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一、基本概念 1、数字图像 一副（静态）图像可以表示成一个二维函数：f(x,y)(x,y) 为空间或平面坐标，f的幅度称亮度、强度或灰度级。当（x,y)f值都是有限离散量时，称为数字图像。 2、图像与图形的区别：图形是由计算机绘制而成的而图像则是人为的用外部设备所捕捉到的外部的景象灰度变换就是将图像中所有的点按照灰度变换函数进行变换。Pixels)。 2、分辨率：指在单位长度内所含有的点（像素）的多少。 3、图像分辨率：指每英寸图像含有多少个点或像素，单位为dpi。 4、屏幕分辨率：显示器上每单位长度显示的像素或点的数量，通常以点/英寸（dpi）来表示。 二、图像处理 1、MATLAB中图像的读取与显示 imread函数：将一副图像读入内存 格式： A=imread(‘文件名’); %文件名带路径 imshow函数：显示图像 格式： imshow(A); 例如：启动matlab，在其“Command Window（命令窗口）”输入： A=imread(C:\MATLAB701\lena.bmp); imshow(A); 结果： 2、图像数字化的步骤：图像的数字化包括采样与量化两个过程。 （1）采样：图像在空间上的离散化称为采样，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。 (a)256*256采样点 (b) 64*64采样点 (c) 32*32采样点 (d) 16*16采样点 (e) 4*4采样点 (f) 2*2采样点 （2）量化：模拟图像经过采样后，在空间上离散化为像素。但采样所得的像素值（即灰度值）仍然是连续量。把采样后所得到的各像素的灰度值从模拟量到离散量得转换称为图像灰度的量化。 (a)256级灰度 (b) 64级灰度 (c) 32级灰度 (d) 16级灰度 (e) 4级灰度 (f) 2级灰度（黑白图像） 3、直方图（histogram） （1）从图形上来说，直方图图是一个二维图，横坐标为灰度级，纵坐标为该灰度级像素出现的个数。直方图描述了每个灰度级具有的像素的个数，反映的是图像灰度的统计信息，但丢失了所有这些像素点的空间信息，即像素点的相对位置。 （2）直方图均衡化（histogram equalization）：直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。A=imread(6.bmp); imhist(A); B=histeq(A); imhist(B); 上图效果的源代码： A=imread(6.bmp); B=histeq(A); figure; subplot(2, 2, 1); imshow(A); title(原图); subplot(2,2,2);imhist(A);title(直方图); subplot(2, 2, 3); imshow(B); title(直方图均衡后的图像); subplot(2,2,4);imhist(B);title(均衡后的直方图); 4、图像的缩放 （1）图像的插值（interpolation）：当我们试图改变图像的尺寸时候，就必定带来图像像素的改变，新的生成图像的每一个像素都是通过对老的图像对应位置的像素做出某种运算得到的，这样的操作称为插值，放大图像的时候需要插值，缩小图像的时候也需要插值。 （2）常用的插值方法： 最近邻插值：Nearest neighbor interpolation 双线性插值：Bilinear interpolation 双三次插值：Bicubic interpolation （3）图像缩放 B=imresize(A,m,method) 把图像放大m倍。Method指选用的插值方法 ‘nearest’（默认）：最近邻插值 ‘bilinear’：双线性插值 ‘bicubic’：双三次插值 下图采用最近邻法放大图像2倍 I=imread(lena.bmp); J1=imresize(I,2); imshow(I); figure,imshow(J1); 下图采用双线性插值放大图像2倍 I=imread(lena.bmp); J2=imresize(I,2,bilinear); imshow(I); figure,imsh