1. matlab 开始页面

博主使用的是 MATLAB R2018b 版本，所有代码都在该版本下运行。

1.1 新建脚本的页面

左侧：该路径下的文件，包括图片文件、代码文件（.m），可以点击预览。
中间上部：代码编辑区，可以编辑代码。
中间下部：命令行窗口，可以输入命令，做一些操作。
右侧：工作区，在命令行或代码区定义的变量都会在工作区显示出来。

上方菜单栏可以选择编辑器，在编辑器编辑完代码可以点击上面的运行开始运行自己写的代码。

1.2 命令行窗口命令

clc：清空命令行窗口。把下方命令行的窗口输入的东西清空

clear：清空右侧工作区。当右侧工作区有内容时，可以用该命令清空

close all：把打开的窗口全部关闭。当打开预览的图片时是一个窗口，可以用该命令关闭所有窗口

注：在命令行输入命令时，需要在命令结尾加一个分号，然后回车执行

注：在代码编辑区编写代码时，应将这三个命令都加在行首(示例见下图）

1.3 简单的基本命令

imshow('ImageName');

从右侧目录内选择一个图片文件，并新建一个窗口打开显示

title('TitleName')；

在显示的图片上方显示标题

figure;

默认所有图片都显示在一个 figure 里面（第二张图覆盖第一张），可以用 figure; 来新开一个 figure 显示新的图片

注：当一行有多个命令时用逗号分开，命令换行时用分号结尾

示例：

1.4 一个 figure 显示多张图

subplot(n, m, p), imshow('ImgaeName');

在一个 figure 中设置 n × m n×m n×m 张图片的位置，从左到右、从上到下依次为 1 ， 2 ， 3 ⋅ ⋅ ⋅ 1，2，3 ··· 1，2，3⋅⋅⋅ ， p 为在第 p 张显示 imshow 的图片

示例：

2. 图片变量和图片转换

2.1 读取图片

fa = imread('imagename');

读入一张图片，并将该图片赋给以fa命名的变量，然后在工作区会出现一个条目 fa ，有该条目的名称和值信息，对于 RGB 的图一般为三个维度的值。

工作区的uint8代表8位图，即每个像素点的取值为 0-255（从黑到白）。

下图中工作区的变量 fa 表示一张 RGB 的图，215×329×3 代表 *宽×高×维度 ，三维即代表有三层同样大小的图片重叠堆成，每张图片是不一样的颜色分量，详细情况将在后续讲解。

2.2 将 RGB 图片转换为灰度图

g = rgb2gray(fa);

把变量名为 fa 的 RGB 图片转换为灰度图，灰度图有一个维度的值，每个像素点的值也是 8 位表示（即取值为0-255），可以看下图工作区变量 g 的示例。

2.2 将图片转换为二值图

b = imbinarize(g);

将灰度图 g 转换为二值图，二值图也为一维图，二值图的每个像素点只能取 1(代表白色) 或 0(代表黑色)，其中的参数必须是灰度图。

在matlab2018中建议用 imbinarize 函数，在 matlab2016 中用 im2bw代替 imbinarize，两个均可以带有阈值，两个函数的详细区别见这里。

2.3 调整对比度

j = imadjust(g);

自动调整灰度图 g 的对比度，传入的参数一定要是灰度图（效果见图）

2.4 对图片的值进行映射

 j = imadjust(g, [low_in; high_in], [low_out; high_out]);

对图像 g 中的值映射，映射后的图像为 j 。

映射：使 g 图中在 low_in 和 high_in 之间的像素值，等比例映射为 low_out 和 high_out 之间。值低于 low_in 的值映射为 low_out ，高于 high_in 的值被映射为 high_out 。

后面两个参数都可以省略，即用 [ ] 来代替，代表 [0 1] 。

2.5 综合示例

以下的示例先展示了将图片转换为灰度图，然后输出了用 imadjust 自动调整的图片，然后显示了用 imadjust 自己输入参数调整的图片。

示例代码：

clear,clc,close all;
f=imread('lenna.png');
fa=rgb2gray(f);
figure;
imshow(fa),title('灰度图');
ga=imadjust(fa);
figure;
imshow(ga),title('自动调整');
gb=imadjust(fa,[0.4 0.6],[0.5 0.8]);
figure;
imshow(gb),title('手工指定值');

3. 直方图

3.1 直方图的函数

imhist(g);

输出灰度图 g 的直方图（对有相同像素值的像素点个数统计的图表）。

以下示例输出了将 RGB 的图片转换为灰度图后，统计灰度图 fa 的直方图。

上文提到，灰度图是一维图，每个像素点的取值为 0-255，从直方图横坐标可以看到，所有像素点的取值就是在 0-255 内，取不同值的像素个数也在直方图内的纵坐标显示出来了。

示例代码：

clear,clc,close all;
f=imread('lenna.png');
fa=rgb2gray(f);
subplot(1,2,1),imshow(fa);
subplot(1,2,2),imhist(fa);

3.2 直方图均衡操作

h = histeq(g);

对灰度图 g 进行直方图均衡，使图像的直方图的像素值分布的更均匀。

下例可以看到，通过 histeq 函数作用后，像素值大小不同的像素点的个数分布更加均匀了。

示例代码：

clear,clc,close all;
f=imread('lenna.png');fa=rgb2gray(f);
subplot(2,2,1),imshow(fa);
subplot(2,2,2),imhist(fa);gh=histeq(fa);
subplot(2,2,3),imshow(gh)
subplot(2,2,4),imhist(gh);

4. 额外知识

%：注释代码

%%：代码分节，将下面的代码单独分为一节，可以全部注释后在 主页>预设>编辑器/调试器>代码折叠 勾选可折叠节

Ctrl/Command + r：注释所有选中行
Ctrl/Command + f：去除所有选中行的注释
Ctrl/Command + i：缩进所有选中行

5. 附图

moon.jpg

lenna.png

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