基于Matlab基本图像处理程序
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现
基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现MATLAB是一种功能强大的图像处理工具，其GUI（图形用户界面）设计及实现可以使图像处理更加直观和简单。
本文将介绍基于MATLAB GUI图像处理系统的设计与实现，包括系统的功能设计、界面设计及实现步骤等内容，旨在为使用MATLAB进行图像处理的读者提供一些参考和帮助。
一、系统功能设计1. 图像基本处理功能：包括图像的读取、显示、保存，以及图像的基本操作（如缩放、旋转、翻转等）。
2. 图像增强功能：包括亮度、对比度、色彩平衡调整，以及直方图均衡化、滤波等操作。
3. 图像特征提取功能：包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等。
4. 图像分割功能：包括阈值分割、边缘分割、区域生长等。
5. 图像识别功能：包括基于模板匹配、人工智能算法的图像识别等。
6. 图像测量功能：包括测量图像中物体的大小、长度、面积等。
二、界面设计1. 主界面设计：主要包括图像显示区域、功能按钮、参数调节控件等。
2. 子功能界面设计：根据不同的功能模块设计相应的子界面，以便用户进行更详细的操作。
3. 界面美化：可以通过添加背景图案、调整按钮颜色、字体等方式美化界面，提高用户体验。
三、实现步骤1. 图像显示与基本处理：通过MATLAB自带的imread()函数读取图像，imshow()函数显示图像，并设置相应的按钮实现放大、缩小、旋转、翻转等基本操作。
2. 图像增强：利用imadjust()函数实现对图像亮度、对比度的调整，利用histeq()函数实现直方图均衡化，利用imfilter()函数实现图像的滤波处理。
3. 图像特征提取：利用edge()函数实现图像的边缘检测，利用corner()函数实现角点检测，利用texture()函数实现纹理特征提取。
4. 图像分割：利用im2bw()函数实现阈值分割，利用edge()函数实现边缘分割，利用regiongrowing()函数实现区域生长。
基于MATLAB 图像简单处理应用
基于MATLAB 图像简单处理应用摘要：数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用，图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
matlab强大的运算和图形展示功能，使数字图像处理变得更加的简单和直观。
该文介绍如何利用matlab及其图像处理工具箱进行图像灰度、亮度、截图和查找边缘效果处理，通过简单的例子来说明利用matlab图像处理工具箱及函数进行图像处理的方法。
关键词：matlab函数；图像处理；算法；工具箱；gui界面中图分类号：tp311 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）15-3610-041 图像编辑软件基本目标：加强对图像编辑的算法的理解和认识，利用matlab软件实现对图像灰度、亮度、截图以及查找边缘等操作，综合运用matlab工具箱实现图像处理的gui界面程序设计。
主要内容：学习matlab gui程序设计，利用matlab图像处理工具箱，实现图像编辑算法，动态演示算法的执行过程，设计和实现自己的图像编辑，该软件能实现以下功能：图像的打开和保存；设计图形用户界面，让用户通过菜单能够对图像进行亮度和灰度调整，显示和对比变换前后的图像；编写程序通过按钮的回调函数实现对图像截图以及查找边缘操作，并保存。
采用的方法和模型：在快速发展的信息社会，我们可以借助计算机，利用matlab软件图像处理工具箱来实现对数字图像进行处理，以达到不同的效果。
2 工具箱选择及常用函数介绍选用图像处理工具箱（image processing toolbox）。
常用的函数：1） imread 读入图像；2） uicontrol 建立并设置控件属性；3） axes 建立坐标系；4） imwrite或 uiputfile保存图像；5） uigetfile 文件打开对话框；6）imshow显示图像；7）close退出；8）imadjust 图像的亮度调整；9）rgb2gray图像的灰度调整；10）edge查找边缘；11）imcrop截图。
数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算；设计目的和任务：1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法；2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。
图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下：C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果，以便有效降低具有叠加性的随机噪声，在matlab中imadd用于图像相加，其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下：I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算，是用于检测图像变化及运动物体的方法；用imsubtract函数实现。
利用Matlab进行图像处理的常用方法
利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。
随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。
一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。
通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。
对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。
对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。
此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。
二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。
常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。
1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。
2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。
锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。
常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。
1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。
MATLAB中的图像处理技术详解
MATLAB中的图像处理技术详解图像处理是一门涉及数字图像获取、处理、分析和展示的学科，其在各个领域都有重要的应用。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，可以帮助用户轻松地进行各种图像处理操作。
本文将详细介绍MATLAB中常用的图像处理技术，包括图像读取、图像显示、灰度转换、滤波操作、边缘检测以及图像分割等。
1. 图像读取和显示首先，在MATLAB中进行图像处理的第一步是读取图像。
MATLAB提供了imread函数，可以快速读取各类图像文件，例如JPEG、PNG、BMP等。
读取的图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。
读取之后，我们可以使用imshow函数将图像显示在MATLAB的图像窗口中，便于后续处理和分析。
2. 灰度转换在实际的图像处理应用中，有时候我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以方便后续的处理和分析。
MATLAB提供了rgb2gray函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
转换后的灰度图像只包含一个通道，每个像素点的取值范围为0~255，表示灰度级。
3. 滤波操作滤波操作是在图像处理中常用的一种方法，其可以对图像进行平滑或者增强等处理。
MATLAB中提供了丰富的滤波函数，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波函数可以通过设置不同的参数来控制滤波效果，比如滤波窗口的大小、滤波核函数等。
4. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一个重要任务，其可以帮助我们识别图像中的边缘信息，进而进行物体检测和分割。
MATLAB中提供了多种边缘检测算法，包括Sobel 算子、Canny算子等。
这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的边缘检测方法，并根据需要调整相应的参数。
5. 图像分割图像分割是将图像分成若干个不同区域或者物体的过程，其在图像处理和计算机视觉中具有重要的意义。
MATLAB中提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的分割、基于区域的分割以及基于边缘的分割等。
这些算法可以根据要求对图像进行有效的分割，以满足用户的实际需求。
基于matlab的遥感图像处理程序
基于matlab的遥感图像处理程序报告南京理工大学电光学院，无履仙人一、程序简介基于matlab的GUI可视化遥感图像处理程序，界面布局如下图：菜单栏包括：文件，图像旋转，自动识别有效区域，获取有效区域，压缩，图像增强，伪彩色图像，还原重做，退出，关于等项。
主界面部分包含两个图像显示，和部分按钮及需要输入的参数。
由于界面大小有限，部分功能留在菜单栏中。
二、处理步骤及部分源码1、打开和保存文件首先是文件菜单，包含打开和保存，打开的文件将显示在原始图像和处理图像两部分中，在处理过程中，原始图像不变，以作为和处理图像对比，保存图片只保存处理后的图片，处理前的图片不做保存。
图片打开后如图所示，2、图像旋转由图可见图像有部分区域无有效信息，不利于处理和获得有效信息，故应去除，首先进行旋转，便于去除无效区域。
在旋转角度编辑栏内输入要旋转的角度然后点旋转按钮，进行旋转。
旋转后如图，图像旋转源码为：function imrotate_Callback(hObject, eventdata, handles)h=getappdata(handles.figure_demo,'img_2');x=get(handles.angle,'string');an=str2num(x);g=imrotate(h,an,'bilinear','crop');img_2=g;axes(handles.tag);imshow(img_2);setappdata(handles.figure_demo,'img_2',img_2);3。
、有效区域自动提取现在图中有效区域基本是在一个矩形内，可以通过算法将有效区域边界的坐标求出来，单击自动识别有效区域按钮，求出后显示在图片右边的静态文本框内。
如下图，图像自动识别有效区域源码如下，function auto_Callback(hObject, eventdata, handles)h=getappdata(handles.figure_demo,'img_2');[x,y]=size(h);flag=1;for i=1:xfor j=1:yif h(i,j)~=0&flag==1x1=i;flag=0;endif h(i,j)~=0x2=i;endendendfor j=1:yfor i=1:xif h(i,j)~=0&flag==0y1=j;flag=1;endif h(i,j)~=0y2=j;endendendset(handles.x_1,'String',num2str(x1));set(handles.x_2,'String',num2str(x2));set(handles.y_1,'String',num2str(y1));set(handles.y_2,'String',num2str(y2));y0=y2-y1;x0=x2-x1;rect=[y1,x1,y0,x0];setappdata(handles.figure_demo,'rect',rect);4、获取有效区域获得有效区域坐标后，就可以通过简单的命令获得遥感图像的有效区域了，单击菜单栏的“获取有效区域”按钮，就可获得。
matlab用于图像处理课程设计
matlab用于图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 掌握MATLAB软件的基本操作和图像处理工具箱的使用方法；2. 学习并理解图像处理的基本概念，如图像的读取、显示、存储和类型转换；3. 学习图像处理中的基本运算，如图像的算术运算、逻辑运算和几何变换；4. 掌握图像增强、滤波、边缘检测和图像分割等基本图像处理技术；5. 了解图像处理在实际应用中的案例，如人脸识别、指纹识别等。
技能目标：1. 能够运用MATLAB软件进行图像的读取、显示和存储操作；2. 能够运用MATLAB实现图像的基本运算和几何变换；3. 能够运用MATLAB进行图像增强、滤波、边缘检测和图像分割等处理技术；4. 能够独立分析图像处理问题，设计并实现相应的MATLAB程序；5. 能够运用所学的图像处理技术解决实际问题，具备一定的图像处理项目实践能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对图像处理技术的兴趣和热情，激发他们主动探索和创新的欲望；2. 培养学生严谨的科学态度和良好的团队协作精神，使他们能够积极参与讨论和分享；3. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力，增强他们的自信心和成就感；4. 引导学生关注图像处理技术在生活中的应用，提高他们对科技与生活的认识和理解；5. 培养学生的信息素养，使他们能够遵循道德规范，合理使用图像处理技术。
二、教学内容1. MATLAB基础操作：介绍MATLAB软件的界面与操作，学习图像处理工具箱的安装与使用方法。
教材章节：第一章 MATLAB基础操作2. 图像读取、显示与存储：学习图像的读取、显示、类型转换和存储方法。
教材章节：第二章 图像的读取、显示与存储3. 图像基本运算：学习图像的算术运算、逻辑运算和几何变换。
教材章节：第三章 图像基本运算4. 图像增强与滤波：介绍图像增强技术，学习线性滤波和非线性滤波方法。
教材章节：第四章 图像增强与滤波5. 边缘检测与图像分割：学习边缘检测算法，如Sobel、Canny等，以及图像分割技术。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第3章 MATLAB数字图像处理基础
➢ 3.1 图像的基本概念 ➢ 3.2 图像的数字化及表达 ➢ 3.3 图像的获取与显示 ➢ 3.4 像素间的基本关系 ➢ 3.5灰度直方图 ➢ 3.6图像的分类
第三章 数字图像处理基础知识
数字图像处理技术历经70余年的发展已经取得了长足的进步，在许多应用领域受 到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，如：航空航天、生物医学工程、工业检测、 机器人视觉等，使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率越低，质量差， 严重时出现马赛克效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率越高， 图像质量好，但数据量大。同时采样的孔径形状，大小与采样方式有关。如图3-6所 示。
图3-6 图像采样示意图
3.3 图像的获取与显示
3.3.2 采样点的选取
图3-8 灰度级的量化
3.3 图像的获取与显示
一幅数字图像中不同灰度值的个数称为灰度级数。一幅大小为M×N，灰度级数 为的图像，其图像数据量为M×N×g（bit），量化等级越多，图像层次越丰富，灰 度分辨率越高，图像质量就越好，数据量大；反之，量化等级越少，图像层次欠丰 富，灰度分辨率越低，会出现假轮廓现象，图像质量就越差，数据量小。如图3-9所 示（但由于减少灰度级可增加对比度，所以在极少数情况下，减少灰度级可改善图 像质量）。所以量化等级对图像质量至关重要，在对图像量化时要根据需求选择合 适的量化等级。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星 发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是 航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站 不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱 图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的 有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】
第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。
三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
基于matlab的图像处理课程设计
基于matlab的图像处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解图像处理的基本概念，掌握图像的数字化表示方法。
2. 学生能掌握Matlab软件的基本操作，运用其图像处理工具箱进行图像的读取、显示和保存。
3. 学生能掌握图像处理的基本算法，如灰度变换、图像滤波、边缘检测等，并理解其原理。
技能目标：1. 学生能运用Matlab进行图像处理操作，解决实际问题。
2. 学生能通过编程实现图像处理算法，具备一定的程序调试和优化能力。
3. 学生能运用所学知识，结合实际问题，设计简单的图像处理程序。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习图像处理，培养对计算机视觉和人工智能领域的兴趣，激发创新意识。
2. 学生在课程实践中，培养团队协作精神，提高沟通与表达能力。
3. 学生能认识到图像处理技术在生活中的广泛应用，增强学以致用的意识。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标旨在使学生在掌握基本图像处理知识的基础上，通过Matlab软件的实践操作，培养其编程能力和解决实际问题的能力。
同时，注重培养学生的团队协作和情感态度，使其在学习过程中获得成就感，激发学习兴趣。
课程目标将具体分解为学习成果，以便后续教学设计和评估。
二、教学内容1. 图像处理基础理论：- 数字图像概念及表示方法- 图像处理的基本操作：读取、显示、保存- 像素运算与邻域处理2. Matlab基础操作：- Matlab软件安装与界面介绍- 数据类型与基本运算- 矩阵运算与函数编写3. 图像处理算法：- 灰度变换与直方图处理- 图像滤波：低通滤波、高通滤波- 边缘检测：Sobel算子、Canny算子4. 实践项目：- 图像增强与去噪- 图像分割与特征提取- 目标检测与跟踪5. 教学大纲：- 第一周：图像处理基础理论，Matlab基础操作- 第二周：灰度变换与直方图处理，图像滤波- 第三周：边缘检测，实践项目一- 第四周：图像分割与特征提取，实践项目二- 第五周：目标检测与跟踪，课程总结与展示教学内容根据课程目标，结合教材章节进行选择和组织，确保科学性和系统性。
MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）
MATLAB课程设计（基于MATLAB的图像处理的基本运算）课程设计任务书学⽣姓名：专业班级：指导教师：⼯作单位：题⽬: 基于MATLAB的图像处理的基本运算初始条件①MATLAB软件②数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:（1）能够对图像亮度和对⽐度变化调整，并⽐较结果。
（2）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果。
（3）图像直⽅图统计和直⽅图均衡，要求显⽰直⽅图统计，⽐较直⽅图均衡后的效果。
（4）对图像加⼊各种噪声，⽐较效果。
时间安排：第1周：安排任务，分组第2-17周：设计仿真，撰写报告第18周：完成设计，提交报告，答辩地点：鉴主3楼计算机实验室指导教师签名： 2010年⽉⽇系主任（或责任教师）签名： 2010年⽉⽇摘要MATLAB是—套⾼性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显⽰于⼀体，构成—个⽅便的、界⾯友好的⽤户环境。
MATLAB强⼤的扩展功能为各个领域的应⽤提供了基础，由各个领域的专家相继给出了MATLAB ⼯具箱，其中主要有信号处理，控制系统，神经⽹络，图像处助，鲁棒控制，⾮线性系统控制设计，最优化，⼩波，通信等⼯具箱，这此⼯具箱给各个领域的研究和⼯程应⽤提供了有⼒的⼯具。
借助于这些“巨⼈肩膀上的⼯具”，各个层次的研究⼈员可直现⽅便地进⾏分析、计算及设计⼯作，从⽽⼤⼤地节省了时间。
本次课程设计的⽬的在于较全⾯了解常⽤的数据分析与处理原理及⽅法，能够运⽤相关软件进⾏模拟分析。
通过对采集的图像进⾏常规的图像的亮度和对⽐度的调整，并进⾏最近邻插值和双线性插值等算法将⽤户所选取的图像区域进⾏放⼤和缩⼩整数倍的和旋转操作，并保存，⽐较⼏种插值的效果，以及对图像进⾏直⽅图和直⽅图均衡并加⼊噪声进⾏对⽐，达到本次课程设计的⽬的关键词：MATLAB 亮度和对⽐度插值放⼤旋转噪声AbstractMATLAB is - set of high-performance numerical computation and visualization software, which combines numerical analysis, matrix computation, signal processing and graphics in one form - a convenient, user-friendly user environment.MATLAB is a powerful extension application in various fields to provide a basis by experts in various fields have been given a MATLAB toolbox, which are signal processing, control systems, neural networks, image processing support, robust control, nonlinearcontrol system design, optimization, wavelets, communications toolkit, which this kit to the various areas of research and engineering applications a powerful tool.With these "tools on the shoulders of giants," researchers at all levels can now be easily analyzed directly, calculation and design work, which greatly saves time.The training aims to strengthen the basis of a more comprehensive understanding of commonly used data analysis and processing principles and methods related to the use of simulation software.Images collected by conventional image brightness and contrast adjustments, and the nearest neighbor interpolation and bilinear interpolation algorithm to the user selected image area to zoom in and out several times and rotate the whole operation, and save, comparethe effect of several interpolation and the image histogram and histogram and compared with noise, to the purpose of this course design.Keywords: MATLAB brightness and contrast rotation interpolation noise amplification ⽬录1.MATLAB简介 (1)1.1 MATLA的基本⽤途 (1)1.2 MATLAB的语⾔特点 (1)1.3 MATLAB系统构成 (1)2.数据采集 (2)2.1图像的选取 (2)2.2 图像亮度和对⽐度的调整 (2)2.2.1 编辑M⽂件 (2)2.2.2 MATLAB⽀持的图像格式和类型 (3)2.2.3 图像的读取 (3)2.2.4调整图像亮度和对⽐度 (4)3.图像的⼏何操作 (6)3.1插补操作 (6)3.1.1 插补功能介绍 (6)3.1.2 插补具体操作 (6)3.2 放缩操作 (8)3.2.1放缩功能介绍 (8)3.2.2 具体操作 (9)3.3 旋转操作 (10)3.3.1 旋转功能介绍 (10)3.3.2 具体操作 (10)4.直⽅图统计 (12)4.1灰度图的获取 (12)4.1.1 灰度图的转换功能介绍 (12)4.1.2 具体操作 (12)4.2直⽅图以及直⽅图均衡 (13)4.2.1 直⽅图函数功能介绍 (13)4.2.2 直⽅图具体操作 (14)5.图像的噪声处理 (15)5.1添加噪声的功能介绍 (15)5.2添加噪声的具体操作 (16)6.总结（⼼得体会） (18)7.参考⽂献 (19)1.MATLAB简介1.1 MATLA的基本⽤途MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）之意。
基于MATLAB的图像增强处理与应用
ｂ ＝ ｉ ｍ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ（ ａ ， ’ ｇ ａ ｕ ｓ ｓ ｉ ａ ｎ ’ ， ０ ７ ０ ． ０ ２ ） ； ％￣ ｌ Ｌ ／ ｋ ． 高斯 噪
宙
是拉氏算子增强的一大缺点。［ ６ １
３ 结束 语
ｃ ＝ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ２（ ｆ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ（ ‘ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ’ ， ［ ３ ， ３ ］ ） ， ｂ ） ／ ２ ５ ５ ； ％用
７ ７ ． ７９ ．
ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ中可 以采用拉普拉斯算子法对 图像
进行 锐化 ， 其程 序语 言如下 ：
ｉ ＝ ｉ ｍｒ ｅ ａ ｄ （ ‘ ｉ ｍａ ｇ ｅ 。ｊ Ｐ ｇ ’ ） ；
［ ６ 】 张兆礼 ， 赵春晖 ， 梅晓丹． 现代 图像处理技术 ［ Ｍ］ ． 北京 ： 人 民邮电出版社 ， ２ ０ １ １ ．
［ ４ 】 求是科技。 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ７ ． ０ 从ＡＩ ＇ － Ｉ 到精通【 Ｍ】 ．
北京 ： 人 民 邮电 出版 社 ， ２ ０ ０ ９ ．
［ ５ ］ 徐辉． 基于 ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ的图像增强技术的分析与
研究 ［ Ｊ ］ ．湖 北 第 二 师 范 学 院 学 报 ， ２ ０ ０ ８ ， ２ ５ （ ０ ８ ） ：
０ １ ０ １ ；％拉式算子模板表示
｛ ＝ ｃ ｏ ｎ ｖ ２ （ ｉ ， ｈ ， ‘ ｓ ａ ｍ ｅ ’ ） ；％用拉式算子对 图像滤
波
ｋ ＝ ｉ － ｊ ； ％增强 图像为原始 图像减去拉式算子
结构设 计 。
参考 文献
［ １ １ 冯安 ， 王希常． ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ在数字图像增强 中
的应用［ Ｊ 】 ． 信息技术 ， ２ ０ ０ ７ ， （ ０ ５ ） ： ６ ５ ． ６ ８ ， ７ ３ ． 【 ２ 】王斌． ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ实现数字图像增强处理【 Ｊ ］ ．
数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现 第10章 图像识别基础
• 以数据聚类的监督学习方法； • 以统计分类的无监督学习方法； • 通过对基本单元判断是否符合某种规则的结构模式识别方法； • 可同时用于监督或者非监督学习的神经网络分类法。 1.线性判用一条直线来划分已有的学 习集的数据，然后根据待测点在直线的那一边决定的分类。如下图可以做出一条直线来 划分两种数据的分类。但是一般情况下的特征数很多，想降低特征数维度。可以通过投 影的方式进行计算。然而使得一个多维度的特征数变换到一条直线上进行计算。可以减 少计算工作的复杂度。
10.2 模式识别方法
c.对称连接网络 对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上 权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因 为它们遵守能量函数定律。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有 隐藏单元的对称连接的网络被称为“玻尔兹曼机” 。 神经网络可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射，它通过调整权重和 阈值来“学习”或发现变量间的关系，实现对事物的分类。由于神经网络是一种对数据 分布无任何要求的非线性技术，它能有效解决非正态分布和非线性的评价问题，因而受 到广泛的应用。由于神经网络具有信息的分布存储，并行处理及自学习能力等特点，它 在泛化处理能力上显示出较高的优势。
模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行 处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智 能的重要组成部分。
基于监督学习的模式识别系统由4大部分组成，即待识别对象、预处理、特征提取和分 类识别，如图10-1所示。
图10-1 模式识别流程图
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现
基于matlab的图像对比度增强处理的算法的研究与实现一、引言图像对比度增强是数字图像处理领域中的一项重要技术，能够使图像的细节更加清晰，提高图像的视觉质量，对于医学影像、遥感图像、摄影等领域都有重要的应用价值。
在这方面，基于matlab的图像处理工具箱提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便快捷地实现对图像的对比度增强处理。
本文将重点研究和实现基于matlab的图像对比度增强处理的算法，包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等方法的原理和实现。
二、对比度增强的基本原理图像的对比度是指图像中不同灰度级之间的区别程度，对比度增强即是通过一定的处理方法，使图像中的灰度级在整体上更加分散，使得图像的细节更加明显。
常用的对比度增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等。
1. 对比度拉伸对比度拉伸是通过线性变换的方式来增强图像的对比度，其基本原理是对图像的所有像素进行灰度值的线性变换，从而改变图像的动态范围。
假设原始图像的像素灰度级范围为[amin, amax]，目标图像的像素灰度级范围为[bmin, bmax]，对比度拉伸的变换函数可以表示为：\[f(x) = \frac{x-amin}{amax-amin} \times (bmax-bmin) + bmin\]x为原始图像的像素值，f(x)为经过对比度拉伸后的像素值。
通过这种方式，可以使得原始图像中较暗的像素被拉伸到较亮的区域，从而增强图像的对比度。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素的累积分布函数（CDF）来增强图像对比度的方法。
其基本原理是将原始图像的灰度直方图进行均衡化，使得各个灰度级之间的分布更加平衡。
具体而言，对于一幅大小为M×N的图像，其直方图均衡化的变换函数为：\[f(x) = (L-1) \times \sum_{k=0}^{x} p_r(r_k)\]f(x)为像素灰度级为x经过直方图均衡化后的值，L为像素的灰度级数，p_r(r_k)为原始图像中灰度级为r_k的像素的概率密度函数（PDF），通过对累积分布函数的调整，可以使得图像的对比度得到增强。
Matlab图像处理入门教程
Matlab图像处理入门教程导言：在当下科技迅猛发展的时代，图像处理已经成为了计算机科学领域中的重要一环。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，为图像处理提供了丰富的工具和函数，使得图像处理变得更加方便和高效。
本文将介绍Matlab图像处理的基本概念和常用技术，帮助读者入门图像处理领域。
第一部分：Matlab图像处理基础一、Matlab图像处理的概念图像处理是指利用计算机对图像进行数字化处理，包括图像的获取、增强、压缩、分割、识别等一系列技术。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，可以通过编写脚本或函数来实现各种图像处理功能。
二、Matlab图像处理的基本操作1. 读取和显示图像使用imread函数可以读取图像文件，并通过imshow函数显示图像。
例如：```img = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 灰度转换将彩色图像转换为灰度图像可以简化图像处理的过程，可以使用rgb2gray函数实现。
例如：gray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```3. 图像增强图像增强是指改善图像的质量以使其更容易分析和理解的过程。
Matlab提供了丰富的图像增强函数，例如对比度增强、直方图均衡化等。
例如：```enhanced_img = imadjust(gray_img);imshow(enhanced_img);```4. 图像滤波图像滤波是指通过一定的滤波器对图像进行平滑或者增强某些特征。
Matlab提供了多种图像滤波函数，例如均值滤波、中值滤波等。
例如：```filtered_img = medfilt2(gray_img);imshow(filtered_img);```5. 图像分割图像分割是指将图像划分为若干个区域，每个区域内的像素具有相似的特征。
Matlab提供了多种图像分割算法，例如阈值分割、边缘检测等。
数字图像处理上机实验报告(基于Matlab)
除法运算可用于校正成像设备的非线性影响。MATLAB中调用imdivide函数进行两幅图像相除。调用格式如下：
Z=imdivide(X,Y)，其中Z=X÷Y。
图像四则运算
因对uint8、uintl6数据，每步运算都要进行数据截取，将会减少输出图像的信息量。图像四则运算较好的办法是使用函数imlincomb。该函数按双精度执行所有代数运算操作，仅对最后的输出结果进行截取，该函数的调用格式如下：
s=uint8(real(ifft2(s)));
subplot(2,3,4),imshow(h);title('传递函数'); %显示GHPF滤波器的传递函数
subplot(2,3,5),imshow(s); title('ILPF滤波（d0=50)'); %显示ILPF滤波后的图像
运行结果窗口截图：
第二次实验
1.图像复原算法
图像在形成、传输和记录过程中，由于受到多种原因的影响，图像的质量就会有所下降，典型的表现为图像模糊、失真、有噪声等，这一过程称为图像的退化。
图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。目的在于消除或减轻在图像获取以及传输的过程中造成的图像品质下降，恢复图像的本来面目。因此，复原技术就是把退化模型化，并采用相反的过程进行处理，以便尽可能复原被退化图像的本来面目。
C=A(:,:,1); %取单色%
D=B(:,:,1);
figure('Name','图像逻辑运算')
res1=C&D; %C&D%
res2=C|D; %C|D%
使用Matlab进行图像处理的方法
使用Matlab进行图像处理的方法引言：在当今数字化时代，图像处理成为了计算机科学中重要且热门的领域。
图像处理可以用于各种应用，比如医学图像分析、视频监控、人工智能等。
而Matlab作为一种强大的计算工具在图像处理中也发挥着重要的作用。
本文将介绍一些使用Matlab进行图像处理的方法，以帮助读者掌握这一领域的基本技能。
一、读入和显示图像图像处理的第一步是读入和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread()函数读取图像，并使用imshow()函数显示图像。
例如，下面的代码将读入名为"image.jpg"的图像，并在Matlab中显示出来。
```image = imread('image.jpg');imshow(image);```二、灰度图像处理在图像处理中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过将RGB通道的像素值取平均得到。
Matlab提供了rgb2gray()函数来实现这一转换。
例如，下面的代码将读入一个彩色图像，并将其转换为灰度图像。
```image = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的尺寸调整有时候我们需要调整图像的尺寸，比如缩小或者放大图像，以适应不同的应用场景。
Matlab中提供了imresize()函数来实现这一功能。
下面的代码将读入一个图像，并将其尺寸调整为原来的一半。
```image = imread('image.jpg');resized_image = imresize(image, 0.5);imshow(resized_image);```四、图像的滤波滤波是图像处理中常用的技术，它能够增强或者减弱图像中的某些特征。
在Matlab中，可以使用imfilter()函数来实现各种滤波操作。
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图像读入●从图形文件中读入图像 imreadSyntax: A = imread(filename, fmt)filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。
fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。
如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。
A：包含图像矩阵的矩阵。
对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。
如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。
●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt)X：图像数据矩阵。
MAP：颜色索引表图像的显示●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像●Syntax：imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数imshow(RGB)imshow(BW)imshow(X,map) %map颜色索引表imshow(filename)himage = imshow(...)●操作：读取并显示图像I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据imshow(I);%显示原图像图像增强一．图像的全局描述直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。
图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。
灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
描述了一幅图像的灰度级统计信息。
是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。
归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。
纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的概率。
图像的灰度直方图：是一个离散函数，表示图像每一灰度级与该灰度级出现概率的对应关系。
图像的灰度直方图运算：imhist()函数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标为像素点的个数。
●Imhist函数=Display histogram of image data显示灰度直方图的函数●Syntax：①imhist(I) % I为要计算的灰度直方图图像②imhist(I, n) % n指定的灰度级的数目，表示所有灰度级均匀分布在n个小区间内。
③imhist(X, map)④[counts,x] = imhist(...) %counts直方图数据向量。
counts(i)第i个灰度区间中的像素数目。
x是保存了对应的灰度小区间的向量。
注意：若调用时不接受这个函数的返回值，则直接显示直方图；在得这些返回数据之后，也可以使用stem(x,counts)手绘直方图。
●例1：显示某一图像的灰度直方图I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读入图像imhist(I) %显示图像的灰度直方图●例2：显示原图像和图像的灰度直方图I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读入图像figure;imshow(I); %显示原始图像title('source');figure;imhist(I); %显示图像的灰度直方图title('graph');注意：这里显示的是未经归一化的灰度直方图，纵轴表示图像中所有像素取到某一特定灰度值的次数，横轴表示所有灰度值。
●例3：归一化直方图I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp'); %读入原图像figure; %打开新窗口[M,N]=size(I); %计算图像大小[counts,x] = imhist(I,32) ; %计算有32个小区间的灰度直方图counts=counts/M/N; %计算归一化灰度直方图各区间的值stem(x,counts) %绘制归一化直方图注意：counts保存了落入每个区间的像素个数.图像归一化：就是将图像转换成唯一的标准形式，消除同类图像不同变形体之间的外观差异。
二．直方图均衡化目的：通过某种灰度映射，使输入图像转换为在每个灰度级上都具有近似相同的像素点数的输出图像。
（输出的直方图均匀）结果：使图像具有较高的对比度和较大的动态范围。
● Histeq函数：Enhance contrast using histogram equalization直方图均衡化●Syntax：[J, T] = histeq(I) %I是原始图像；J是直方均衡化的输出图像，T是变换矩阵●例：利用直方图均衡化来实现图像的灰度归一化。
Matlab的实现：I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读入图像I=im2double(I);%对比度变大的图像I1=2*I-55/255;subplot(4,4,1);imshow=(I1);subplot(4,4,2);imhist=(I1);subplot(4,4,3);imshow=(histeq(I1));subplot(4,4,4);imhist=(histeq(I1));一．滤波操作：【相关函数imfilter和fspecial】1.函数imfilter：完成滤波操作。
●函数原型：g=imfilter(f,w,option1,option2,.....)●参数：f：进行滤波操作的图像；w：滤波操作使用的模版，为一个二维数组；option1,option2,...：可选项。
返回值：g为滤波后输出的图像。
【其中可选项：①边界选项：采用固定值填充虚拟边界，会使边缘附近产生梯度‘replicate’：填充虚拟边界的内容总是重复与它最近的边缘像素。
②尺寸选项：由于滤波中填充了边界，有必要指定输出图像g的大小。
③模式选项：滤波过程是相关还是卷积。
‘corr’：相关‘conv’：卷积】●线性滤波过程f=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读入图像figure;imshow(f);w=[1 1 1 ;1 1 1;1 1 1;1 1 1]/9g=imfilter(f,w,'corr','replicate');%l滤波figure;figure,imshow(g);2.函数fspecial：为我们创建一些预定义的2维滤波器，直接供函数imfilter使用。
●调用格式：h=fspecial(type,parameters)●参数：type：指定滤波器类型。
如’average’：平均模版parameters：可选项。
返回值：h为特定滤波器。
●举例：1．h=fspecial(‘average’,hsize) %返回一个大小为hsize的平均模板滤波器。
2．h=fspecial(‘disk’,radius) %返回一个大小为半径为radius的圆形平均模板。
3．h=fspecial(‘gaussian’,hsize,sigma) %返回一个大小为hsize,标准差sigma的高斯低通滤波器。
4．h=fspecial(‘sobel’) %返回一个加强水平边缘竖直梯度算子。
subplot=Create axes in tiled positions建立坐标轴Syntax：subplot(m,n,p)im2double=Convert image to double precision将图像转换成双精度Syntax：I2 = im2double(I)RGB2 = im2double(RGB)I = im2double(BW)X2 = im2double(X,'indexed')注意：I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\picture.png');%读取图像数据n=length(I);figure;imshow('I');%显示原图像%产生噪声图像theta_noise=15;%噪声方差(可设为其他值)-------------------------------------------%noise_sig_truth = 20; % sigma_n used in the paper. This parameter is adjusted by the user.noise_mu = 0;noise=randn(size(I)) .* theta_noise + noise_mu;Inoise=double(I) + noise;figure;imshow(Inoise,[]);%显示带噪图像%小波滤波器选择这个是调用滤波器函数，但是仿真出错qmf=MakeONFilter('Daubechies',8);%Daubechies8小波(可设为其他小波)-----------------L=5;%分解层数=log2(n)-L[InoiseNorm,coef] = NormNoise2(Inoise,qmf);%归一化,这个一直出现问题是怎么回事? wc=FWT2_PO(InoiseNorm,L,qmf);%这个也没有%--------------------------VisuShrink方法-----------------------------------------%wc = MultiVisu2(wc,L);%---------------------------------------------------------------------------------%--------------------------SUREShrink方法-----------------------------------------wc = MultiSURE2(wc,L);图像去噪canny边缘检测I=imread('lena.bmp'); %读灰度图lena.bmp%Canny edge detectorth=[0.05 0.2];E=edge(I,'canny',th);E=uint8(255*(1-double(E)));figure('name','canny'),imshow(uint8(E),'truesize');sobel边缘检测I=imread('lena.bmp'); %读灰度图lena.bmp%sobel edge detectorE=edge(I,'sobel',0.08);E=uint8(255*(1-double(E)));figure('name','canny'),imshow(uint8(E),'truesize');练习：%读取原始图像I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\picture.png');%读取图像数据n=length(I);figure;imshow(I),title('原图') %显示原图像%缩小图像J = imresize(I,0.5);%将图像缩小至0.5倍figure;imshow(J),title('0.5 倍图') %显示缩小后的图像%显示尺寸[mrows,mcols] = size(I) %查看原始的尺寸大小[mrows,mcols] = size(J) %查看缩放图像的尺寸大小%放大图像K= imresize(I,1.5); %将图像放大 1.5 倍figure;imshow(K),title('1.5 倍图') %显示放大后的图像%设置尺寸M = imresize(I,[250,600]);%设置图像的尺寸大小figure;imshow(M),title('250*600 图')%逆时针旋转图像I45 = imrotate(I, 45);%对图像逆时针旋转 45 度figure;imshow(I45),title('逆时针 45 度') %显示逆时针旋转后的图像%逆时针旋转图像I45 = imrotate(I, -45);figure;imshow(I45),title('顺时针 45 度')%对图像逆时针旋转 180 度，即反转IR = imrotate(i, 180);figure;imshow(iR),title('反转')%裁剪图像，读入图像文件，然后调用命令，进入裁剪阶段。