(完整版)基于matlab的数字图像处理毕业设计论文
基于Matlab的数字图像处理系统设计_毕业论文设计 精品推荐
论文（设计）题目：基于MATLAB的数字图像处理系统设计基于MATLAB的数字图像处理系统设计摘要MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。
笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。
上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。
这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。
关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换第一章绪论1.1 研究目的及意义图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。
MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。
它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。
1.2 国内外研究现状1.2.1 国内研究现状国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。
matlab图像处理毕业设计
matlab图像处理毕业设计Matlab图像处理毕业设计在计算机科学与技术领域，图像处理一直是一个重要的研究方向。
随着数字图像的广泛应用，图像处理技术也变得越来越重要。
Matlab作为一种功能强大的编程语言和开发环境，被广泛应用于图像处理领域。
本文将探讨如何使用Matlab进行图像处理的毕业设计。
首先，我们需要明确毕业设计的目标和要求。
一个好的毕业设计应该能够展示学生对图像处理理论和实践的深入理解，并能够解决实际问题。
因此，在选择毕业设计的题目时，我们应该选择一个有挑战性和实用性的课题。
一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像增强算法研究。
图像增强是图像处理的一个重要分支，旨在改善图像的质量和清晰度。
在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像增强算法，并使用Matlab实现和比较它们的性能。
例如，我们可以选择直方图均衡化、自适应直方图均衡化、多尺度增强等算法，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。
另一个可能的毕业设计课题是基于Matlab的图像分割算法研究。
图像分割是图像处理中的一个重要任务，旨在将图像分成若干个具有相似特征的区域。
在这个课题中，我们可以选择一个或多个图像分割算法，并使用Matlab实现和评估它们的性能。
例如，我们可以选择基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法等，并通过实验比较它们在不同图像上的效果。
此外，我们还可以选择其他与图像处理相关的课题，如图像压缩、图像恢复、图像特征提取等。
无论选择哪个课题，我们都需要深入研究相关的理论知识，并使用Matlab进行算法实现和实验验证。
在进行毕业设计时，我们应该注意以下几点。
首先，我们应该充分理解所选择的图像处理算法的原理和特点，并能够清楚地解释它们的优缺点。
其次，我们应该熟练掌握Matlab的基本操作和图像处理工具箱的使用，以便能够高效地实现和测试算法。
此外，我们还应该注意实验设计的合理性和结果的可靠性，确保实验结果的准确性和可重复性。
基于matlab的数字图像处理本科毕业设计论文
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
基于matlab的数字图像处理论文
迭代与分形姓名：吴涛班级：2007级电科一班学号：20074053053摘要：几何学研究的对象是客观世界中物体的形状。
传统欧氏几何学的研究对象，都是规则并且光滑的，比如：直线、曲线、曲面等。
但客观世界中物体的形状，并不完全具有规则光滑等性质，因此只能近似当作欧氏几何的对象，比如：将凹凸不平的地球表面近似为椭球面。
虽然多数情况下通过这样的近似处理后，能够得到符合实际情况的结果，但是对于极不规则的形态，比如：云朵、烟雾、树木等，传统的几何学就无能为力了。
如何描述这些复杂的自然形态？如何分析其内在的机理？这些就是分形几何学所面对和解决的问题。
关键字：迭代；分形；树形Abstract:the study of geometry object is the objective world in the shape of an object. Traditional Euclidean geometry object of study, is all the rules and smooth, for instance: linear, curve and surface etc. But the objective world in the shape of an object, not completely with regular smooth nature, therefore can only approximate such as Euclidean geometry object, such as: the uneven surface of the earth for approximate ellipsoid. Although most cases through such an approximate treatment after, can get the result accords with the actual situation, but for great irregularity of form, such as: the clouds, smoke, such as trees, traditional geometry as a repeater.How to describe these complex natural forms? How to analyze its inherent mechanism? These are the fractal geometry facing and solve the problem.Key words: iterations, Fractal; tree一、问题分析在我们的世界上，存在着许多极不规则的复杂现象，比如：弯弯曲曲的海岸线、变化的云朵、宇宙中星系的分布、金融市场上价格的起伏图等，为了获得解释这些极端复杂现象的数学模型，我们需要认识其中蕴涵的特性，构造出相应的数学规则。
Matlab 图像数字处理论文
MATLAB编程课程项目项目题目：图像数字处理姓名：学号：院系：计算机科学与技术学院小组成员：一、项目的背景、内容所谓图像处理就是计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为。
实质上是一段能够被计算机还原显示和输出为一副图像的数字码。
21世纪是一个充满信息的时代，图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。
图像处理技术可以帮助人们更客观、更准确地认识世界。
我们的项目就是运用图像处理技术，对图片进行基本操作。
例如：图像反转，图像的灰度线性变换，图像的Log算子测边缘，图像的膨胀和腐蚀。
在这个项目中，我负责的是Log算子测边缘，用来判断边缘像素是位于图像的明区还是暗区。
二、项目所用方法与已有方法的分析和比较经典的边缘检测方法，是对原始图像中像素的某小邻域来构造边缘检测算子。
常用的边缘检测方法有:Roberts边缘检测算子、Sobel边缘检测算子、Prewitt边缘检测算子、Canny边缘检测算子、Laplace边缘检测算子等等。
这些方法多是以待处理像素为中心的邻域作为进行灰度分析的基础，实现对图像边缘的提取并已经取得了较好的处理效果。
Roberts 算子提取边缘的结果边缘较粗，边缘定位不很准确，Sobel算子和Prewitt 算子对边缘的定位就准确了一些，而采用拉普拉斯高斯算子（Log）进行边缘提取的结果要明显优于前三种算子，特别是边缘比较完整，位置比较准确。
下面为几种常用边缘检测算子的对比图：三、项目的意义与特点现实的生活生产中，对于图像技术的需求越来越多，图像的处理技术也层出不穷，我们有必要了解基本的图像变换和处理技术。
本次实验采取了极为方便的图像处理过程，加深了同学们对图像处理的了解和兴趣。
而我负责的图像边缘检测更是运用广泛，Log算子边缘检测的基本特征是：1．平滑滤波是高斯滤波；2．增强步骤采用二阶导数(二维拉普拉斯函数)；3．边缘检测判据是二阶导数零交叉点并对应一阶导数的较大峰值；4．使用线性内插方法在子像素分辨率水平上估计边缘的位置。
基于matlab编程的数字图像处理论文
基于matlab编程的数字图像处理论文郑州航空工业管理学院结课设计(论文)2008 级电子信息工程专业 0813083 班级课程数字图像处理姓名苏冰山学号 081308322指导教师陈宇职称讲师二О一一年十月十七一、引言数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本次结课设计基于MATLAB的数字图像处理环境，利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。
论述了利用MATLAB实现灰度图像增强技术研究与设计。
二、设计内容此次设计探究了灰度图像增强技术在MATLAB的数字图像处理环境下的实现，主要包括空域变换增强和空域滤波增强的基本原理及编程实现。
涉及对比度的增强、图像求反、线性平滑滤波器、非线性平滑滤波器、低通滤波、高通滤波的程序算法实现及运行后的效果图。
灰度图像增强图像增强是一类基本的图像处理技术，其目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉效果更好、更有用的图像。
这里的好和有用要因具体的应用目的和要求而异，并且所需的具体增强技术也可不同。
目前常用的增强技术根据其处理所进行的空间不同，可分为基于图像域的方法和基于变化域的方法。
第一类，直接在图像所在的空间进行处理，也就是在像素组成的空间里直接对像素进行操作;第二类，在图像的变化域对图像进行间接处理。
空域增强方法可表示为:g(x,y)=EH[f(x,y)]其中f(x，y)和g(x，y)分别为增强前后的图像，EH代表增强操作。
matlab 数字图像处理论文
河北工业大学城市学院毕业论文作者：杨超学号：073142系专题：业：目：机械系测控技术与仪器数字图像处理软件包的开发设计指导者：评阅者：张宗华(姓名)(姓名)教授(专业技术职务)(专业技术职务)2011 年6月4日河北工业大学城市学院2011 届毕业论文11河北工业大学城市学院2011 届毕业论文目次1 引言 (3)1.1 数字图像处理简介 (3)1.2 数字图像处理的应用 (3)1.3 软件包的设计 (4)2 MATLAB 图像处理工具箱 (5)2.1 MATLAB 简介 (5)2.2 图像处理工具箱简介 (5)3 图形用户界面 (7)3.1 图形用户界面简介 (7)3.2 MATLAB 常用的基本命令 (7)3.3 常用图像操作 (8)3.5 GUI 的创建 (10)3.6 GUI 的应用 (12)4 数字图像处理软件的设计 (14)4.1 图像的读入和显示 (14)4.2 格式转换 (15)4.3 图像的灰度变换 (20)4.4 图像的二值化 (21)4.5 图像直方图 (22)4.6 图像锐化 (24)4.6.1 线性锐化滤波器 (24)4.6.2 非线性锐化滤波器 (25)4.7 图像边界提取 (26)4.8 图像边缘检测 (27)5.EXE 文件的生成 (30)结论 (31)参考文献 (32)致谢 (34)2（ 河北工业大学城市学院 2011 届毕业论文1引言1.1 数字图像处理简介数字图像处理是一门利用计算机对图像进行处理的学科。
主要讲解利用计算机处 理图像的基本原理和方法。
随着计算机和信息技术的发展,数字图像处理的地位和作 用越来越突出，由于其实用价值高，应用范围极为广泛，现已应用于军事技术、政府 部门和医疗卫生等多种领域。
图像处理的算法和实践都需要在计算机上实现,将MATLAB 软件引入数字信号处理 中。
MATLAB 软件为数字图像处理提供了功能丰富的工具，通过计算机演示，将抽象 的理论转化为形象可视化的图形，可以形象直观地展示出抽象复杂的内容。
【精编完整版】基于Matlab和Mobius变换的图像处理毕业论文设计
泉州师范学院毕业论文（设计）题目基于Matlab和Mobius变换的图像处理毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：基于Matlab和Mobius变换的图像处理摘要：把Mobius变换应用到一种新型的通信系统中，以数字图像作为原始的输入信号，经过调制之后，在接收端，用跟调制载波信号不同频同相的信号进行解调。
仿真结果表明，该新型的通信系统可以很好的恢复原始的数字图像信号。
接着对一张图片分割成四块处理，对分割后的不同模块用不同的调制解调函数在新型的通信系统中传输，并用Matlab软件在计算机上仿真。
关键词：Matlab；数字图像；新型通信系统；仿真；第一章：引言1.1 本论文的来源传统的通信系统中，两个正交的调制与解调的函数是同一个函数族，但在实际应用中也存在重重困难，特别是在保密方面。
在传统的通信传输系统中，信号在调制与解调过程中，载波只要满足同频同相，就可以把原始信号恢复出来，在科技高速腾飞的今天，有用的信息是很容易被人窃取，造成一些不必要的损失。
而Mobius变换的提出，大大改善了现有的通信系统[1]。
在通信方面Mobius 变换就是把信号展开成非正交周期函数族的叠加，而这些信号可以选用数字通信中比较常用的方波信号、三角波信号、锯齿波信号等，同时也得到了与该非正交周期函数族正交的另一个非正交周期函数族，这给信号的解调奠定了基础[2-4]。
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摘要数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。
数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术。
数字图像处理技术已经在各个领域上都有了比较广泛的应用。
图像处理的信息量很大，对处理速度的要求也比较高。
MATLAB强大的运算和图形展示功能，使图像处理变得更加的简单和直观。
本文介绍了MATLAB 语言的特点,基于MATLAB的数字图像处理环境，介绍了如何利用MATLAB及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用MATLAB图像处理工具箱进行图像处理的方法。
主要论述了利用MATLAB实现图像增强、二值图像分析等图像处理。
关键词：MATLAB，数字图像处理，图像增强，二值图像AbstractDigital image processing is an emerging technology, with the development of computer in various areas on the processing speed requirement is relatively ），线性量化（liner quantization ），对数量化，MAX 量化，锥形量化（tapered quantization ）等。
3. 采样、量化和图像细节的关系上面的数字化过程，需要确定数值N 和灰度级的级数K 。
在数字图像处理中，一般都取成2的整数幂，即:(2.1)(2.2)一幅数字图像在计算机中所占的二进制存储位数b 为:*log(2)**()m N N b N N m bit == (2.3)例如，灰度级为256级(m=8)的512×512的一幅数字图像，需要大约210万个存储位。
随着N 和m 的增加，计算机所需要的存储量也随之迅速增加。
由于数字图像是连续图像的近似，从图像数字化的过程可以看到。
这种近似的程度主要取决于采样样本的大小和数量(N 值)以及量化的级数K(或m 值)。
N 和K 的值越大，图像越清晰。
2.2 数字图像处理概述2.2.1 基本概念数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展(特别是离散数学理论的创立和完善)；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
2.2.2 研究内容数字图像处理主要研究的内容有以下几个方面：（1）图像变换。
由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
因此，往往采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，不仅可减少计算量，而且可获得更有效的处理（如傅里叶变换可在频域中进行数字滤波处理）。
目前新兴研究的小波变换在时域和频域中都具有良好的局部化特性，它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
（2）图像编码压缩。
图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量（即比特数），以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。
压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。
（3）图像增强和复原。
图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。
如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。
图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。
（4）图像分割。
图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。
虽然目前已研究出不少边缘提取、区域分割的方法，但还没有一种普遍适用于各种图像的有效方法。
因此，对图像分割的研究还在不断深入之中，是目前图像处理中研究的热点之一。
（5）图像描述。
图像描述是图像识别和理解的必要前提。
作为最简单的二值图像可采用其几何特性描述物体的特性，一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。
对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
随着图像处理研究的深入发展，已经开始进行三维物体描述的研究，提出了体积描述、表面描述、广义圆柱体描述等方法。
（6）图像分类（识别）。
图像分类（识别）属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法（结构）模式分类，近年来新发展起来的模糊模式识别和人工神经网络模式分类在图像识别中也越来越受到重视。
2.2.3 基本特点（1）数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
（2）数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。
另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。
例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
2.2.4 主要应用计算机图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。
近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快，也就是图像处理的目的除了直接供人观看（如医学图像是为医生观看作诊断）外，还进一步发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分检，车辆自动驾驶等。
下面仅罗列了一些典型应用实例，而实际应用更广。
（1）在生物医学中的应用主要包括显微图像处理；DNA显示分析；红、白血球分析计数；虫卵及组织切片的分析；癌细胞的识别；染色体分析等等。
（2）遥感航天中的应用军事侦察、定位、导航、指挥等应用；多光谱卫星图像分析；地形、地图、国土普查；地质、矿藏勘探；天文、太空星体的探测及分析等。
（3）工业应用CAD 和CAM技术用于模具、零件制造、服装、印染业；零件、产品无损检测，焊缝及内部缺陷检查；交通管制、机场监控；火车车皮识别等。
（4）军事公安领域中的应用巡航导弹地形识别；指纹自动识别；警戒系统及自动火炮控制；反伪装侦察；手迹、人像、印章的鉴定识别；过期档案文字的复原；集装箱的不开箱检查等。
（5）其他应用图像的远距离通信；多媒体计算机系统及应用；电视电话；服装试穿显示；理发发型预测显示；电视会议；办公自动化、现场视频管理等。
2.3 图像处理文件格式2.3.1 MATLAB图像文件格式MATLAB支持以下几种图像文件格式：（1）PCX（Windows Paintbrush）格式。
可处理1，4，8，16，24位等图像数据。
文件内容包括：文件头（128字节），图像数据、扩展颜色映射表数据。
（2）BMP（Windows Bitmap）格式。
有1，4，8，24位非压缩图像，8位RLE（Run-length Encoded ）图像。
文件内容包括：文件头（一个BITMAP FILEHEADER数据结构），位图信息数据块（位图信息头BITMAP INFOHEADER 和一个颜色表）和图像数据。
（3）HDF（Hierarchical Data Format）格式。
有8位，24位光栅数据集。
（4）JPEG(Joint Photographic Experts Group)格式，是一种成为联合图像专家组的图像压缩格式。
（5）TIFF（Tagged Image File Format）格式。
处理1，4，8，24位非压缩图像，1，4，8，24位packbit压缩图像，一位CCITT压缩图像等。
文件内容包括：文件头，参数指针表与参数域，参数数据表和图像数据四部分。
（6）XWD(X Windows Dump)格式。
1，8位Zpixmaps,XYbitmaps,1位XYpixmaps。
（7）PNG（Portable Network Graphics）格式。
2.3.2 图像类型MATLAB中，一幅图像可能包含一个数据矩阵，也可能包含一个颜色映射表矩阵。
MATLAB中有四种基本的图像类型：（1）索引图像索引图像包括图像矩阵与颜色图数组，其中，颜色图是按图像中颜色值进行排序后的数组。
对于每个像素，图像矩阵包含一个值，这个值就是颜色图中的索引。
颜色图为m*3双精度值矩阵，各行分别指定红绿蓝（RGB）单色值。
Colormap=[R，G， B]，R，G，B为值域为[0，1]的实数值。
图像矩阵与颜色图的关系依赖于图像矩阵是双精度型还是uint8（无符号8位整型）类型。
如果图像矩阵为双精度类型，第一点的值对应于颜色图的第一行，第二点对应于颜色图的第二行，依次类推。
如果图像矩阵是uint8，有一个偏移量，第0点值对应于颜色图的第一行，第一点对应于第二行，依次类推；uint8长用于图形文件格式，它支持256色。