1. DIP概述

(1) 数字图像处理（Digital Image Processing）及特点

数字图像处理又称为计算机图像处理，它是将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性，从而达到人们所要求的预期结果。数字图像处理有以下特点：处理信息量大、占用的频带较宽、数字图像中各个像素（Pixel）的相关性大。

（2）图像处理系统
一般的图像处理系统都是由图像数字化设备、图像处理器（计算机）和图像输出设备组成的。
图像数字化设备是将输入的模拟量（如光、超声波和X射线等）转换成离散的电信号，以供计算机使用。图像处理计算机是以软件方式完成对图像的各种处理和识别。图像输出设备则是将图像处理的中间或最后结果显示出来。
数字图像处理系统的优点是：精度高、处理速度快、通用性和灵活性高、再现性好等。
（3）主要研究内容

图像增强（Enhancement）：包括时域频域变换、点运算、空间域滤波和频率域滤波。
图像复原（Restoration）：预测图像退化模型，并尽可能恢复图像的原貌。
图像压缩与编码（Compression and Coding）：利用图像信号的统计特征对图像信号进行高效压缩和编码。
图像分割（Segmentation）：把图像按照其灰度或者集合特征分割成独立区域的过程。
图像分类（Classification）：将图像经过预处理（变换、增强、压缩、编码、复原等）操作后，再将图像中的目标物体特征进行分割，特征提取，进而进行分类。

2. MATLAB与数字图像处理

Matlab（Matrix—Lab矩阵实验室）软件功能强大，其内容涉及矩阵代数、微积分、应用数学、有限单元法、科学计算与数理统计、信号与系统、自动控制系统及通信技术、神经网络、小波分析及其应用、数字图像处理、计算机图形学、电子电气、电机学、朴素物理、力学和机械振动等方面。MATLAB语法结构简单，数值计算工具丰富效率高，图形功能完备，特别受到以完成数据处理为目标的广大研究生和技术研发人员的青睐。但是，MATLAB相比于其他开源图像处理库如OpenCV、OpenGL、OpenCL等，其程序执行速度有不小差距。

Matlab中的基本数据结构是由一组有序的实数或复数元素构成的数组，同样的，Matlab中通常用二维数组（矩阵）来存储图像数据，数组的每个元素对应一个像素值。而不同类型的图像数据其存储结构通常不同，如RGB256256256真彩色图像则需要一个三维数组，3个维度分别代表R（red）、G（green）、B（blue）。
在这里插入图片描述
RGB图像：

一副RGB图像就是彩色像素的一个MN3数组，其中每一个彩色相似点都是在特定空间位置的彩色图像相对应的红、绿、蓝三个分量。
令fR，fG，fB分别代表三种RGB分量图像，一副RGB图像就利用cat（级联）操作将这些分量图像组合成彩色图像：

rgb_image=cat(3,fR,fG,fB);

3. MATLAB图像处理工具箱

MATLAB提供了丰富的图像处理函数，主要完成以下功能：

图像的几何操作
图像的领域和图像块操作
线性滤波和滤波器设计
图像变换
图像分析和增强
二值图像形态学操作
图像复原
图像编码
特定区域操作

图像文件的读/写函数
（1）imread（）；函数用于实现图像文件的读取。
```
A = imread('ima.jpg'); % imread来读取图像
imshow(A);        %用imshow函数显示图像
```
（2）imwrite（）；函数用来实现图像文件的写入。
```
imwrite(A,'image.jpg'); %把文件写在MATLAB工作目录下
```
（3）用iminfo（）函数来获取图像文件信息
```
info=iminfo(A); %用iminfo查询图像信息
```
（4）colorbar（）函数将颜色条添加在坐标轴对象上。

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	RGB=imread('ima.jpg');
	I=rgb2gray(RGB);      %RGB转灰度图
	h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];
	I2=filter2(h,I);
	imshow(I2,[]),colorbar('vert')  %将颜色条添加到坐标对象中

图像变换函数

MATLAB与数字图像处理概述

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3. MATLAB图像处理工具箱

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