圖像的讀取

1、1、圖像的讀取MATLAB中從圖像文件中讀取數(shù)據(jù)用函數(shù)imread()，這個函數(shù)的作用就是將圖像文件的數(shù)據(jù)讀入矩陣中，此外還可以用imfinfo()函數(shù)查看圖像文件的信息（見例1）%例1：圖像數(shù)據(jù)及圖像信息的讀取imfinfoc:lilizongboat.bmp%讀取圖像信息[AM]=imread(c:lilizongboat.bmp)%圖像數(shù)據(jù)的讀取，將圖像數(shù)據(jù)放入矩陣A中，顏色數(shù)據(jù)放入矩陣M中imshow(AM)title(原圖像)

2、M(:1)=0%將顏色數(shù)據(jù)矩陣的一列置零figureimshow(AM)title(改變顏色后的圖像)MATLAB還提供了將數(shù)據(jù)寫入一個文件的函數(shù)imwrite以及不同類型文件相互轉(zhuǎn)換的函數(shù)，可以參考MATLAB的幫助文件。2、灰度直方圖及直方圖均衡化灰度直方圖用于顯示圖像的灰度值分布情況，是數(shù)字圖像處理中最簡單和最實用的工具。MATLAB中提供了專門繪制直方圖的函數(shù)imhist()。用它可以很簡單的繪制出一幅圖像的灰度直方圖（見例2）

3、。%例2：直方圖的顯示imshow(c:lilizongboat.bmp)title(原圖像)%顯示原圖像A=imread(e:matlabwktuxiangGirl.bmpbmp)figureimhist(A)title(對應(yīng)直方圖)在圖像處理中，點運算是簡單而又重要的一種技術(shù)，其中最常用的一種應(yīng)用就是直方圖的均衡化（見例3）。%例3：直方圖均衡化imshow(c:lilizongboat1.bmp)title(原圖像)I=imrea

4、d(c:lilizongboat1.bmp)figureimhist(I)title(對應(yīng)直方圖)%從得到的直方圖可以看出，圖像的對比度很低，灰度級集中在70160范圍內(nèi)，如果只取%這個范圍內(nèi)的灰度，并擴(kuò)展到[0255]，則會明顯增強(qiáng)圖像對比度J=imadjust(I[70255160255][])figureimshow(J)title(經(jīng)灰度級調(diào)整后的圖)figureimhist(J)title(灰度級調(diào)整后的直方圖)%MATLAB

5、還提供了histeq函數(shù)（自動直方圖均衡化）K=histeq(I)figureimshow(K)title(經(jīng)直方圖均衡化后的圖)處理的圖像%進(jìn)行中值濾波I3=medfilt2(J[33])%medfilt2函數(shù)用于圖像的中值濾波%進(jìn)行維納濾波I4=wiener2(J[33])%進(jìn)行一次維納濾波I5=wiener2(I4[33])%進(jìn)行二次維納濾波subplot(231)imshow(I)title(原圖象)subplot(232)im

6、show(J)title(加噪聲圖象)subplot(233)imshow(I2)title(均值濾波后圖象)subplot(234)imshow(I3)title(中值濾波后圖象)subplot(235)imshow(I4)title(維納濾波后圖象)subplot(236)imshow(I5)title(兩次維納濾波后圖象)5、傅立葉變換傅立葉變換是線性系統(tǒng)分析的一個有力的工具。它在圖像處理，特別是在圖像增強(qiáng)、復(fù)原和壓縮中，扮演著非

7、常重要的作用。實際中一般采用一種叫做快速傅立葉變換（FFT）的方法，MATLAB中的fft2指令用于得到二維FFT的結(jié)果，ifft2指令用于得到二維FFT逆變換的結(jié)果。（見例6）%例6：近似沖擊函數(shù)的二維快速傅立葉變換（FFT）x=1:99y=1:99[XY]=meshgrid(xy)A=zeros(9999)A(49:5149:51)=1B=fft2(A)subplot(121)imshow(A)xlabel(空域圖象)subplot

8、(122)imshow(B)xlabel(時域圖象)figuresubplot(121)mesh(XYA)xlabel(空域)gridonsubplot(122)mesh(XYabs(B))xlabel(時域)gridon6、圖像壓縮在圖像的變換和壓縮中，常常用到離散余弦變換（DCT）。DCT具有能使圖像的最重要的信息集中在DCT的幾個系數(shù)上的性能。正是基于此，DCT通常應(yīng)用于圖像的壓縮。（見例7）JPEG圖像壓縮算法：輸入圖像被分成8