第12章-Matlab图像处理(研究生)-PPT课件.ppt

Matlab是强大的科学计算工具，它在图像处理领域也有广泛的应用。本章主要介绍了Matlab在图像处理中的基本操作，包括读取、显示图像，以及灰度变换和边缘检测等核心概念。 读取图像在Matlab中可以通过`imread`函数实现。这个函数可以从图形文件中读取灰度或彩色图像。例如，`imread('filename', 'fmt')`函数会根据文件扩展名"fmt"来识别文件格式，如'gif'代表Graphics Interchange Format文件。如果文件不在当前目录或MATLAB路径上，需要提供完整的路径。 接着，`imshow`函数用于显示图像。当输入参数为灰度图像`I`时，`imshow(I)`会直接显示图像。在示例代码中，分别读取了两个BMP格式的图像并使用`imshow`进行显示。 在图像处理中，调整图像的灰度值可以增强图像的对比度。`imadjust`函数为此提供了便利。它可以根据输入图像`I`的强度值映射到新的值，使得1%的数据在输入图像的低和高亮度处饱和，从而提高输出图像`J`的对比度。此外，通过指定输入和输出的灰度范围，可以实现特定范围内的灰度值映射。例如，`imadjust(I,[0.0,0.5],[0 1])`将输入图像中0.0到0.5的灰度值映射到输出图像的0到1的范围内，超出范围的值会被截断。 对于图像的色彩直方图分析，`imhist`函数能够计算并显示图像的色彩分布。在示例中，`imhist(I1)`和`imhist(J1)`分别显示了原图像和经过`imadjust`调整后的图像的灰度直方图，直观地展示了灰度变换对图像对比度的影响。 边缘检测是图像处理中的重要步骤，Matlab的`edge`函数可以找到灰度图像的边缘。例如，`edge(I)`会返回一个二值图像`BW`，其中1表示边缘，0表示非边缘。可以指定不同的边缘检测算法，如`sobel`，它是一种常用的边缘检测算子。 这一章的内容涵盖了Matlab图像处理的基础，包括读取和显示图像、灰度变换以增强图像对比度，以及使用边缘检测提取图像的重要特征。这些基本操作构成了Matlab图像处理的核心，为后续的图像分析和处理任务打下了坚实的基础。