matlab实现
1 .数字图像处理简要介绍
数字图像是将传统图像的画面分割为像素的小离散点，并且各像素的灰度值也用离散值表示。
数字图像处理是一种在计算机中进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理的方法和技术。
2 .图像显示和运算
2.1图像显示
Matlab显示语句
imshow(I，[low high] ) %图像显示正常
I是要显示的图像矩阵。[low high]指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素显示为白色； 小于low的像素显示为黑色； 位于高和低之间的像素按比例拉伸，并显示为不同级别的灰色。
子打印(m，n，p ) )。
打开包含m行n列图像位置的窗口，聚焦在第p个位置。
2.2图像运算
将灰度化彩色图像变换为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。 彩色图像中每个像素的颜色由三个分量r、g和b确定，每个分量具有255个中值。 这样，一个像素点就可以有1600万(255*255 )以上的颜色变化范围。 另一方面，灰度图像是r、g、b三个分量相同的特殊的彩色图像，一个像素的点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种类中，首先将各种格式的图像转换成灰度图像，以减少后续的图像的计算量灰度图像的描述与彩色图像一样，反映了整个图像以及局部饱和度和亮度水平的分布和特征。 图像的灰度化处理可以通过两种方法实现。
第一种方法是求出各像素点的r、g、b三个分量的平均值，并将该平均值提供给该像素的三个分量。
第二种方法是，在YUV颜色空间中，y分量的物理意义是焦点的亮度，由该值反映亮度水平，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系，可以建立Y=0.3R 0.59G 0.11B这样的亮度y与r、g、b三个颜色分量的对应
灰度直方图是灰度等级的函数，表示具有图像中的各灰度等级的像素的数量，反映了图像中的各灰度的出现频率。
改善图像的目标是提高图像质量，包括提高对比度、消除模糊和噪声、校正几何失真等； 图像复原是指假设已知的模糊或噪声模型时，试图推测原始图像的技术。
Matlab图像格式转换语句
RGB2gray(I )根据RGB图像创建灰度图像
imhist(I ) %绘制灰度直方图
图像的线性变换
db=f(da )=f A*D A f B