图像数据与信息的读取方法

资 源 简 介

图像数据与信息的读取方法

详 情 说 明

在MATLAB中处理图像通常涉及三个核心环节：读取图像数据、分析灰度分布特征以及实施增强操作。首先使用imread函数可直接获取图像矩阵数据，同时imfinfo能提取尺寸、位深等元信息。对于彩色图像，默认以三维数组存储（高度×宽度×通道），而灰度图则简化为二维矩阵。

绘制灰度直方图是分析像素分布的关键步骤。通过imhist函数可快速生成直方图，其横轴代表0-255的灰度级，纵轴对应像素出现频率。观察直方图形态能判断图像质量——例如左偏表示暗区集中，右偏则亮区主导。

灰度变换技术包括线性拉伸（调整对比度）和非线性映射（如对数变换），通过数学函数重新分配像素值。而直方图均衡化（histeq函数）是自动增强对比度的经典方法，其本质是将累积分布函数线性化，使得输出图像的直方图近似均匀分布，特别适用于低对比度图像的优化。理解这些变换的数学原理，有助于针对不同场景选择恰当的增强策略。