寸，包括行数（高度）、列数（宽度）和颜色通道数（对于RGB图像通常是3）。`[m, n, i] = size(F1)`分别获取这些信息，而`length(size(s))`则给出尺寸向量`s`的长度，即图像的维度。
2. 图像裁剪：
`imcrop()`函数用于裁剪图像，例如`F2=imcrop(F1,[54 55 236-54 294-55])`裁剪出图像`F1`的一个矩形区域。这里的参数是左上角坐标（54,55）和右下角相对于左上角的坐标（236-54,294-55）。
3. 图像相减操作：
`F4=F3-F2`和`F7=F5-F6`是两个图像相减的例子，可以用来寻找图像差异。如果交换顺序，结果会有所不同，因为相减操作是不交换的。
4. 图像显示：
`imshow()`函数用于显示图像，如`imshow(F4)`。`subplot()`用于创建子图，`subplot(121)`和`subplot(122)`分别创建两个并排放置的子图，便于对比图像。
5. 图像复原技术：
- **维纳滤波（Wiener Deconvolution）**：`deconvwnr()`用于执行维纳滤波进行图像复原。例如，`J = deconvwnr(I,PSF,NSR)`，其中`I`是原始图像，`PSF`是点扩散函数（Point Spread Function），`NSR`是信噪比估计值。
- **约束最小二乘滤波（Deconvolution with Regularization）**：`deconvreg()`函数用于进行约束最小二乘滤波，如`J = deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER)`，`NOISEPOWER`是噪声功率的估计。
6. 示例应用：
- 通过`imfilter()`函数应用运动模糊滤波器，如`blurred = imfilter(I, PSF, 'conv', 'circular')`。
- 添加高斯噪声：`blurred_noisy = imnoise(blurred, 'gaussian', noise_mean, noise_var)`，其中`noise_mean`和`noise_var`分别表示噪声的均值和方差。
- 使用`deconvwnr()`尝试复原图像，`wnr2`和`wnr3`分别代表不同NSR设定下的复原结果。
以上内容介绍了MATLAB在图像处理中的基本操作，包括读取、分析、裁剪、比较以及复原。这些基础知识对于理解和实现复杂的图像处理算法至关重要。
