基于Matlab的图像处理Basic程序-2

资 源 简 介

基于Matlab的图像处理Basic程序-2

详 情 说 明

在Matlab中进行图像处理是数字图像分析的基础环节。本文将介绍几个核心功能的实现思路，帮助初学者建立处理框架。

图像读取与显示是第一步。Matlab内置imread函数可直接载入JPG、PNG等常见格式，配合imshow实现可视化。需要注意的是，彩色图像会被转换为三维矩阵（高度×宽度×RGB通道），而灰度图则为二维矩阵。

对于图像增强，直方图均衡化能有效改善对比度。其本质是通过重新分配像素强度值，使输出图像的直方图接近均匀分布。Matlab的histeq函数封装了这一算法，但手动实现需要计算累积分布函数并完成映射转换。

空间域滤波是另一个重点。均值滤波通过滑动窗口取邻域平均值来平滑图像，适合去除高斯噪声，但会导致边缘模糊。中值滤波则对椒盐噪声更有效，其非线性特性能够保留边缘信息。这两种滤波分别对应imfilter和medfilt2函数。

最后在图像分割环节，全局阈值法（如Otsu算法）通过最小化类内方差自动确定分割阈值。Matlab的graythresh结合im2bw即可实现这一过程，而区域生长算法则需要手动编写种子点选取与相似性判定的逻辑。

这些基础操作构成了图像处理流水线的骨架，后续的特征提取与识别都依赖于这些预处理步骤的质量。