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MATLAB在图像处理中的应用一、 对图像处理领域的简介在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为二值图像、灰度图像、索引图像和真彩色RGB图像四种基本类型。目前，大多数图像处理软件都支持这四种类型的图像。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。 常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。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，使图像处理变得更加的简单和直观。本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。本文主要论述了利用MATLAB实现图像增强与压缩、二值图像分析等图像处理。二、理论分析1图像处理的基本函数1.1读写图像A = imread(filename,fmt) 将文件名.格式的图像赋给A。用来读取bmp、tif、jpg、等格式图像。Inwrite（）：图像写出函数；Imshow（）：图像显示函数；warp ()显示图像为纹理表面函数。等等1.2图像旋转：B = imrotate(A,angle,method) 将图像A以某种方式旋转多少度1.3图像截取： Image Cropping2. 图像增强与压缩2.1 直方图显示与调整Imhist（I）显示I的直方图Imadjust（I）调整I的直方图2.1 直方图均衡化histeq2.2 Jpeg图像压缩是将图像分成X8或16X16个像元大小的方块采用余弦变换的方法进行压缩。D = dctmtx(n)形成一个nXn维的余弦变换系数矩阵。3 图像分割用差分算子进行边缘提取，其命令是：edge 。主要格式有：BW = edge(I,methodl) method 为检测方法: sobel、 prewi t、 roberts、 log、zerocross、 canny 等.4 二值图像分析二值图像操作只是返回与二值图像的形式或结构有关的信息，如果希望对其他类型的图像进行同样的操作，则首先要将其转换为二进制的图像格式，可以通过调用MATLAB提供的im2bw（）函数来实现。三、 程序仿真例：图像截取：:imshow cameraman.tifI = imcrop;imshow(I)截取后：例：直方图均衡化I = imread(tire.tif); J = histeq(I); imshow(I) figure, imshow(J)imhist(I,64) figure; imhist(J,64)例：图像分割I = imread(coins.png); imshow(I) BW1 = edge(I,sobel); BW2 = edge(I,canny); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) canny算子提取边缘 1 sobel算子提取边缘 1例：I=imread(cameraman.tif);figure,imshow(I)J=im2bw(I);figure,imshow(J)title(二值化处理)原图片二值化处理后图片四、结果分析 本文主要介绍了数字图像的理论知识及MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB进行数字图像处理，利用MATLAB来实现图像的截取、直方图均衡化、二值图像分析等图像处理。MATLAB以其方便，快捷的优势，被广泛应用于数字图像处理的领域中。本文只是很少的介绍了MATLAB的一些在图像处理中的应用，在图像处理中，MATLAB还有许多应用没有介绍。随着数字技术的快速发展，MATLAB在图像处理中将会得到更广泛的应用，它的格式相对比较简单，更好理解，程