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第24章 图像处理工具箱 数字图像处理的研究主要有两个方面：其一是为了便于人工分析而对图像信息的改进，包括图像去噪、增强、图像恢复等；其二是为了便于机器自动理解，对图像进行的分割、理解等。本章主要针对数字图像处理的前一个方面，目的是使读者对利用MATLAB进行图像处理有一个初步的了解，引领读者走过这个“门槛”。这里不准备对MATLAB图像处理工具箱的所有内容逐项做介绍，而着重从基本概念、基本操作入手，抽取一些经常使用的功能，使本章自成体系，主要内容如下：MATLAB数字图像处理中涉及的一些基本概念，基本的图像数据操作； 数字图像的灰度变换； 数字图像的代数运算； 数字图像的几何运算，包括图像缩放、旋转、裁剪； 数字图像滤波。 24.1 数字图像基础 本节介绍一些与数字图像相关的概念，包括数字图像的采样和量化、数字图像的类型及表示，这些概念以及相关的符号会在本章后续内容中经常用到。 本节另一个重要的内容是介绍MATLAB图像数据的读入、显示、输出等操作，这些操作是后续图像处理的前提。 24.1.1 数字图像的生成 图像是由“照射”源和形成图像的“场景”元素对光能的反射或吸收相结合而产生的。照射可能由电磁能源引起，如雷达、红外线或X射线，也可能是非传统光源，如超声波等。场景可能是熟悉的物体，也可能是分子、沉积岩、大脑等。图显示了数字图像生成的典型过程，成像系统获取场景反射的能量，并将其映射到图像平面，经过采样和量化即得到数字图像。 24.1.2 图像的类型 MATLAB图像处理工具箱为多种类型的数字图像提供了支持，它们不仅在存储方式上存在差别，相应的操作、处理也有所不同，这里着重从存储方式的不同考虑各种图像类型。MATLAB图像处理工具箱支持的图像类型有以下4种。 24.1.3 读写图像数据 函数imread从图像文件中读取图像数据，imread支持大多数常用的图像格式，表列出了imread支持的图像格式。 24.1.4 显示图像数据 MATLAB图像处理工具箱有两个函数，imshow和imtools可以用于数字图像的显示。imshow是基本的显示函数，例如，对前面已经读入的图像数据I（pout图像数据），在MATLAB命令窗口输入以下代码。 imshow(I) 24.1.5 转换图像格式 图像格式的转换是图像处理过程中经常要做的工作，往往需要将图像从一种格式转换为另一种格式，这样才能完成某些图像处理任务，之后再将图像转换到原来的格式。图像的转换包括图像类型的转换，如灰度图转换为二值图；以及图像数据存储格式的转换，如uint8型灰度图转换为single型灰度图。 下面首先介绍图像类型的转换。函数dither将灰度图转换为二值图或RGB图转换为索引图。X = dither(RGB,map)将RGB图转换为灰度图，这里需要提供一个Colormap；BW = dither(I)将灰度图I转换为二值图。 24.2 图像的灰度变换 24.2.1 图像的直方图 灰度图（包括二值图）的直方图表示每个灰度级范围内像素点的个数，索引图的直方图表示每个色条（即Colormap矩阵的每一行）对应的像素点个数。图像的直方图有多种用途，如数字化参数的选择边界阈值的选择（参见图）等。 MATLAB图像处理工具箱利用imhist得到灰度图、二值图、索引图的直方图，其一般的调用格式为： imhist(I)； imhist(I,n)； imhist(X,map)。 24.2.2 灰度变换 灰度变换用于改变图像的对比度。例如，对灰度图pout（图24.32），其直方图如图所示。从直方图上可以看到，pout的大部分像素分布在中间较窄的灰度范围内，使得pout整体对比度较低。利用灰度变换，将pout直方图中间部分拉伸至整个灰度范围[0,255]能够增强对比度，MATLAB图像处理工具箱中实现该功能的函数是imadjust。 24.2.3 直方图均衡 第24.2.2小节的灰度变换实际上是指定了灰度变换函数的灰度变换，而对不同的图像还需要设定不同的参数，因此这种方法的效率是很低的。 直方图均衡能够根据待处理图像的直方图自适应地给出灰度变换函数，使得调整后图像的直方图能尽可能地接近预先定义的直方图。MATLAB图像处理工具箱中利用函数histeq对灰度图和索引图作直方图均衡，histeq一般的调用格式为： J = histeq(I,hgram)； J = histeq(I,n)； J = histeq(I)； [J,T] = histeq(I,...)； newmap = histeq(X,map,hgram)； newmap = histeq(X,map)； [newmap,T] = histeq(X,...)。 24.3 图像的代数运算 图像