数字图像处理_图像的输入输出、表示及评价
本文档主要介绍数字图像处理中图像的输入输出、表示及评价相关知识点。
1. 图像输入输出：
在MATLAB中，图像输入输出可以通过imread和imwrite函数来实现。imread函数可以读取图像文件，例如`I=imread('filename.fmt')`；imwrite函数可以将图像写入到文件，例如`imwrite(I,'filename.fmt')`。
2. 图像表示：
图像可以用RGB颜色模型表示，例如`I=rgb2ind(RGB,map)`,其中RGB是红绿蓝三原色，map是颜色映射表。图像也可以用灰度模型表示，例如`I=rgb2gray(RGB)`。
3. 图像评价：
图像评价可以通过计算图像的统计特征来实现，例如计算图像的均值、方差、协方差等。例如`avg=mean2(I)`, `s1=std2(I)`, `c1=cov(I)`。
4. 图像处理：
图像处理可以通过多种方式来实现，例如图像二值化、图像缩放、图像灰度转换等。例如`B=im2bw(RGB, level)`, `I=imresize(I, scale)`, `I=rgb2gray(RGB)`。
5. 图像显示：
图像可以通过imshow函数来显示，例如`imshow(I)`, `imshow(I, [0, 256])`。也可以通过subplot函数来显示多个图像，例如`subplot(2,2,1), imshow(I)`, `subplot(2,2,2), imshow(x,map)`。
6. 图像文件信息：
可以通过imfinfo函数来获取图像文件的信息，例如`info=imfinfo('filename.fmt')`。也可以通过whos函数来显示当前工作空间中的变量信息，例如`whos`。
7. 图像缩放：
图像缩放可以通过imresize函数来实现，例如`I=imresize(I, scale)`。也可以通过设置图像的大小来实现缩放，例如`I=imresize(I, [M, N])`。
8. 图像二值化：
图像二值化可以通过im2bw函数来实现，例如`B=im2bw(RGB, level)`。也可以通过设置阈值来实现二值化，例如`B=im2bw(RGB, 0.5)`。
9. 图像颜色转换：
图像颜色转换可以通过rgb2ind、rgb2gray、gray2ind等函数来实现，例如`[x,map]=rgb2ind(RGB, 0.1)`, `B=rgb2gray(RGB)`, `[x,map]=gray2ind(I, n)`。
10. 图像统计特征：
图像统计特征可以通过mean2、std2、cov等函数来计算，例如`avg=mean2(I)`, `s1=std2(I)`, `c1=cov(I)`。
本文档涵盖了数字图像处理中图像的输入输出、表示、评价、处理、显示、文件信息、缩放、二值化、颜色转换和统计特征等多方面的知识点。
