【正文】 X，則稱B包含于(included in)X，記作B X。2.先來定義一些基本符號和關系。二值圖像的邏輯運算盡管本質上很簡單，但對于實現(xiàn)以形態(tài)學為基礎的圖像處理算法是一種有力的補充手段。這兩個可取的值分別對應于關閉和打開，關閉表示該像素處于背景，而打開表示該像素處于前景。圖像邊緣對圖像識別和計算機分析十分有用，在MATLAB中，函數(shù)edge()用于灰度圖像邊緣的提取，它支持六種不同的邊緣提取方法，即Sobel方法、Prewitt方法、Robert方法，Laplacian2Gaussian方法、過零點方法和Canny方法。以上所提到的MATLAB在圖像中的應用都是由相應的MATLAB函數(shù)來實現(xiàn)的，使用時，只需按照函數(shù)的調用語法正確輸入參數(shù)即可。（5） 圖像的數(shù)學形態(tài)學處理。（4） 圖像的分析和增強。（3） 圖像變換。MATLAB提供了圖像的和、差等線性運算 ，以及卷積、相關、濾波等非線性算。MATLAB提供了圖像文件讀入函數(shù)imread()，用來讀取如:bmp、tif、tiffpcx 、jpg 、gpeg 、hdf、xwd等格式圖像文；圖像寫出函數(shù)imwrite() ，還有圖像顯示函數(shù)image()、imshow()等等。下面就MATLAB在圖像處理中各方面的應用分別進行介紹。 MATLAB在圖像處理中的應用圖像處理工具包是由一系列支持圖像處理操作的函數(shù)組成的。開放性也許是MATLAB最受人們歡迎的特點。這些工具箱都是由該領域內學術水平很高的專家編寫的，所以用戶無需編寫自己學科范圍內的基礎程序，而直接進行高、精、尖的研究。功能性工具箱用于多種學科。其工具箱又分為兩類：功能性工具箱和學科性工具箱。MATLAB包含兩個部分：核心部分和各種可選的工具箱。由于MATLAB的程序不用編譯等預處理，也不生成可執(zhí)行文件，程序為解釋執(zhí)行，所以速度較慢。MATLAB還具有較強的編輯圖形界面的能力。（6）MATLAB的圖形功能強大。例如，在MATLAB里，用戶無需對矩陣預定義就可使用。 （3）MATLAB既具有結構化的控制語句（如for循環(huán)，while循環(huán)，break語句和if語句），又有面向對象編程的特性。（2）運算符豐富。由于庫函數(shù)都由本領域的專家編寫，用戶不必擔心函數(shù)的可靠性。（1）語言簡潔緊湊，使用方便靈活，庫函數(shù)極其豐富。MATLAB給用戶帶來的是最直觀，最簡潔的程序開發(fā)環(huán)境。MATLAB最突出的特點就是簡潔。可以說，無論你從事工程方面的哪個學科，都能在MATLAB里找到合適的功能。在設計研究單位和工業(yè)部門，MATLAB被廣泛用于科學研究和解決各種具體問題。在國外，MATLAB已經經受了多年考驗。在MATLAB問世不久的80年代中期，原先控制領域里的一些軟件包紛紛被淘汰或在MATLAB上重建。這種軟件的缺點是使用面窄，接口簡陋，程序結構不開放以及沒有標準的基庫，很難適應各學科的最新發(fā)展，因而很難推廣。另一類是數(shù)學分析型軟件,Mathematica,Maple等,這類軟件以符號計算見長,能給出解析解和任意精確解,在其卓越數(shù)值計算和圖示能力的基礎上,又率先在專業(yè)水平上開拓了其符號計算,文字處理,可視化建模和實時控制能力,開發(fā)了適合多學科,MATLAB以經占據(jù)了數(shù)值軟件市場的主導地位。1984年,Cleve Moler和John Little成立了Math Works公司,正式把MATLAB推向市場,并繼續(xù)進行MATLAB的研究和開發(fā)。到70年代后期,身為美國New Mexico大學計算機系系主任的Cleve Moler,在給學生講授線性代數(shù)課程時,想教學生使用EISPACK和LINPACK程序庫,但他發(fā)現(xiàn)學生用FORTRAN編寫接口程序很費時間,于是他開始自己動手, Moler給這個接口程序取名為MATLAB,該名為矩陣(matrix)和實驗室(labotatory),MATLAB在多所大學里作為教學輔助軟件使用,并作為面向大眾的免費軟件廣為流傳。MATLAB包括擁有數(shù)百個內部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox).,可視化建模仿真,控制工具包,信號處理工具包,通信工具包等都屬于此類。是國際公認的優(yōu)秀數(shù)學應用軟件之一。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，藍三個亮度值為一組，代表每個像素的顏色。二進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。二進制圖像保存在一個由二維的由0（關）和1（開）組成的矩陣中。矩陣的每個元素代表不同的亮度或灰度級。（2）灰度圖像在MATLAB中，灰度圖像是保存在一個矩陣中的，矩陣中的每一個元素代表一個像素點。如果圖像矩陣為雙精度類型，第一點的值對應于顏色圖的第一行，第二點對應于顏色圖的第二行，依次類推。Colormap=[R，G， B]，R，G，B為值域為[0，1]的實數(shù)值。對于每個像素，圖像矩陣包含一個值，這個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數(shù)據(jù)矩陣，也可能包含一個顏色映射表矩陣。1，8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。文件內容包括：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。文件內容包括：文件頭（一個BITMAP FILEHEADER數(shù)據(jù)結構），位圖信息數(shù)據(jù)塊（位圖信息頭BITMAP INFOHEADER和一個顏色表）和圖像數(shù)據(jù)。（2）BMP（Windows Bitmap）格式?？商幚?，4，8，16，24位等圖像數(shù)據(jù)。（5）其他應用圖像的遠距離通信；多媒體計算機系統(tǒng)及應用；電視電話；服裝試穿顯示；理發(fā)發(fā)型預測顯示；電視會議；辦公自動化、現(xiàn)場視頻管理等。（3）工業(yè)應用CAD和CAM技術用于模具、零件制造、服裝、印染業(yè)；零件、產品無損檢測，焊縫及內部缺陷檢查；交通管制、機場監(jiān)控；火車車皮識別等。（1）在生物醫(yī)學中的應用主要包括顯微圖像處理；DNA顯示分析；紅、白血球分析計數(shù)；蟲卵及組織切片的分析；癌細胞的識別；染色體分析等等。近年來計算機識別、理解圖像的技術發(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)學圖像是為醫(yī)生觀看作診斷）外，還進一步發(fā)展了與計算機視覺有關的應用，如郵件自動分檢，車輛自動駕駛等。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系，優(yōu)先敏感的結構、屬性和時間特征等，這些都是心理學和神經心理學正在著力研究的課題。由于人的視覺系統(tǒng)很復雜，受環(huán)境條件、視覺性能、人的情緒愛好以及知識狀況影響很大，作為圖像質量的評價還有待進一步深入的研究。在理解三維景物時需要知識導引，這也是人工智能中正在致力解決的知識工程問題。（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面上是反映不出來的。就電視畫面而言，同一行中相鄰兩個像素或相鄰兩行間的像素，而相鄰兩幀之間的相關性比幀內相關性一般說還要大些。（3）數(shù)字圖像中各個像素是不獨立的，其相關性大。而語音帶寬僅為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～。圖像分類常采用經典的模式識別方法，有統(tǒng)計模式分類和句法（結構）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經網絡模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。（6）圖像分類（識別）。對于特殊的紋理圖像可采用二維紋理特征描述。圖像描述是圖像識別和理解的必要前提。因此，對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之一。圖像分割是將圖像中有意義的特征部分提取出來，其有意義的特征有圖像中的邊緣、區(qū)域等，這是進一步進行圖像識別、分析和理解的基礎。（4）圖像分割。如強化圖像高頻分量，可使圖像中物體輪廓清晰，細節(jié)明顯；如強化低頻分量可減少圖像中噪聲影響。圖像增強和復原的目的是為了提高圖像的質量，如去除噪聲，提高圖像的清晰度等。編碼是壓縮技術中最重要的方法，它在圖像處理技術中是發(fā)展最早且比較成熟的技術。圖像編碼壓縮技術可減少描述圖像的數(shù)據(jù)量（即比特數(shù)），以便節(jié)省圖像傳輸、處理時間和減少所占用的存儲器容量。目前新興研究的小波變換在時域和頻域中