实验一 Matlab语言、数字图象基本操作

实验一 Matlab语言、数字图象基本操作

一、实验目的
1、复习MATLAB语言的基本用法；
2、掌握MATLAB语言中图象数据与信息的读取方法；
3、掌握在MATLAB中绘制灰度直方图的方法，了解灰度直方图的均衡化的方法。
二、实验原理
MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计算平台，它几乎能够满足所有的计算需

求。
MATLAB软件具有很强的开放性和适用性。在保持内核不变的情况下，MATLAB可以针对不同的应用学科推出相应的工具箱(toolbox)。目前，

MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等，都在工具箱

（Toolbox）家族中有自己的一席之地。在实验中我们主要用到MATLAB提供图象处理工具箱（Image Processing Toolbox）。
1、MATLAB与数字图像处理
MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算

上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特

优势。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。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩

阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、

CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像

处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二

值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
2、MATLAB语言的基本操作
MATLAB语言是一种运算纸型的运算语言，其特点就是与平时在运算纸上书写运算的形式相同，这使得它成为一种比较容易掌握的语言；其

变量均以矩阵向量形式表示（单独一个数据可以认为是一维向量）；其程序语法类似于C语言，只要有一点C语言基础的人可以很快掌握。针对

数字图象处理的需要，可以重点掌握以下几个内容：矩阵、向量的输入和操作（包括如何输入一个矩阵，如何产生一个全零全一的矩阵，如何

对一个矩阵的行列元素进行读取、写入）；矩阵与向量的基本运算（包括加、减、点乘等）
以下主要介绍一下如何读取矩阵的指定行或指定列，举例说明：
x=4:6　%产生一个一维数组，范围从4到6，步长为1
x =
　　 4　　 5　　 6
插入：通过对x进行插入运算创建矩阵A
>> A=[x-3;x;x+3]　 %当然也可以用别的方法产生A矩阵此处只作为示例
A =
　　 1　　 2　　 3
　　 4　　 5　　 6
　　 7　　 8　　 9
提取：提取A的前两行和后两列形成矩阵C。
>> C=A(1:2,2:3)
C =
　　 2　　 3
　　 5　　 6
置零：将矩阵A 的第二行第二列的元素置零
>> A(2,2)=0
A =
　　 1　　 2　　 3
　　 4　　 0　　 6
　　 7　　 8　　 9
将矩阵A的第一列全置1
A(:,1)=1
A =
　　 1　　 2　　 3
　　 1　　 0　　 6
　　 1　　 8　　 9
强调一下矩阵的乘法与矩阵的点乘的不同，举例说明：
A=eye(2)　 %产生二维单位矩阵
A =
　　 1　　 0
　　 0　　 1
>> B=[1,2;3,4]　 %直接法输入矩阵
B =
　　 1　　 2
　　 3　　 4
>> A+B　%求A与B的和（符合矩阵求和原则）
ans =
　　 2　　 2
　　 3　　 5
>> A.*B %求A与B的点积（即两矩阵中对应元素分别相乘
ans =
　　 1　　 0
　　 0　　 4
>> A*B %求A与B的乘积（符合矩阵乘积原则A的列数与B的行数相等）
ans =
　　 1　　 2
3　　 4
注意：请大家在E盘建一个目录（imp），在每次启动时都要将这个目录加入到MATLAB的搜索路径中，添加的方法为File----Set Path----Tool

---Add Path
3、MATLAB中图象数据的读取
A、 imread
imread函数用于读入各种图象文件，其一般的用法为
[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)
其中，X，MAP分别为读出的图象数据和颜色表数据，fmt为图象的格式，filename为读取的图象文件（可以加上文件的路径）。
例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;
B、 imwrite
imwrite函数用于输出图象，其语法格式为：
imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图象数据矩阵X和调色板map写入文件filename。
C、 imfinfo
imfinfo函数用于读取图象文件的有关信息，其语法格式为
imfinfo(filename,fmt)
imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图象的各方面信息，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、图象的类型等。
例：
imfinfo('rice.tif')
ans =
　　　　　　　　　　 Filename: 'C:/MATLAB6p5/toolbox/images/imdemos/rice.tif'
　　　　　　　　 FileModDate: '26-Oct-1996 06:11:58'
　　　　　　　　　 FileSize: 65966
　　　　　　　　　　　 Format: 'tif'
　　　　　　　 FormatVersion: []
　　　　　　　　　　　 Width: 256
　　　　　　　　　　　 Height: 256
　　　　　　　　　　 BitDepth: 8
　　　　　　　　　 ColorType: 'grayscale'
　　　　　　 FormatSignature: [73 73 42 0]
　　　　　　　　　 ByteOrder: 'little-endian'
　　　　　　　 NewSubfileType: 0
　　　　　　　 BitsPerSample: 8
　　　　　　　　 Compression: 'Uncompressed'
　　PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'
　　　　　　　　 StripOffsets: [8x1 double]
　　　　　　 SamplesPerPixel: 1
　　　　　　　　 RowsPerStrip: 32
　　　　　　 StripByteCounts: [8x1 double]
　　　　　　　　 XResolution: 72
　　　　　　　　 YResolution: 72
　　　　　　　 ResolutionUnit: 'Inch'
　　　　　　　　　　 Colormap: []
　　　　 PlanarConfiguration: 'Chunky'
　　　　　　　　　 TileWidth: []
　　　　　　　　　 TileLength: []
　　　　　　　　 TileOffsets: []
　　　　　　　 TileByteCounts: []
　　　　　　　　 Orientation: 1
　　　　　　　　　 FillOrder: 1
　　　　　　GrayResponseUnit: 0.0100
　　　　　　　 MaxSamplev　alue: 255
　　　　　　　 MinSamplev　alue: 0
　　　　　　　　 Thresholding: 1
ImageDescription: [1x166 char]
4、　MATLAB中图象文件的显示
imshow
imshow函数是最常用的显示各种图象的函数，其语法如下：
imshow(X,map)
其中X是图象数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图象处理后不知道图象数据的值域可以用[]代替map。
需要显示多幅图象时，可以使用figure语句，它的功能就是重新打开一个图象显示窗口。
例：
I=imread(‘rice.tif’);
Imshow(I);
J=imread(‘flowers.tif’);
figure,imshow(J);
5、　MATLAB中灰度直方图的显示
MATLAB图象处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图象的直方图，imhist函数的语法格式为：
imhist(I,n)
imhist(X,map)
其中imhist(I,n)计算和显示灰度图象I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图象X的直方图，map

为调色板。
例：
I = imread('rice.tif');
imshow(I)
figure, imhist(I)
6、　对比度增强
如果原图象f(x,y)的灰度范围是[m，M]，我们希望调整后的图象g(x,y)的灰度范围是[n，N]，那么下述变换，，就可以实现这一要求。
MATLAB图象处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度增强。Imadjust函数的语法格式为：
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图象I经过直方图调整后的图象J，[low_in high_in]为原图象中要变换的灰度范

围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。
例：
I = imread('pout.tif');
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);
imshow(I), figure, imshow(J)
三、实验要求
copy两个图形文件girl1.bmp和girl2.bmp到MATLAB目录下work文件夹中。
1、将MATLAB目录下work文件夹中的girl.bmp图象文件读出.用到imread，imfinfo等文件，观察一下图象数据，了解一下数字图象在MATLAB中

的处理就是处理一个矩阵。将这个图象显示出来（用imshow），尝试修改map颜色矩阵的值，再将图象显示出来，观察图象颜色的变化。
2、将MATLAB目录下work文件夹中的girl2.bmp图象文件读出，显示它的图象及灰度直方图，可以发现其灰度值集中在一段区域，用imadjust函

数将它的灰度值调整到[0，1]之间，并观察调整后的图象与原图象的差别，调整后的灰度直方图与原灰度直方图的区别。