图像处理编程的Matlab教程

这是一个用Matlab编写的图像处理源程序示例，展示了如何对图像进行基本处理。

这份教案由山东大学信息科学与工程学院编写，专为图像处理课程设计。全文采用英文撰写，帮助学生快速掌握Matlab在图像处理中的基础知识和技能。教案内容详实，适合初学者和进阶者使用。

Matlab图像处理教程部分2的资源下载提供了详细的图像处理方法和技巧，适用于需要深入了解Matlab在图像处理方面应用的学习者。

这是一份简易的Matlab图像处理教程，帮助学习者快速掌握相关技能。

1、图像的读取和显示 在MATLAB中，读取和显示图像是图像处理的基础。可以使用imread函数读取图像文件，通过imshow显示图像。 2、图像的点运算 图像点运算指的是对图像的每个像素值进行逐个操作。常见的点运算有加法、减法、乘法等，可以用来调节图像的亮度和对比度。 3、图像的几何变换 几何变换包括图像的缩放、旋转、平移等操作。这些变换可以改变图像的形状和大小，常用的函数有imresize、imrotate等。 4、空间域图像增强 空间域图像增强通过直接对图像的像素值进行操作，提高图像的视觉效果。例如，直方图均衡化、图像平滑等。 5、频率域图像增强 频率域图像增强通过对图像的频谱进行处理来

《MATLAB 6_x 图像》是一本结合 MATLAB 工具图像的实用书籍。内容涉及图像基础、增强、分割等核心技术，还有傅里叶变换、小波变换等频域方法。通过大量实例，书中的内容让你既能掌握理论又能快速应用，适合科研和工程技术人员。书中的案例代码能你更好地理解和实践图像，应用场景包括医学影像、遥感图像等。其实，MATLAB 在图像方面的优势就是它强大的函数库和直观的界面，操作上也比较简单，挺适合初学者和有经验的开发者。

HSI模型，又称HIS模型，是一种以人的视觉系统为基础的色彩模型。它使用色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）三个要素来描述颜色，其中亮度表示光的明暗，色调由占优势波长决定，饱和度则表示颜色的深浅。HIS色彩空间符合人类视觉特性，在图像处理和机器视觉中，大量灰度处理算法都可以在HIS色彩空间中应用。

图像的点运算是图像处理中重要的一环，特别适合初学者。灰度直方图描述了图像的灰度级统计信息，主要用于图像分割和灰度变换处理。图像直方图是灰度值的函数，反映了图像中各个灰度级的出现次数或概率。归一化直方图展示了不同灰度级的比率。通过imhist(I)命令，可以计算并显示图像的灰度直方图。Matlab中的imread函数用于读取图像，而imhist函数则计算指定区间的归一化灰度直方图。在绘图时，使用stem(x,counts)函数绘制归一化直方图。

matlab用于图像处理，具备强大的功能和丰富的库。图像处理包括图像增强、图像分割、图像特征提取等，matlab能高效处理这些任务。