【正文】 Y,I2,rect] = imcrop(?) 程序如下： xiaowu=imread(39。) 轉(zhuǎn)化后得到的灰度圖如下： 圖 轉(zhuǎn)化后的灰度圖 區(qū)域圖像的選取與保存 在 MATLAB中，用函數(shù) imcrop實(shí)現(xiàn)對圖像的剪切操作。 title(39。) y=rgb2gray(xiaowu)。 %顯示圖像 title(39。)。 程序如下： xiaowu=imread(39。 圖像的對比度調(diào)整 圖像的對比度調(diào)整使用函數(shù) rgb2gray（）。增亮圖 39。 %增亮圖像 subplot(1,2,2) imshow(y)。原彩色圖 39。 %讀取圖像路徑 figure subplot(1,2,1) imshow(xiaowu)。F:\matlab\mokui\39。 high_out],gamma) RGB2 = imadjust(RGB1,...) 其中 gamma 表示映射性質(zhì)，默認(rèn)值是 1 ，表示線性映射。 high_out],gamma) newmap = imadjust(map,[low_in。 high_out]) J = imadjust(I,[low_in。 圖像的亮度調(diào)整 圖像的亮度調(diào)整使用 imadjust（）函數(shù)，其調(diào)用格式如下： J = imadjust(I) J = imadjust(I,[low_in。 得到的彩色圖像如下 圖 原彩色圖 說明：所選擇的彩色圖的像素為 1600*1200。F:\matlab\mokui\39。原彩色圖 39。 %讀取圖像路徑 figure subplot(1,1,1) imshow(xiaowu)。F:\matlab\mokui\39。對于 GIF 文件， A可以是一個 m 的 N的按 1 由 P 的含灰度或索引圖像陣列 RGB 圖像不支持。 利用函數(shù) imwrite（）可以完成對圖像數(shù)據(jù)的保存操作，語法： imwrite(A,filename,fmt) imwrite(X,map,filename,fmt) imwrite(...,filename) imwrite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...) A 可以是一個 M 的 N 的（灰度圖像）或 M 的 N 的按 3（ 真彩色圖像）陣列，但它不能是一個空數(shù)組。此為 Matlab 還支持 16bit 的 PNG 和 TIF 圖像，當(dāng)讀取這類文件時， Matlab 就將其存貯在 uint16 中。每個像素的灰度級由最多四個像素參與的插值所唯一確定，雖然向后映射法比向前映射法要復(fù)雜，但是向后映射法對于 — 般的應(yīng)用卻具有更為現(xiàn)實(shí)的意義。如果含有放大處理，則一些輸出像素可能被漏掉。 對于向前映射法來說，由于許多輸入像素可能映射到輸出圖像的邊界之外，故向前映射法有些浪費(fèi)，而且每個輸出像素的灰度值可能要由許多輸入像素的灰度值來決定，因此要涉及多次運(yùn)算。 空間變換可如下表示：設(shè) (u， v)為源圖像上的點(diǎn)， (x， y)為目標(biāo)圖像上的點(diǎn)，則空間變換就是將源圖像上 (u， v)處的顏色值與目標(biāo)圖像上 (X， y)處的顏色對應(yīng)起來 (u， v) (x， y) 并具有以下關(guān)系： x=X(u， v)， y=Y(u， v) （即由 (u， v)計(jì)算對應(yīng) (x， y)） (1) 或 u=U(x， y)， v=V(x， y) （即由 (x， y)計(jì)算對應(yīng) (u， v)） (2) 其中 X(u， v)、 Y(u， v)、 U(x， y)、 V(x， y)均為變換。 關(guān)鍵詞：圖像縮放；空間變換；最鄰近插值；雙線性插值； 圖像處理中的空間變換 圖像的空間變換 [1]，也稱幾何變換或幾何運(yùn)算，包括圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、鏡像變換、轉(zhuǎn)置、縮放等。圖像分類常采用經(jīng)典的模式識別方法，有統(tǒng)計(jì)模式分類和句法（結(jié)構(gòu)）模式分類，近年來新發(fā)展起來的模糊模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式分類在圖像識別中也越來越受到重視。隨著圖像處理研究的深入發(fā)展，已經(jīng)開始進(jìn)行三維物體描述的研究，提出了體積描述、表面描述、廣義圓柱體描述等方法。作為最簡單的二值圖像可采用其幾何特性描述物體的特性，一般圖像的描述方法采用二維形狀描述，它有邊界描述和區(qū)域描述兩類方法。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(diǎn)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(jìn)一步進(jìn)行圖像識別、分析和理解的基礎(chǔ)。圖像復(fù)原要求對圖像降質(zhì)的原因有一定的了解，一般講應(yīng)根據(jù)降質(zhì)過程建立 “ 降質(zhì)模型 ” ，再采用某種濾波方法，恢復(fù)或重建原來的圖像。圖像增強(qiáng)不考慮圖像降質(zhì)的原因，突出圖像中所感興趣的部分。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)。 2）圖像編碼壓縮 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、處理時間和減少所占用的存儲器容量。因此，往往采用各種圖像變換的方法，如傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等間接處理技術(shù)，將空間域的處理轉(zhuǎn)換為變換 域處理，不僅可減少計(jì)算量，而且可獲得更有效的處理（如傅立葉變換可在頻域中進(jìn)行數(shù)字濾波處理）。 課 程 設(shè) 計(jì) 任 務(wù) 書 4．主要參考文獻(xiàn)： 1. 阮秋琦 等 .數(shù)字圖像處理（第三 版） .北京 ： 電子工業(yè)出版社 .20xx 2. 岡薩雷斯 等 .數(shù)字圖像 處理（ MATLAB 版） .北京： 電子工業(yè)出版社 .20xx 3. 楊杰 等 .數(shù)字圖像處理及 MATLAB 實(shí)現(xiàn)：學(xué)習(xí)與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo) .北京 ：電子 工業(yè) 出版社 .20xx 4. 劉衛(wèi)國 等 .MATLAB 程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用 .北京 ：