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3 . 3 图像的显示 3 . 4 图 像 运 算 (3) 图像的乘法运算 在MATLAB中，使用immultiply函数实现两幅图像或一幅图像与一个常数的乘法。 I=imread(‘moon.tif’); J=immultiply(I,1.2); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J); (4) 图像的除法运算 在MATLAB中，使用imdivide函数实现两幅图像的除法。该函数的调用格式为： Z=imdivide(X,Y) 其中，Z=X/Y。下面将前面所示的rice.tif的两幅图像进行除法运算的程序清单： rice==imread(‘rice.tif’); background=imopen(rice,strel(‘disk’,15)); rice2=imsubtract(rice,background); subplot(1,3,1),imshow(rice); subplot(1,3,2),imshow(rice2); Ip=imdivide(rice,rice2); subplot(1,3,3),imshow(Ip); (5) 图像的四则代数运算 执行该操作较好的一个方法是使用函数imlincomb，该函数的调用格式为： Z=imlincomb(A,X,B,Y,C) 其中，Z=A*X+B*Y+C (1) 图像的插值 插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实曲线，用这个重建的函数便可求出任意的函数值。设已知函数值为 ，则未知点x的函数值通过插值可以表达为： 其中h[·]为该插值核函数， 为权系数。 3.4.3 图像几何运算 Matlab 提供的图像几何操作函数是数字图像处理工具箱中的基本工具之一，这些函数包括图像尺寸大小变化、旋转、剪裁、删除等。 MATLAB图像处理工具箱提供了三种插值方法： ①最近邻插值（Nearest neighbor interpolation） ②双线性插值（Bilinear interpolation） ③双立方插值（Bicubic interpolation） 最近邻插值是最简单的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。这种插值方法的运算量非常小。适用于索引图像。 双线性插值的输出像素值是它在输入图像中2×2邻域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其进行插值。适用于索引图像? 双立方插值使用三次插值函数，选择4×4的邻域采样点，取得的效果比较好，但相应的计算量较大。 (2) 图像大小调整 利用imresize函数通过一种特定的插值方法可实现图像 大小的调整。该函数的语法如下： B=imresize(A,m,method) B=imresize(A,[mrows ncols],method) B=imresize(…,method,n) B=imresize(…,method,h) 这里参数method用于指定插值的方法，可选的值为 ‘nearest’ 、‘bilinear’、 ‘bicubic’ 。缺省时为 ‘nearest’。 下面是使用不同的插值方法对图像进行放大的程序清单： load woman2 imshow(X,map); X1=imresize(X,4,nearest); figure,imshow(X1,[]); X2=imresize(X,4,bilinear); figure,imshow(X2,[]); X3=imresize(X,4,bicubic); figure,imshow(X3,[]); * * 图像的显示过程是将数字图像从一组离散数据还原为一幅可见的图像的过程。严格地说，图像的显示在图像处理，尤其是图像分析过程中并不是必需的。但是图像的显示是提高图像处理分析性能非常有用的一个手段，通过图像的显示，可以监视图像处理过程，并可交互控制处理分析过程。 图像显示最重要的特性是图像的大小、光度分辨率、灰度线性、平坦能