MATLAB图像处理实战：从入门到精通，掌握图像处理技术

 # 1. MATLAB图像处理基础** MATLAB图像处理是利用MATLAB强大的计算和可视化能力来处理和分析图像。本章将介绍MATLAB图像处理的基础知识，包括图像表示、基本操作和图像处理工具箱。 **1.1 图像表示** MATLAB中图像表示为矩阵，每个元素代表图像中对应像素的强度值。灰度图像为单通道矩阵，彩色图像为三通道矩阵，分别对应红、绿、蓝分量。 **1.2 基本操作** MATLAB提供了丰富的图像处理函数，涵盖图像读写、显示、转换、增强、分割和特征提取等基本操作。这些函数使用直观的语法，方便用户快速实现图像处理任务。 # 2.1 图像增强技术 ### 2.1.1 灰度变换 灰度变换是图像处理中最基本的操作之一，它可以改变图像的亮度和对比度。MATLAB中提供了多种灰度变换函数，包括： - `imadjust()`：调整图像的亮度和对比度。 - `histeq()`：执行直方图均衡化，增强图像的对比度。 - `adapthisteq()`：执行自适应直方图均衡化，增强图像局部对比度。 **代码块：** ```matlab % 读取图像 I = imread('image.jpg'); % 调整亮度和对比度 J = imadjust(I, [0.2 0.8], []); % 直方图均衡化 K = histeq(I); % 自适应直方图均衡化 L = adapthisteq(I); % 显示结果 figure; subplot(1,4,1); imshow(I); title('原始图像'); subplot(1,4,2); imshow(J); title('调整亮度和对比度'); subplot(1,4,3); imshow(K); title('直方图均衡化'); subplot(1,4,4); imshow(L); title('自适应直方图均衡化'); ``` **逻辑分析：** * `imread()`函数读取图像并将其存储在变量`I`中。 * `imadjust()`函数调整图像的亮度和对比度，参数`[0.2 0.8]`分别指定了最小和最大强度值。 * `histeq()`函数执行直方图均衡化，增强图像的整体对比度。 * `adapthisteq()`函数执行自适应直方图均衡化，增强图像局部对比度。 * `figure`函数创建了一个图形窗口，`subplot()`函数将窗口划分为四个子图。 * `imshow()`函数显示图像，`title()`函数设置子图标题。 ### 2.1.2 直方图均衡化 直方图均衡化是一种灰度变换技术，它通过调整图像的直方图来增强图像的对比度。直方图表示图像中每个灰度级的像素数量。均衡化直方图可以使图像的灰度分布更加均匀，从而提高图像的对比度和可视性。 **代码块：** ```matlab % 读取图像 I = imread('image.jpg'); % 直方图均衡化 J = histeq(I); % 计算原始图像和均衡化图像的直方图 [counts1, bins1] = imhist(I); [counts2, bins2] = imhist(J); % 绘制直方图 figure; subplot(1,2,1); bar(bins1, counts1); title('原始图像直方图'); subplot(1,2,2); bar(bins2, counts2); title('均衡化图像直方图'); ``` **逻辑分析：** * `imread()`函数读取图像并将其存储在变量`I`中。 * `histeq()`函数执行直方图均衡化，增强图像的对比度。 * `imhist()`函数计算图像的直方图，其中`counts`表示每个灰度级的像素数量，`bins`表示灰度级值。 * `figure`函数创建了一个图形窗口，`subplot()`函数将窗口划分为两个子图。 * `bar()`函数绘制直方图，`title()`函数设置子图标题。 **比较：** 原始