【正文】 始自己動(dòng)手, Moler給這個(gè)接口程序取名為MATLAB,該名為矩陣(matrix)和實(shí)驗(yàn)室(labotatory),MATLAB在多所大學(xué)里作為教學(xué)輔助軟件使用,并作為面向大眾的免費(fèi)軟件廣為流傳.　可以說(shuō)，MATLAB在科學(xué)計(jì)算與工程應(yīng)用方面的編程效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他高級(jí)語(yǔ)言。是國(guó)際公認(rèn)的優(yōu)秀數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一。圖像數(shù)組為M*N*3，M，N表示圖像像素的行列數(shù)。（4）RGB圖像與索引圖像一樣，RGB圖像分別用紅，綠，藍(lán)三個(gè)亮度值為一組，代表每個(gè)像素的顏色。二進(jìn)制圖像可以保存為雙精度或uint8類型的雙精度數(shù)組，顯然使用uint8類型更節(jié)省空間。二進(jìn)制圖像保存在一個(gè)由二維的由0（關(guān)）和1（開(kāi)）組成的矩陣中。矩陣的每個(gè)元素代表不同的亮度或灰度級(jí)。（2）灰度圖像在MATLAB中，灰度圖像是保存在一個(gè)矩陣中的，矩陣中的每一個(gè)元素代表一個(gè)像素點(diǎn)。如果圖像矩陣為雙精度類型，第一點(diǎn)的值對(duì)應(yīng)于顏色圖的第一行，第二點(diǎn)對(duì)應(yīng)于顏色圖的第二行，依次類推。Colormap=[R，G， B]，R，G，B為值域?yàn)閇0，1]的實(shí)數(shù)值。對(duì)于每個(gè)像素，圖像矩陣包含一個(gè)值，這個(gè)值就是顏色圖中的索引。 圖像類型MATLAB中，一幅圖像可能包含一個(gè)數(shù)據(jù)矩陣，也可能包含一個(gè)顏色映射表矩陣。1，8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。文件內(nèi)容包括：文件頭，參數(shù)指針表與參數(shù)域，參數(shù)數(shù)據(jù)表和圖像數(shù)據(jù)四部分。（5）TIFF（Tagged Image File Format）格式。有8位，24位光柵數(shù)據(jù)集。文件內(nèi)容包括：文件頭（一個(gè)BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個(gè)顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。（2）BMP（Windows Bitmap）格式。可處理1，4，8，16，24位等圖像數(shù)據(jù)。（5）其他應(yīng)用圖像的遠(yuǎn)距離通信；多媒體計(jì)算機(jī)系統(tǒng)及應(yīng)用；電視電話；服裝試穿顯示；理發(fā)發(fā)型預(yù)測(cè)顯示；電視會(huì)議；辦公自動(dòng)化、現(xiàn)場(chǎng)視頻管理等。（3）工業(yè)應(yīng)用CAD 和CAM技術(shù)用于模具、零件制造、服裝、印染業(yè)；零件、產(chǎn)品無(wú)損檢測(cè)，焊縫及內(nèi)部缺陷檢查；交通管制、機(jī)場(chǎng)監(jiān)控；火車車皮識(shí)別等。（1）在生物醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用主要包括顯微圖像處理；DNA顯示分析；紅、白血球分析計(jì)數(shù)；蟲(chóng)卵及組織切片的分析；癌細(xì)胞的識(shí)別；染色體分析等等。近年來(lái)計(jì)算機(jī)識(shí)別、理解圖像的技術(shù)發(fā)展很快，也就是圖像處理的目的除了直接供人觀看（如醫(yī)學(xué)圖像是為醫(yī)生觀看作診斷）外，還進(jìn)一步發(fā)展了與計(jì)算機(jī)視覺(jué)有關(guān)的應(yīng)用，如郵件自動(dòng)分檢，車輛自動(dòng)駕駛等。例如，什么是感知的初始基元，基元是如何組成的，局部與全局感知的關(guān)系，優(yōu)先敏感的結(jié)構(gòu)、屬性和時(shí)間特征等，這些都是心理學(xué)和神經(jīng)心理學(xué)正在著力研究的課題。由于人的視覺(jué)系統(tǒng)很復(fù)雜，受環(huán)境條件、視覺(jué)性能、人的情緒愛(ài)好以及知識(shí)狀況影響很大，作為圖像質(zhì)量的評(píng)價(jià)還有待進(jìn)一步深入的研究。在理解三維景物時(shí)需要知識(shí)導(dǎo)引，這也是人工智能中正在致力解決的知識(shí)工程問(wèn)題。（4）由于圖像是三維景物的二維投影，一幅圖象本身不具備復(fù)現(xiàn)三維景物的全部幾何信息的能力，很顯然三維景物背后部分信息在二維圖像畫(huà)面上是反映不出來(lái)的。就電視畫(huà)面而言，同一行中相鄰兩個(gè)像素或相鄰兩行間的像素，而相鄰兩幀之間的相關(guān)性比幀內(nèi)相關(guān)性一般說(shuō)還要大些。（3）數(shù)字圖像中各個(gè)像素是不獨(dú)立的，其相關(guān)性大。而語(yǔ)音帶寬僅為4kHz左右。（2）數(shù)字圖像處理占用的頻帶較寬。如一幅256256低分辨率黑白圖像，要求約64kbit的數(shù)據(jù)量；對(duì)高分辨率彩色512512圖像，則要求768kbit數(shù)據(jù)量；如果要處理30幀/秒的電視圖像序列，則每秒要求500kbit～。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識(shí)別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來(lái)新發(fā)展起來(lái)的模糊模式識(shí)別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識(shí)別中也越來(lái)越受到重視。（6）圖像分類（識(shí)別）。對(duì)于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。圖像描述是圖像識(shí)別和理解的必要前提。因此，對(duì)圖像分割的研究還在不斷深入之中，是目前圖像處理中研究的熱點(diǎn)之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來(lái)，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進(jìn)一步進(jìn)行圖像識(shí)別、分析和理解的基礎(chǔ)。（4）圖像分割。如強(qiáng)化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細(xì)節(jié)明顯；如強(qiáng)化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像增強(qiáng)和復(fù)原的目的是為了提高圖像的質(zhì)量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。編碼是壓縮技術(shù)中最重要的方法，它在圖像處理技術(shù)中是發(fā)展最早且比較成熟的技術(shù)。圖像編碼壓縮技術(shù)可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特?cái)?shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時(shí)間和減少所占用的存儲(chǔ)器容量。目前新興研究的小波變換在時(shí)域和頻域中都具有良好的局部化特性，它在圖像處理中也有著廣泛而有效的應(yīng)用。由于圖像陣列很大，直接在空間域中進(jìn)行處理，涉及計(jì)算量很大。數(shù)字圖像處理的產(chǎn)生和迅速發(fā)展主要受三個(gè)因素的影響：一是計(jì)算機(jī)的發(fā)展；二是數(shù)學(xué)的發(fā)展(特別是離散數(shù)學(xué)理論的創(chuàng)立和完善)；三是廣泛的農(nóng)牧業(yè)、林業(yè)、環(huán)境、軍事、工業(yè)和醫(yī)學(xué)等方面的應(yīng)用需求的增長(zhǎng)。N和K的值越大，圖像越清晰。由于數(shù)字圖像是連續(xù)圖像的近似，從圖像數(shù)字化的過(guò)程可以看到。在數(shù)字圖像處理中，一般都取成2的整數(shù)冪，即: () （）一幅數(shù)字圖像在計(jì)算機(jī)中所占的二進(jìn)制存儲(chǔ)位數(shù)b為: ()例如，灰度級(jí)為256級(jí)(m=8)的512512的一幅數(shù)字圖像，需要大約210萬(wàn)個(gè)存儲(chǔ)位。但在只有黑白二值的二值圖像的情形，一般設(shè)0為白，1為黑。如果把這些連續(xù)變化的值（灰度值）量化為8bit，則灰度值被分成02552的256個(gè)級(jí)別，分別對(duì)應(yīng)于各個(gè)灰度值的濃淡程度，叫做灰度等級(jí)或灰度標(biāo)度。像素的值，是指白色灰色黑色的濃淡值，有時(shí)候也指光的強(qiáng)度（亮度）值或灰度值。通過(guò)采樣，如設(shè)橫向的像素?cái)?shù)為M，縱向的像素?cái)?shù)為N，則畫(huà)面的大小可以表示為“M*N”個(gè)像素。對(duì)于由此得到的一維信號(hào)，通過(guò)求出每一特定間隔的值，可以得到離散的信號(hào)。圖像基本上是在二維平面上連續(xù)分布的信息形式要把它輸入到計(jì)算機(jī)中，首先要把二維信號(hào)變成一維信號(hào)，因此要進(jìn)行掃描（scanning）。圖21 數(shù)字圖像為了從一般的照片，景物等模擬圖像中得到數(shù)字圖像，需要對(duì)傳統(tǒng)的模擬圖像進(jìn)行采樣與量化兩種操作（二者統(tǒng)稱為數(shù)字化）。有時(shí)候也用pel這一簡(jiǎn)寫(xiě)詞）的小的離散點(diǎn)，各像素的灰度值也是用離散值即整數(shù)值來(lái)表示的。第五章 總結(jié)與展望。第三章 介紹了Matlab仿真工具。全文共分6章，結(jié)構(gòu)安排如下：第一章 緒論，介紹了課題研究目的及意義和國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。圖像理解雖然在理論方法研究上已取得不小的進(jìn)展，但它本身是一個(gè)比較難的研究領(lǐng)域，存在不少困難，因人類本身對(duì)自己的視覺(jué)過(guò)程還不甚了解，因此計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)有待人們進(jìn)一步探索的新領(lǐng)域。很多國(guó)家，特別是發(fā)達(dá)國(guó)家投入更多的人力、物力到這項(xiàng)研究，取得了不少重要的研究成果。隨著圖像處理技術(shù)的深入發(fā)展，從70年代中期開(kāi)始，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能、思維科學(xué)研究的迅速發(fā)展，數(shù)字圖像處理向更高、更深層次發(fā)展。1979年，這項(xiàng)無(wú)損傷診斷技術(shù)獲得了諾貝爾獎(jiǎng)，說(shuō)明它對(duì)人類作出了劃時(shí)代的貢獻(xiàn)。CT的基本方法是根據(jù)人的頭部截面的投影，經(jīng)計(jì)算機(jī)處理來(lái)重建截面圖像，稱為圖像重建。數(shù)字圖像處理取得的另一個(gè)巨大成就是在醫(yī)學(xué)上獲得的成果。隨后又對(duì)探測(cè)飛船發(fā)回的近十萬(wàn)張照片進(jìn)行更為復(fù)雜的圖像處理，以致獲得了月球的地形圖、彩色圖及全景鑲嵌圖，獲得了非凡的成果，為人類登月創(chuàng)舉奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，也推動(dòng)了數(shù)字圖像處理這門(mén)學(xué)科的誕生。首次獲得實(shí)際成功應(yīng)用的是美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室（JPL）。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺(jué)效果為目的。 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開(kāi)始利用計(jì)算機(jī)來(lái)處理圖形和圖像信息。圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源，因此，圖像處理的應(yīng)用領(lǐng)域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。實(shí)施方案：查閱整理有關(guān)二值圖像處理技術(shù)的資料，掌握BMP位圖文件格式以及基本的數(shù)字圖像操作方法和圖像二值化