《数字图像处理》-实验1

一、实验概述

1. 实验目标

熟悉 MATLAB 基本运行环境与核心操作界面；
掌握 MATLAB 中图像读取、显示、保存及格式转换的核心函数用法；
学会使用 MATLAB 实现图像灰度处理、二值化处理及图像间四则运算；
掌握图像处理过程与结果的可视化展示及文件保存方法。

2. 实验环境

操作系统：Windows 8/10/11
软件版本：MATLAB 2014 及以上版本

3. 核心原理

数字图像在 MATLAB 中以矩阵形式存储，所有图像处理操作本质上都是对矩阵数值的运算。本次实验主要运用 MATLAB 图像处理工具箱中的核心函数，包括图像读写函数（imread、imwrite）、格式转换函数（rgb2gray、im2bw）、图像运算函数（imadd、imsubtract 等）及可视化函数（figure、imshow、subplot），实现对彩色图、灰度图、二值图的处理与分析。

二、实验内容与完整代码实现

（一）彩色图转灰度图及矩阵特性对比

实验任务

读取彩色图像，转换为灰度图，截取指定区域，对比两者的矩阵维度、数据类型及数据内容差异，并可视化展示结果。

完整代码

复制代码

% 1. 读取彩色图像
image_path = 'ALi.jpg'; 
% A: 一个 m x n x 3 的三维矩阵，m是高度，n是宽度，3代表RGB三个颜色通道
A = imread(image_path);

% 2. 将彩色图像转换为灰度图像
% I_gray: 一个 m x n 的二维矩阵，每个元素代表一个像素的灰度值（0-255）
I_gray = rgb2gray(A);

% 3. 截取对应图像矩阵
% 定义要截取的区域
row_start = 100;
row_end   = 300;
col_start = 200;
col_end   = 400;

% 截取彩色图像的对应区域
A_crop = A(row_start:row_end, col_start:col_end, :);

% 截取灰度图像的对应区域
I_gray_crop = I_gray(row_start:row_end, col_start:col_end);

% 4. 比较异同并显示结果
% --- 显示原始图像和处理后的图像 ---
figure('Name', '图像显示与比较', 'NumberTitle', 'off');

% 子图1：显示原始彩色图像
subplot(2, 2, 1);
imshow(A);
title('1. 原始彩色图像');
axis on;

% 子图2：显示转换后的灰度图像
subplot(2, 2, 2);
imshow(I_gray);
title('2. 转换后的灰度图像');
axis on;

% --- 在命令行窗口打印矩阵信息进行比较 ---
fprintf('\n--- 矩阵信息比较 ---\n');

% 显示原始彩色图像矩阵 A 的信息
fprintf('1. 原始彩色图像矩阵 A:\n');
fprintf('   - 维度 (size): %s\n', mat2str(size(A)));
fprintf('   - 数据类型 (class): %s\n', class(A));
fprintf('   - 数据范围: [%d, %d]\n', min(A(:)), max(A(:)));

% 显示灰度图像矩阵 I_gray 的信息
fprintf('\n2. 灰度图像矩阵 I_gray:\n');
fprintf('   - 维度 (size): %s\n', mat2str(size(I_gray)));
fprintf('   - 数据类型 (class): %s\n', class(I_gray));
fprintf('   - 数据范围: [%d, %d]\n', min(I_gray(:)), max(I_gray(:)));

% --- 总结比较异同 ---
fprintf('\n--- 异同总结 ---\n');
fprintf('1. 维度不同：彩色图是三维矩阵 [高度, 宽度, 3]，灰度图是二维矩阵 [高度, 宽度]。\n');
fprintf('2. 数据类型相同：通常都是 uint8 (8位无符号整数)。\n');
fprintf('3. 数据内容不同：彩色图每个像素点有三个值 (R, G, B)，灰度图每个像素点只有一个亮度值。\n');
fprintf('4. 截取操作：截取的是相同空间位置的区域，但结果矩阵的维度依然保持各自的特性（彩色图截取后仍是三维，灰度图仍是二维）。\n');