(整理)MATLAB图像显示与格式转换.
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
Matlab课设_图像的输入输出及格式转换
课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：信息工程学院题目:利用MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换要求完成的主要任务:读取、保存和显示不同格式的图像，并进行图像格式的相互变换如索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换课程设计的目的：1．理论目的课程设计的目的之一是为了巩固课堂理论学习，并能用所学理论知识正确分析信号处理的基本问题和解释信号处理的基本现象。
2．实践目的课程设计的目的之二是通过设计具体的图像信号变换掌握图像和信号处理的方法和步骤。
课程设计的要求：每个学生单独完成课程设计内容，并写出课程设计说明书、给出程序清单，最后通过课程设计答辩。
时间安排：指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签字：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1设计项目要求与说明 (1)1.1设计项目要求 (1)1.2Matlab简介及其在图像处理与分析的应用 (1)1.2.1Matlab简介 (1)1.2.2数字图像及其处理 (1)1.2.3Matlab在图像处理与分析的应用 (3)2软件流程分析 (6)2.1图像的读取 (6)2.2图像的显示 (6)2.2.1以图像形式输出（图像的显示） (6)2.2.2索引图像的显示 (7)2.2.3灰度图像的显示 (7)2.2.4二值图像的显示 (7)2.2.5RGB图像的显示 (7)2.2.6以图像文件的形式输出（图像文件形式之间的转换） (7)2.3图像的保存 (8)2.4图像类型的相互转换 (9)2.4.1RGB图像→灰度图像 (9)2.4.2RGB图像→索引图像 (9)2.4.3RGB图像→二值图像 (9)2.4.4索引图像→RGB图像 (9)2.4.5索引图像→灰度图像 (10)2.4.6灰度图像→索引图像 (10)2.4.7灰度图像→二值图像 (10)3调试分析 (11)3.1图像读取 (11)3.2图像显示 (12)3.2.1索引图像显示 (12)3.2.2灰度图像显示 (12)3.2.3二值图像显示 (13)3.2.4RGB图像显示 (13)3.3图像类型的相互转换 (14)3.3.1RGB图像→灰度图像 (14)3.3.2RGB图像→索引图像 (14)3.3.3RGB图像→二值图像 (15)3.3.4索引图像→灰度图像 (15)3.3.5灰度图像→索引图像 (16)3.3.6灰度图像→二值图像 (16)4附录（程序清单及使用图像） (17)4.1图像的读取 (17)4.2图像的显示 (17)4.2.1索引图像显示 (17)4.2.2灰度图像显示 (17)4.2.3二值图像显示 (17)4.2.4RGB图像显示 (17)4.3以图像文件的形式输出（图像文件形式之间的转换） (18)4.4图像类型的相互转换 (18)4.4.1RGB图像→灰度图像 (18)4.4.2RGB图像→索引图像 (18)4.4.3RGB图像→二值图像 (18)4.4.4索引图像→灰度图像 (18)4.4.5灰度图像→索引图像 (19)4.4.6灰度图像→二值图像 (19)4.5原图像 (19)5课程设计总结 (22)6参考资料 (23)摘要MATLAB语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件，经过多年的逐步发展与不断完善，现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
实验1-Matlab基本与图像处理基本操作
图像处理工具箱简介
01
MATLAB图像处理工具箱是MATLAB软件中一个专门用于图像处理的工具箱， 它提供了一套完整的图像处理和分析工具，包括图像读取、显示、变换、滤波 、增强、分割、特征提取等功能。
02
该工具箱支持多种图像格式，如BMP、JPG、PNG、TIFF等，并提供了丰富的 图像处理函数和算法，方便用户进行图像处理和分析。
对未来学习的展望
• 深入学习图像处理算法：在未来的学习中，我们将进一步深入学习图像处理的 各种算法和原理，包括图像分割、特征提取、目标检测等，以便更好地应用在 实际问题中。
• 掌握更多图像处理软件：除了Matlab软件外，我们还将学习掌握其他常用的 图像处理软件，如OpenCV、Python图像处理库等，以便更灵活地处理各种 图像问题。
02
学习图像处理基本 操作
了解图像处理基本概念，学习图 像读取、显示、保存等基本操作。
03
掌握图像处理常用 函数
熟悉MATLAB中图像处理工具箱 的常用函数，如图像调整、滤波、 边缘检测等。
实验环境准备
MATLAB软件
确保计算机已安装MATLAB软件，并熟悉软件基 本操作。
图像处理工具箱
安装并配置MATLAB图像处理工具箱，以便进行 图像处理实验。
• 加强实验数据分析处理能力：在未来的实验中，我们将更加注重实验数据的分 析和处理，学习掌握更多的数据处理方法和技巧，以便更准确地评估实验结果 和性能。
• 拓展应用领域：图像处理技术在实际应用中具有广泛的应用领域，如医学影像 处理、智能交通、安全监控等。在未来的学习中，我们将积极探索这些应用领 域，并尝试将所学的图像处理技术应用到实际问题中。
使用图像处理工具箱中的特 征提取函数和分类器函数， 对图像进行特征提取和分类 识别。例如，可以使用灰度 共生矩阵提取图像纹理特征， 然后使用支持向量机（SVM） 进行分类识别。
基于Matlab的视频图像捕获与格式转换
基于 Ｍａ ａ ｔ ｂ的视频图像捕获与格式转换 ｌ
吴佳 。詹璇
（． １ 东华理工大学机械与电子工程学院 ，抚州 ３０ ０ ；２ 东华理工大学信息工程学 院，抚州 ３ ０ ０ ） ４００ ． ４ ０ ０ 摘 要 ： 主要描述 了在 Ｍ ｔ ｂ环境下 ，对 常见视频 图像 的捕 获 以及视频 图像格 式的转换 ，重点介绍 了 Ｙ Ｖ视频格 ａａ ｌ Ｕ
数字 视频是 以数字形式记录的视频 ，和模拟视频相对 的【 ” 。 数字视频有不 同的产生方式 ，存储方式 以及播 出方式 。但是要 通过 Ｐ Ｃ以及特定的播放 器才能播 放出来 。计算机工作在 Ｒ Ｂ Ｇ 空间 ，因此 ，想到将数字视频 的格式转换成 Ｒ Ｂ格式 ，这样在 Ｇ 计算 机上就能直接播 出。 介绍 数字视 频的格式 以及 视频压 缩编 码 的标 准 ，并说 明 数字视频格式 中的 Ｙ Ｖ格式 ，并在 Ｍ ｔ ｂ基础上实现 了 Ｙ Ｖ Ｕ ａｌ ａ Ｕ
式 的原 理 。
关 键 词 ： 数 字视 频 ； 频 图像 ； ｔ ｂ； Ｕ 视 Ｍａｌ Ｙ Ｖ ａ
Ｃａ ｔ ｒ ｎ ｏ ｍ ａ ｎ ｅ ｓｏ ｆＶｉ ｅ ｍ ａ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ａ ｌ ｂ ｐ ｕ ｅａ ｄ Ｆ ｒ ｔＣｏ ｖ ｒ ｉ ｎ ｏ ｄ ｏ Ｉ ｇ ｓ ｄ ｏ ｔａ
一
媒体 的，在在线实况转 播和流媒体电影当中应用广泛 目 。
２ 视频 压缩 编码 标 准
数 字图像 ［ 数 据的数据 量大 ，而数字 视频信 息的数据 量 ４ １
就更 加突 出。例如 ，每帧 ３ ２ ２ ０像 素点 ，图像 深度 １ｂｔ ５￣４ ６ ｉ的 图像 ，其 数 据量 约 为 １ ＭＢ，每 秒 ３ ． ３ ０帧 ，其 数据 量 就 高达 ４ ＭＢｓ ０ ／，这样 大 的数 据量 无论是 传输 、存储 还是处 理 ，都是 极 大 的负担 。为 了解决 这个 问题 必须 对数字 视频 信息进 行压
matlab图像数据类型转换
图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间，这个是由Matlab中的规定），那么可以直接使用im2uint8。
反之，imread根据文件中的图像种类作不同的处理。当文件中的图像为灰度图像时，imread把图像存入一个8位矩阵中，把色图矩阵转换为双精度矩阵，矩阵中每个元素值在[0，1]内；当为RGB图像时，imread把数据存入到一个8位RGB矩阵中。
！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
uint 8:无符号的8位（8bit）整型数据（unit 都是存储型）
int ：整型数据
1、在MATLAB中，数值一般都采用double型（64位）存储和运算.
2、为了节省存储空间，MATLAB为图像提供了特殊的数据类型uint8（8位无符号整数），以此方式存储的图像称为8位型像。
3、函数image能够直接显示8位图像，但8位型数据和double型数据在image中意义不一样，
பைடு நூலகம்
总之，im2uint8、im2double要跟uint8、double区别开来。
double 就是简单地把一个变量类型转换成double类型，数值大小不变；
第4章 MATLAB图像显示讲解
第四章图像显示M a t l a b进行图像处理的步骤如下：↓↓↓↓【目录】一、读图像和图像信息 (2)1、读取图像 (2)2、读取图像信息 (4)二、图像显示 (6)1、i m s h o w(I,n) (6)2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (7)3、i m s h o w(B W) (8)4、i m s h o w(X,M A P) (12)5、i m s h o w(R G B) (13)6、显示多帧图像序列 (14)7、i m s h o w f i l e n a m e (17)8、s u b i m a g e (17)三、保存图像 (18)1、i m w r i t e函数 (18)四、图像数据格式转换 (19)07-11、索引图像 (19)2、灰度图像 (19)3、真彩色图像 (20)4、二值图像 (20)一、读图像和图像信息1、读取图像函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。
格式为：[X,M A P]=i m r e a d('F I L E N A M E.F M T')，其中：F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。
【例】图像读取演示[X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f');[X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f');[X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f');[X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f');[X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f');[X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f');07-207-3w h o sN a m e S i z e B y t e s C l a s sM A P10x00d o u b l e a r r a yM A P20x00d o u b l e a r r a yM A P3256x36144d o u b l e a r r a yM A P40x00d o u b l e a r r a yM A P50x00d o u b l e a r r a yM A P60x00d o u b l e a r r a yX1427x427182329l o g i c a l a r r a yX2427x427182329u i n t8a r r a yX3427x427182329u i n t8a r r a yX4427x427364658u i n t16a r r a yX5427x427x3546987u i n t8a r r a yX6427x427x31093974u i n t16a r r a yG r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s2、读取图像信息可以通过调用i m f i n f o函数获得与图像文件有关的信息，格式如下：I N F O=i m f i n f o('F I L E N A M E.F M T')其中：返回的I N F O是M a t l a b的一个结构体。
MATLAB输入输出格式变换
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：MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换。
初始条件：1.仿真软件matlab2.数字信号处理与图像处理基础知识。
要求完成的主要任务：MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换。
要求：读取、保存和显示不同格式的图像，并进行图像格式的相互变换如索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换。
时间安排：第15周：理论讲解。
第17周：理论设计，仿真调试，撰写试验报告，准备答辩。
第18周：答辩。
指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录1．图像的格式及类型 (5)2．图像的输入 (7)2.1从图形图像上读取数据 (7)3．图像的输出 (8)3.1以图像形式输出 (8)3.1.1索引图像的显示 (8)3.1.2灰度图像的显示 (9)3.1.3二值图像的显示 (9)3.1.4 RGB图像的显示 (10)3.2以图像文件的形式输出 (11)4．图像的保存 (12)5．图像的格式转换 (14)5.1 RGB转换成灰度图像 (14)5.2 灰度图像转换为索引图像 (15)5.3 灰度图像转化为二值图像 (15)5.4 RGB图像转化为索引图像 (16)小结与体会 (17)参考文献 (18)摘要MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
本次课程设计就是利用MATLAB来进行读取，保存和显示不同格式的图像，并进行图像格式的相互变换，包括了索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换的应用。
实验一 MATLAB数字图像处理初步
实验一MATLAB数字图像处理初步一、实验目的1、熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。
2、熟练掌握在MATLAB中读取图像，并获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
3、掌握在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。
4、熟悉数字图像矩阵的格式转换二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
图像关于x和y坐标以及振幅连续。
要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。
将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。
采样和量化的过程如图1所示。
因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。
图1 图像的采样和量化根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images)二值图像(Binary images)索引图像(Indexed images)RGB图像(RGB images)(1) 亮度图像一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。
若亮度图像的像素都是uint8类或uint16类，则它们的整数值范围分别是[0，255]和[0，65536]。
若图像是double类，则像素取值就是浮点数。
规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0，1](2) 二值图像一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。
而一幅取值只包含0和1的uint8类数组，在MATLAB中并不认为是二值图像。
MATLAB实验一：图像的输入与输出
MATLAB实验一：图像的输入与输出实验目的本实验的目的是学习如何在MATLAB中进行图像的读取、显示和保存等基本操作，了解不同图像格式的特点和使用场景。
实验内容图像读取与显示在MATLAB中，可以通过imread()函数读取图像。
例如，读取一张名为“lena.png”的图像：lena = imread('lena.png');读取的图像将以矩阵的形式存储在lena变量中，可以通过imshow()函数将其显示：imshow(lena);执行以上代码，会打开一个名为“lena”的窗口，显示读取的图像。
除了常见的PNG格式外，MATLAB还支持读取JPG、BMP、TIFF等多种图像格式。
对于不同的格式，imread()函数可能需要不同的参数设置。
例如，对于JPG 格式的图像，可以通过指定“jpg”字符串来读取：lena_jpg = imread('lena.jpg', 'jpg');图像保存在MATLAB中，可以通过imwrite()函数将图像保存到文件中。
例如，将lena变量保存为PNG格式的文件：imwrite(lena, 'lena_copy.png');执行以上代码，会在当前文件夹生成一个名为“lena_copy.png”的文件，其中包含了lena变量所表示的图像。
与imread()函数类似，imwrite()函数也支持多种图像格式。
例如，将lena 图像保存为JPG格式：imwrite(lena, 'lena_copy.jpg', 'jpg');图像格式转换在MATLAB中，可以使用im2double()函数将图像转换为双精度浮点数格式，方便进行后续数学计算。
例如，将lena图像转换为双精度浮点数格式：lena_double = im2double(lena);同样地，im2uint8()函数可以将图像转换为8位无符号整数格式，方便进行图像处理。
基于Matlab的批量转换DICOM格式CT序列图像的实现
随着医学影像技术和通信网络技术的发展,不同厂家的医学影像设备与医院信息化系统之间,需要统一的标准实现医学图像的存储和传输,为此DICOM(Digital Imaging and Commu-nication in Medicine)医学数字成像和通信标准应运而生[1]。
该标准包含了医学数字图像的采集、存储、通信、显示和查询等开放式的信息交换协议。
目前各种医疗影像设备(如CT,MRI,B超等)几乎都采用DICOM3.0标准存储图像文件,但DICOM格式的图像主要应用于带有相应标准接口的设备中,不是普通计算机应用软件可识别的图像格式,同时也不能在通用的图像处理软件中直接打开。
为了科研、教学和学术交流等目的,有必要将这些标准数字影像设备获取的DICOM格式图像转换成通用格式的图像文件,如BMP,TIFF,JPEG和RAW等,以便使用普通计算机对它们进行后续处理。
当前流行的图像处理软件如:Photoshop CS3,虽然已具有单幅DICOM图像的转换功能,但应用起来费时费力,需要人工手动操作完成；另外不管是CT还是 MRI成像设备产生的DICOM图像多为序列图像,要进行格式转换的图像文件数目较多,如果用Photoshop手工完成序列图像格式转换的话,工作量巨大；因此,设计一个批量完成序列图像的DICOM格式转换程序,显得十分必要。
笔者开发了一个基于MATLAB编程的自动转换程序,实现了DICOM格式的CT序列图像的批量转换,具有简单易行的特点。
1 CT 图像和CT 值CT (Computed Tomography)即电子计算机断层扫描,它①基金项目:陕西省教育厅自然科学专项项目基于增强CT的口腔癌计算机识别和辅助分析(项目编号:2013JK1173)。
作者简介:王浩军(1968,1—),女,汉,河北宁晋人，博士,副教授,研究方向:图像处理和模式识别。
杨燕(1971,8—),女,汉,陕西西安人，硕士,高工,研究方向:控制工程。
MATLAB 图像处理命令使用
MATLAB 图像处理命令使用1.MATLAB中图像处理的一些简单函数A、imreadimread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。
例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;比较读取二值图像，灰度图像，索引图像，彩色图像的X和MAP的特点，可以利用size 函数用来显示数组的维数，了解数据的特点。
B=size(a) 返回数组a 的维数。
B、imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。
C、imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为imfinfo(filename,fmt)imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。
2.MATLAB中图像文件的显示imshowimshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其语法如下：imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。
（1）二进制（二值）图像显示方法，在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的，该矩阵仅包含0和1。
如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的，那么所有数据都要是逻辑数据，必须对其进行设置（将所有数据标志均设置on）.可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。
matlab图像处理教程1
基本概念一点通从理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
空间坐标（x,y）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。
对一幅图像采样时，若每行（横向）采样数为M，每列（纵向）采样数为N，则图像大小为M*N个像素，f(x,y)表示点(x,y) 处的灰度值，则F(x,y)构成一个M*N 实数矩阵****************************经验分享：“像素”的英文为“pixel”，它是“picture”和“element”的合成词，表示图像元素的意思。
我们可以对“像素”进行如下理解：像素是一个面积概念，是构成数字图像的最小单位。
****************************把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。
量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均匀量化。
分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次；均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。
当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量不一样。
量化级数越多，图像质量越好；量化级数越少，图像质量越差。
量化级数小的极端情况就是二值图像。
****************************经验分享:“灰度”可以认为是图像色彩亮度的深浅。
图像所能够展现的灰度级越多，也就意味着图像可以表现更强的色彩层次。
如果把黑——灰——白连续变化的灰度值量化为256个灰度级，灰度值的范围为0～255，表示亮度从深到浅，对应图像中的颜色为从黑到白。
****************************因此，对数字图像进行处理，也就是对特定的矩阵进行处理。
在C语言中，对M×N数字图像处理的核心代码如下：for (j=1;j<N+1;j++)for(i=1;i<M+1;i++)｛对I(i,j)的具体运算｝；在Matlab中，对M×N数字图像处理的核心代码如下：for i=1:Nfor j=1:M对I(i,j)的具体运算endend一幅数字图像可以用一个矩阵来表示，对数字图像进行处理，实质上就是对特定的图像矩阵进行变换的过程，因此，图像变换是数字图像处理技术的基础。
MATLAB图像处理中常见问题与解决方法
MATLAB图像处理中常见问题与解决方法在当今数字图像处理的领域中，MATLAB以其强大的功能和灵活性成为了许多研究人员和工程师的首选工具。
然而，即使使用MATLAB进行图像处理，也是不乏遇到各种问题和困难的。
本文将介绍一些在MATLAB图像处理中常见的问题，并提供相应的解决方法。
一、图像读取与显示问题在处理图像之前，首先需要将图像读取到MATLAB中，并显示出来。
然而，有时候我们会遇到图像读取失败或图像显示不清晰的情况。
这些问题往往与图像的格式和质量有关。
1. 图像格式转换常见的图像格式包括JPEG、PNG、BMP等。
在读取图像时，MATLAB并不支持所有的图像格式。
如果遇到图像读取失败的情况，可以尝试将图像转换为MATLAB支持的格式，如JPEG或PNG。
可以使用imread函数读取图像，并通过imwrite函数将图像转换为需要的格式。
2. 图像质量问题有时候图像在显示时可能会出现模糊、噪声或亮度不足等问题。
这些问题往往是由于图像的分辨率较低或者光照条件不好所导致的。
可以尝试使用imresize函数调整图像的分辨率，并使用imadjust函数调整图像的亮度和对比度。
二、图像增强与滤波问题为了提取图像中的信息或改善图像的质量，我们常常需要进行图像增强或滤波操作。
然而，选择合适的增强方法和滤波器、参数设置是一个具有挑战性的任务。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于改善图像的对比度。
然而，当图像的动态范围很大或图像包含噪声时，直方图均衡化可能导致过度增强或噪声增强的问题。
可以尝试使用自适应直方图均衡化方法，如CLAHE算法，来解决这个问题。
2. 图像滤波图像滤波是一种常用的降噪和平滑图像的方法。
常见的图像滤波器包括高斯滤波器、中值滤波器等。
选择合适的滤波器和参数设置对于滤波效果至关重要。
可以通过尝试不同的滤波器和参数来达到最佳的滤波效果。
三、图像分割与特征提取问题图像分割和特征提取是图像处理中的重要任务，用于从图像中提取有用的信息。
2.图像格式转换
2.图像格式转换2.1. MATLAB支持的图像文件格式有：⑴PCX(VC z indows Paintbrus)格式：可处理1位、4位、8位、16位、24位等图像数据。
文件内容包括文件头(128E)、图像数据和扩展色图数据。
⑵BMP(Windows Bitmap)格式：有1位、4位、8位、24位、32位非压缩图像,8位RLE(Runlengtli Encoded)的图像。
文件内容包括文件头(一个BITMAPFILEHEADER数据结构)、位图信息数据块(位图信息头BIT'IAPINFOHEADER和一个颜色表)和图像数据。
⑶HDF(Hie“rchical Data Format)格式：分等级的数据格式。
有8位、24位光栅图像数据集。
(4) JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式：一种联合专家组的图像丿k缩格式。
⑸TIFF(Tagged Image File Format)格式：加标签的图像文件格式。
可处理1 位、4位、8位、24位非压缩图像，1位、4位、8位、24位packbit压缩图像, 1位CCITT压缩图像等。
文件内容包括文件头、参数指针表与参数域、参数数据表和图像数据四部分。
(6)XWD(X Windows Dump)格式：包括1 位、8 位Zpixmaps, XYBitmaps,位X\Tixmaps oPNG (Portable Network Graphics),包括 1 位、2 位、4 位、8 位、16 位灰度图像；8位和16位索引图像：24位48位真彩色图像。
(7)GIF(Graphics Interchange Format)格式：图形交换格式。
任何1位到8位的可交换图像。
(8)ICO(VJ z indows Icon resource)格式：图标资源。
有1位、4位、8位非压缩图像。
(9)CUR(Microsoft Windows Cursor resource)格式：光标资源。
数字图像处理实验(MATLAB版)
数字图像处理实验(MATLAB版)数字图像处理(MATLAB版)实验指导书(试用版)湖北师范学院教育信息与技术学院2009年4月试行目录实验一、数字图像获取和格式转换 2 实验二、图像亮度变换和空间滤波 6 实验三、频域处理7 实验四、图像复原9 实验五、彩色图像处理10１实验六、图像压缩11 实验七、图像分割13 教材与参考文献14２《数字图像处理》实验指导书实验一、数字图像获取和格式转换一、实验目的1掌握使用扫描仪、数码相机、数码摄像级机、电脑摄像头等数字化设备以及计算机获取数字图像的方法；2修改图像的存储格式；并比较不同压缩格式图像的数据量的大小。
二、实验原理数字图像获取设备的主要性能指标有x、y方向的分辨率、色彩分辨率（色彩位数）、扫描幅面和接口方式等。
各类设备都标明了它的光学分辨率和最大分辨率。
分辨率的单位是dpi，dpi是英文Dot Per Inch的缩写，意思是每英寸的像素点数。
扫描仪扫描图像的步骤是:首先将欲扫描的原稿正面朝下铺在扫描仪的玻璃板上，原稿可以是文字稿件或者图纸照片；然后启３动扫描仪驱动程序后，安装在扫描仪内部的可移动光源开始扫描原稿。
为了均匀照亮稿件，扫描仪光源为长条形，并沿y方向扫过整个原稿；照射到原稿上的光线经反射后穿过一个很窄的缝隙，形成沿x方向的光带，又经过一组反光镜，由光学透镜聚焦并进入分光镜，经过棱镜和红绿蓝三色滤色镜得到的RGB三条彩色光带分别照到各自的CCD 上，CCD将RGB光带转变为模拟电子信号，此信号又被A/D变换器转变为数字电子信号。
至此，反映原稿图像的光信号转变为计算机能够接受的二进制数字电子信号，最后通过串行或者并行等接口送至计算机。
扫描仪每扫一行就得到原稿x方向一行的图像信息，随着沿y方向的移动，在计算机内部逐步形成原稿的全图。
扫描仪工作原理见图1.1。
４图1.1扫描仪的工作原理在扫描仪的工作过程中，有两个元件起到了关键的作用。
一个是CCD，它将光信号转换成为电信号；另一个是A/D变换器，它将模拟电信号变为数字电信号。
matlab多张bmp格式转换mat格式原理
matlab多张bmp格式转换mat格式原理引言：MATLAB是一种广泛用于数值计算和数据分析的高级编程环境，经常用于工程和科学领域的复杂算法实现。
其中，MATLAB支持多种图像格式，如BMP，JPG，PNG 等。
但是，为了进行更深入的分析和研究，通常我们会选择将图像数据转换为更通用的格式，如MATLAB的.mat格式。
多张BMP格式转换MAT格式的过程涉及到了图像处理和数据保存的相关知识。
一、BMP格式与MATLAB的.mat格式BMP是一种位图格式，是Windows操作系统中的标准图像文件格式。
它使用一个包含像素数据的连续缓冲区来表示图像，每个像素由一个或多个字节表示。
.mat文件是MATLAB中的一种数据存储格式，它使用矩阵结构来存储数据，适合于大规模数据的存储和分析。
二、BMP转MAT格式的原理1.读取BMP图像：首先，我们需要使用MATLAB的图像处理工具箱中的函数来读取BMP图像。
通常，我们可以使用imread函数来读取图像文件。
这个函数会将图像数据读入到一个矩阵中，矩阵的每一行表示图像的一行像素，每个元素表示该像素的颜色值。
2.转换数据类型：由于.mat文件支持任意数据类型的存储，我们需要将BMP 图像数据从原始的二进制数据类型转换为适合存储在矩阵中的数据类型。
通常，我们会将像素数据转换为双精度浮点数（double）类型，以便能够存储更大的数值范围和更高的精度。
3.创建矩阵：一旦我们有了BMP图像的数据，就可以创建一个新的矩阵来存储这些数据。
这个矩阵的大小应该与原图像的大小相同，以便能够完整地复制原图像的数据。
然后，我们将每个像素的颜色值复制到新矩阵的对应位置上。
4.保存到.mat文件：最后，我们使用MATLAB的save函数将新的矩阵保存到.mat文件中。
save函数会将矩阵的数据和其他相关信息一起保存到文件中，以便于以后读取和使用。
三、多张BMP转MAT格式的步骤对于多张BMP图像的转换，我们可以按照以下步骤进行：1.读取所有BMP图像：使用循环读取所有需要转换的BMP图像。
数字图像处理教程(matlab版)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
t c logk s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。
原 图 像
滤 波 后 图
像
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
DA
DMax A0
DA
在matlab中实现图像的读取与转换 (恢复)
在matlab中实现图像的读取与转换：1.读取图像（1）读取索引图像ind[X,map]=imread('f:\ind.bmp');image(X); %显示矩阵x图像的结构colormap(map) %设置色图，用image必须有色阵图或者[X,map]=imread('f:\ind.bmp');imshow(X)或者：im=imread('bottle.png');%i m是任意取得名字，注意把图片放在matlab的工作区，及M文件所放的位置(M 文件也一定放在matlab work区，否则路径不对调用不了)（2）读取灰度图像grayI=imread('f:\gray.bmp');imshow(I)或者I=imread('f:\gray.bmp');imagesc(I,[0 255]); %预处理colormap(gray); %灰度处理，显示灰度图像结构pause %停留imshow(I) %显示灰度图像（3）读取彩色图像RGBRGB=imread('f:\rgb.bmp');image(RGB); %显示RGB图像的结构pause;imshow(RGB); %显示RGB图像（4）读取二值图像BWBW=imread('f:\bw.bmp');imshow(BW)1.图像转换（1）彩色Rgb到灰度gray[X,map]=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(X);I=rgb2gray(X);subplot(212),imshow(I,map)或者RGB=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);I=rgb2gray(RGB);subplot(212),imshow(I)（2）彩色rgb到索引indRGB=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);[X,map]=rgb2ind(RGB,8);subplot(212),imshow(X,map)（3）彩色RGB到二值bwRGB=imread('f:\rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);level=graythresh(RGB);BW=im2bw(RGB,level);subplot(212),imshow(BW)Matlab 最大值滤波中值滤波最小值滤波函数ordfilt2 ordfilt2函数在MATLAB图像处理工具箱中提供了二维统计顺序滤波函数ordfilt2函数。
matlab图像类型转换
matlab中图像数据类型转换分类：matlab 2012-05-16 09:10 3662人阅读评论(2) 收藏举报matlabtiff图像处理存储image图形Matlab中的图像数据类型转换MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生溢出，可能提示的错误为：Function '*' is not defined for values of class 'uint8'。
图像数据类型转换函数默认情况下，matlab将图像中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型（uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。
im2double():将图像数组转换成double精度类型im2uint8():将图像数组转换成unit8类型im2uint16():将图像数组转换成unit16类型但是：对double型图像用im2uint8()，会出现问题。
double默认为0-1之间的数，uint8为0-255之间的数，如果数组uint8型x1=｛0，1，2｝，转化后为x2={0，0.5，1}；如果数组double型y1=｛0，1，2｝，转化后为y2=｛0，255，255｝；在用matlab工具箱做直方图处理时，图像必须为整型，即如果是double型，必须转化为整型解决办法：图像处理工具箱1. 图像和图像数据缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩阵中每个数据占用1个字节。
在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。
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第五讲M A T L A B可视化(三)图像显示M a t l a b进行图像处理的步骤如下：↓↓↓↓【目录】一、图像文件格式 (2)1、调色板 (2)2、图像类型 (2)3、图像文件格式 (3)二、读图像和图像信息 (3)1、读取图像 (3)2、读取图像信息 (4)三、图像类别与数据格式 (6)四、图像显示 (8)1、i m s h o w(I,n) (8)2、i m s h o w(I,[l o w,h i g h]) (9)3、i m s h o w(B W) (10)4、i m s h o w(X,M A P) (14)5、i m s h o w(R G B) (15)6、i m s h o w f i l e n a m e (16)7、s u b i m a g e (17)五、保存图像 (18)1、i m w r i t e函数 (18)六、图像数据格式转换 (18)1、索引图像 (19)2、灰度图像 (19)3、真彩色图像 (19)4、二值图像 (20)【正文】一、图像文件格式1、调色板调色板是包含不同颜色的颜色表，每种颜色以红、绿、蓝三种颜色的组合来表示，图像的每一个像素对应一个数字，而该数字对应调色板中的一种颜色。
调色板的单元个数是与图像的颜色数相对应的，256色图像的调色板就有256个单元。
真彩图像的每个像素直接用R、G、B三个字节来表示颜色，因此不需要调色板。
2、图像类型3、图像文件格式二、读图像和图像信息1、读取图像函数i m r e a d可以从任何M a t l a b支持的图像文件格式中，以任意位深度读取一幅图像。
格式为：[X,M A P]=i m r e a d(F I L E N A M E,'F M T')，其中：F I L E N A M E－为需要读入的图像文件名称，F M T－为图像格式。
【例】图像读取演示[X1,M A P1]=i m r e a d('演示图像－1位黑白.t i f');[X2,M A P2]=i m r e a d('演示图像－8位灰度.t i f');[X3,M A P3]=i m r e a d('演示图像－256色.t i f');[X4,M A P4]=i m r e a d('演示图像－16位灰度.t i f');[X5,M A P5]=i m r e a d('演示图像－24位色.t i f');[X6,M A P6]=i m r e a d('演示图像－48位色.t i f');w h o sN a m e S i z e B y t e s C l a s sM A P10x00d o u b l e a r r a yM A P20x00d o u b l e a r r a yM A P3256x36144d o u b l e a r r a yM A P40x00d o u b l e a r r a yM A P50x00d o u b l e a r r a yM A P60x00d o u b l e a r r a yX1427x427182329l o g i c a l a r r a yX2427x427182329u i n t8a r r a yX3427x427182329u i n t8a r r a yX4427x427364658u i n t16a r r a yX5427x427x3546987u i n t8a r r a yX6427x427x31093974u i n t16a r r a yG r a n d t o t a l i s1824058e l e m e n t s u s i n g2558750b y t e s2、读取图像信息可以通过调用i m f i n f o函数获得与图像文件有关的信息，格式如下：I N F O=i m f i n f o(F I L E N A M E,'F M T')其中：返回的I N F O是M a t l a b的一个结构体。
【例】查看图像信息I N F O=i m f i n f o('演示图像－48位色.t i f')I N F O=F i l e n a m e:[1x36c h a r]F i l e M o d D a t e:'23-M a y-200422:14:23'F i l e S i z e:1107548F o r m a t:'t i f'F o r m a t V e r s i o n:[]W i d t h:427H e i g h t:427B i t D e p t h:48C o l o r T y p e:'t r u e c o l o r'F o r m a t S i g n a t u r e:[7373420]B y t e O r d e r:'l i t t l e-e n d i a n'N e w S u b f i l e T y p e:0B i t s P e r S a m p l e:[161616]C o m p r e s s i o n:'U n c o m p r e s s e d'P h o t o m e t r i c I n t e r p r e t a t i o n:'R G B'S t r i p O f f s e t s:13528S a m p l e s P e r P i x e l:3R o w s P e r S t r i p:427S t r i p B y t e C o u n t s:1093974X R e s o l u t i o n:2.7115Y R e s o l u t i o n:2.7115R e s o l u t i o n U n i t:'I n c h'C o l o r m a p:[]P l a n a r C o n f i g u r a t i o n:'C h u n k y'T i l e W i d t h:[]T i l e L e n g t h:[]T i l e O f f s e t s:[]T i l e B y t e C o u n t s:[]O r i e n t a t i o n:1F i l l O r d e r:1G r a y R e s p o n s e U n i t:0.0100M a x S a m p l e V a l u e:[655356553565535]M i n S a m p l e V a l u e:0T h r e s h o l d i n g:1N e w S u b F i l e T y p e:0S o f t w a r e:'A d o b e P h o t o s h o p7.0'D a t e T i m e:'2004:05:2322:14:23'三、图像类别与数据格式组大小：m×n 素值:[0,1]阵：p×3素值：[0,1]图像数组大小：m×n图像元素值:[0,255]色度矩阵：p×3色度元素值：[0,1]图像数组图像元素色度矩阵色度元素四、图像显示M a t l a b 的图像显示函数主要有i m s h o w 、c o l o r b a r 和s u b i m a g e 三个。
1、i m s h o w (I ,n )显示灰度级为n 的图像，n 缺省为256。
【例】按256灰度级显示I=i m r e a d('m o o n.t i f');i m s h o w(I,256)25020015010050度级显示I=i m r e a d('m o o n.t i f');i m s h o w(I,8)25020015010050I,[l o w,h i g h])以灰度范围[l o w,h i g h]显示图像，如果不知道灰度范围，可以用i m s h o w(I,[])显示。
【例】按最大灰度范围显示I=i m r e a d('m o o n.t i f');i m s h o w(I,[])25020015010050灰度范围显示I=i m r e a d('m o o n.t i f');i m s h o w(I,[64,128])120110100908070B W)显示二值图像。
【例】双精度灰度图像b w1=z e r o s(100,100);b w1(2:2:98,2:2:98)=1;i m s h o w(b w1);w h o s b w1N a m e S i z e B y t e s C l a s sb w1100x10080000d o u b l e a r r a yG r a n d t o t a l i s10000e l e m e n t s u s i n g80000b y t e s【例】8位的灰度图像b w1=z e r o s(100,100);b w1(2:2:98,2:2:98)=1;b w2=u i n t8(b w1);i m s h o w(b w2,[]);c o l o r b a rw h o s b w2N a m e S i z e B y t e s C l a s sb w2100x10010000u i n t8a r r a y10.90.80.70.60.50.40.30.20.1值图像b w1=z e r o s(100,100);b w1(2:2:98,2:2:98)=1;b w2=u i n t8(b w1);b w3=b w2~=0;i m s h o w(b w3);w h o s b w3N a m e S i z e B y t e s C l a s sb w3100x10010000l o g ic a l a r r a yG r a n d t o t a l i s10000e l e m e n t s u s i n g10000b y t e s【例】显示二值图像B W=i m r e a d('c i r c l e s.t i f');i m s h o w(B W);【例】取反显示二值图像B W=i m r e a d('c i r c l e s.t i f');i m s h o w(~B W);【例】显示二值图像c l fB W=i m r e a d('c i r c l e s.t i f');i m s h o w(B W,[100;001]);4、i m s h o w(X,M A P)显示索引图像，X为数据图像矩阵，M A P为调色板。