基于MATLAB的水果识别的数字图像处理
使用Matlab进行图像识别的基本方法
使用Matlab进行图像识别的基本方法引言随着计算机视觉的快速发展，图像识别技术正在不断成熟和应用于各个领域。
作为一种强大的科学计算工具，Matlab在图像处理和识别方面发挥着重要作用。
本文将介绍使用Matlab进行图像识别的基本方法，包括图像预处理、特征提取和分类器训练等方面。
一、图像预处理图像预处理是图像识别的首要步骤，可以提升图像质量和减少噪声的影响。
在Matlab中，我们可以使用一系列的函数和工具箱来进行图像预处理。
常见的图像预处理方法包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将RGB图像转化为灰度图像。
该函数将RGB图像的红、绿、蓝三个分量按一定的权重进行加权平均，得到一个表示灰度的单通道图像。
2. 平滑滤波平滑滤波可以去除图像中的噪声，提升图像的质量。
Matlab中提供了多种平滑滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
用户可以根据实际需求选择合适的滤波方法。
3. 边缘检测边缘检测是图像预处理中常用的技术之一。
Matlab中有多种边缘检测算法可供选择，如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子等。
用户可以根据具体情况选择适合的边缘检测方法。
二、特征提取特征提取是图像识别的关键步骤，是将图像中的信息转化为可供分类器识别的特征向量。
在Matlab中，我们可以使用各种特征提取算法和工具箱来提取特征。
常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状特征。
1. 颜色直方图颜色直方图是一种常用的图像特征，可以反映图像中不同颜色的分布情况。
在Matlab中，我们可以使用imhist函数计算图像的颜色直方图。
通过统计图像中每个颜色值的像素个数，我们可以得到一个表示颜色分布的特征向量。
2. 纹理特征纹理特征是用来描述图像中的纹理信息的特征。
在Matlab中，我们可以使用局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）和灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）等方法来提取纹理特征。
在Matlab中进行数字图像处理与特征提取
在Matlab中进行数字图像处理与特征提取数字图像处理是一种通过使用计算机算法对图像进行处理和分析的技术。
在现代科学和技术中，数字图像处理具有广泛的应用，包括医学影像、遥感图像、计算机视觉等。
Matlab是一个功能强大且广泛使用的数值计算和绘图环境，也是数字图像处理和特征提取的理想工具。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，可用于各种图像处理任务，例如滤波、边缘检测、图像增强、图像分割等。
在数字图像处理中，最基本的操作之一是图像滤波。
滤波可以通过不同的滤波器来增强或降低图像的某些特征。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种滤波器，例如高斯滤波器、中值滤波器等。
这些滤波器可以消除噪声、平滑图像或者突出图像的某些细节。
边缘检测是数字图像处理的另一个重要任务。
边缘检测可以帮助我们找到图像中的物体边界或者纹理变化。
在Matlab中，常用的边缘检测算法有Sobel算子、Canny算子等。
这些算法可以根据图像的梯度变化来检测边缘，并生成二值化的边缘图像。
除了滤波和边缘检测，图像增强也是数字图像处理领域的一个重要任务。
图像增强可以通过增加图像的对比度、调整亮度或者变化色彩来改善图像的视觉效果。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数来进行图像增强。
该函数可以通过调整图像的灰度级别来增加图像的对比度，并改善图像的细节。
图像分割是数字图像处理中的一个挑战性任务。
图像分割可以将图像分成若干个子区域，每个子区域代表不同的对象或者纹理。
在Matlab中，常用的图像分割算法有阈值法、区域生长法、基于边缘的分割等。
这些算法可以根据图像的灰度级别、像素关系或者纹理特征来将图像分割成不同的区域。
除了数字图像处理，特征提取也是图像处理中的一个重要任务。
特征提取可以从图像中提取出有用的信息，用于分类、识别或者分析任务。
在Matlab中，可以使用各种特征提取算法，例如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）、主成分分析（PCA）等。
基于MATLAB的图片处理及特征提取优化研究
基于MATLAB的图片处理及特征提取优化研究图片处理和特征提取一直是计算机视觉领域的热门话题，而MATLAB作为一种常用的数学软件，也被广泛应用于该领域中。
本文将从MATLAB的应用出发，探讨图片处理和特征提取的优化研究。
一、图片处理图片处理是指对数字化的图片进行各种操作的过程，涉及到多种技术，如平滑滤波、边缘检测、形态学处理等。
在MATLAB中，有许多内置函数可以方便地进行图片处理，例如imfilter、edge、imerode等。
在进行图片处理时，除了技术的熟练应用外，还需要注意一些优化策略，以提高处理速度和效果。
首先是图片的存储方式。
在MATLAB中，可以将图片保存为多种文件格式，如bmp、jpg、png等，但不同格式的图片对MATLAB的处理速度和内存占用有很大的差异。
在一些需要大量处理的情况下，可以考虑使用较小的图片格式，如jpeg等。
其次是代码的优化。
在MATLAB中，使用for循环进行图片处理是一种常见的写法，但在处理大量数据时，这种写法会极大地降低程序的运行速度。
可以使用MATLAB提供的向量化操作，将循环语句转化为矩阵运算，极大地提高程序的处理速度。
例如，在进行滤波时，可以使用imfilter函数代替for循环来进行处理。
最后是硬件的优化。
在进行大量图片处理时，硬件的性能也会对程序的运行速度产生影响。
可以考虑使用GPU等加速卡进行计算，以提高程序的效率。
二、特征提取特征提取是将图片中的各种信息提取出来，用于分类、目标检测、图像识别等应用。
在MATLAB中，特征提取的方法多种多样，如HOG特征、SIFT特征、LBP特征等。
相比于图片处理，特征提取需要考虑的问题更多，因为特征提取直接关系到后续的任务效果。
在进行特征提取时，需要注意以下几个方面。
首先是特征选择。
不同的特征在不同的应用场景下可能会产生不同的效果。
因此，需要根据具体的应用需求选择合适的特征进行提取。
例如，在人脸识别中，可以使用LBP特征或Haar特征。
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】
第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。
三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
基于MATLAB的数字图像处理技术分析
基于MATLAB的数字图像处理技术分析摘要：本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究，文章中简要分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势，同时也分析该技术的应用功能，并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。
关键字；MATLAB；数字图像处理技术；图像处理数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术，该技术能够图像信号转换为数字信号并进行综合处理，从而能够利用计算机就直接进行数字处理管控，提升数字图像处理效果。
而随着现代计算机技术的不断优化进步，数字图像处理技术也逐渐升级。
本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用了MATLAB工程语言的图像处理技术，该技术的应用具有图像处理功能全、图像处理效率高的优势，在现代数字图像处理技术中应用，具有良好的应用效果。
1.MATLAB数字图像处理技术简要分析MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理方法。
MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。
该软件具有矩阵运算处理功能，具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形显示功能，在该功能之下，数据分析信号处理的效率都非常高。
并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以及非线性系统构建设计了多种工具箱，从而方便各项功能良好开展。
MATLAB计算机软件语言在应用的过程中，工具箱的应用十分关键，利用工具箱可以完成多项工作处理工作。
在整个工作进行处理中，图像显示函数，图像文件输入、输出、图像挣钱灌输、图像变换函数、图像颜色操作函数以及图像颜色空间转换函数都是工具箱应用都非常关键，是实现数字图像处理的关键。
MATLAB数字图像处理技术应用具有全面的图像处理功能。
在整个工程施工模块中，要求完成对数字图像处理的综合应用管控，在项目的实际处理中，还可以管控各项数字图像处理的效率。
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧
如何在Matlab中进行图像处理与图像识别的实用技巧Matlab是一款强大的科学计算软件，广泛应用于图像处理和图像识别领域。
在这篇文章中，我们将探讨一些在Matlab中进行图像处理和图像识别的实用技巧。
一、图像预处理在进行图像处理前，我们通常需要对原始图像进行预处理，以提高后续处理的效果。
图像预处理的目标包括去噪、增强和归一化等。
1.1 去噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，这些噪声会影响后续处理的准确性。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的是使用统计滤波器，如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
这些滤波器能够有效地减少图像中的噪声，并保持图像的细节。
1.2 增强图像增强可以使图像更加清晰、对比度更强、细节更明显。
在Matlab中，可以使用直方图均衡化、灰度拉伸等方法进行图像增强。
直方图均衡化通过对图像的灰度级进行重新映射，使得图像的直方图分布更加均匀，从而提高图像的对比度和细节。
而灰度拉伸则通过调整图像的灰度级范围，使得图像的亮度更加均衡。
1.3 归一化当我们需要对不同尺寸、不同亮度、不同对比度的图像进行处理时，通常需要将它们归一化到相同的尺寸、亮度和对比度。
在Matlab中，可以使用像素重采样和直方图匹配等方法进行图像归一化。
像素重采样通过重新排列图像的像素来改变图像的尺寸，而直方图匹配则通过调整图像的直方图分布来改变图像的亮度和对比度。
二、图像特征提取图像特征提取是图像识别的关键步骤，它可以将图像中的信息抽象成一组用于表示图像的特征。
在Matlab中，常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
2.1 颜色特征颜色是图像中最直观的特征之一，它可以用于区分不同目标或者图像的不同部分。
在Matlab中，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色共生矩阵等方法来提取图像的颜色特征。
颜色直方图统计了图像中每个颜色的像素数目，而颜色矩则描述了图像的颜色分布情况。
颜色共生矩阵则反映了不同颜色之间的相对分布情况，从而提取出图像的纹理特征。
基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现
基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现在当今数字化时代，图像识别技术已经成为人工智能领域的热门研究方向之一。
随着深度学习和神经网络的发展，图像识别在各个领域都有着广泛的应用，如人脸识别、医学影像分析、自动驾驶等。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，为图像处理和机器学习提供了便利的环境。
本文将探讨基于MATLAB的智能图像识别算法优化与实现的相关内容。
1. 图像识别算法概述图像识别算法是指通过对图像进行分析和处理，从中提取出有用信息并做出相应判断的技术。
常见的图像识别算法包括传统的特征提取方法（如SIFT、SURF）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。
在实际应用中，选择合适的算法对于图像识别的准确性和效率至关重要。
2. MATLAB在图像处理中的应用MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，包括图像读取、显示、处理、分析等功能。
通过MATLAB可以轻松实现对图像的各种操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。
同时，MATLAB还支持深度学习工具箱，可以方便地构建和训练神经网络模型。
3. 智能图像识别算法优化在实际应用中，智能图像识别算法需要不断优化以提高准确性和效率。
优化算法可以从以下几个方面展开：3.1 数据预处理数据预处理是图像识别中至关重要的一步，包括去噪、尺度归一化、亮度调整等操作。
通过合理的数据预处理可以提高模型对输入数据的适应性。
3.2 特征提取与选择特征提取是将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征表示的过程。
在特征选择时，需要考虑到特征之间的相关性以及对分类任务的贡献度，避免过多或过少的特征对模型性能造成影响。
3.3 算法调参在使用深度学习算法时，网络结构和超参数的选择对于模型性能至关重要。
通过合理地调整网络结构和超参数，可以提高模型在训练集和测试集上的表现。
3.4 模型融合模型融合是将多个基础模型集成为一个更强大模型的技术。
通过模型融合可以降低过拟合风险，并提高整体预测准确性。
Matlab技术图像识别方法
Matlab技术图像识别方法概述：随着数字图像处理的迅速发展和应用领域的不断拓展，图像识别方法在许多领域中都发挥着重要的作用。
其中，Matlab技术以其强大的图像处理功能和灵活的编程特性广泛应用于图像识别领域。
本文将介绍一些基于Matlab的图像识别方法，并探讨其应用和优化。
一、图像预处理在图像识别的过程中，图像预处理是非常关键的一步。
它对图像进行去噪、增强和特征提取等操作，以便更好地进行后续的识别分析。
在Matlab中，有很多强大的图像处理工具箱，例如Image Processing Toolbox，它提供了丰富的图像预处理函数和算法。
通过这些函数和算法的组合使用，可以对图像进行多种预处理操作，如灰度化、平滑滤波、边缘检测等。
这些预处理操作可以大大提高后续识别算法的准确性和鲁棒性。
二、图像特征提取图像特征提取是图像识别的核心步骤之一。
通过提取图像中的关键特征，我们可以将图像转化为一组具有代表性的数值向量，从而实现图像的定量化表示。
在Matlab中，有多种图像特征提取方法可供选择，例如颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
针对不同的图像识别任务，我们可以选择合适的特征提取方法，并根据实际需求进行特征选择和降维处理。
此外，Matlab还提供了一些高级的特征提取工具箱，例如Computer Vision System Toolbox，它提供了一系列经典的图像特征提取算法和函数，方便开发者进行图像特征提取的研究和应用。
三、图像分类和识别图像分类和识别是图像识别的最终目标。
通过将输入图像与已知的类别进行比较，我们可以将图像自动分类或识别为某个类别。
在Matlab中，有多种经典的图像分类和识别算法可供选择，例如支持向量机(SVM)、最近邻算法(KNN)、神经网络等。
这些算法基于不同的原理和方法，适用于不同的图像识别任务。
开发者可以根据实际需求和数据特点选择合适的算法，并通过Matlab中提供的函数和工具进行训练和测试。
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目录 第一章 绪论......................................................... 1 第二章 数字图像处理基础............................................. 2 2.1图像采集..................................................... 2 2.1.1图像的采样 ............................................. 2 2.1.2图像的量化 ............................................. 5 2.2 图像处理的编程基础 .......................................... 9 2.3图像的基本操作............................................... 9 2.3.1图像读入方法 ........................................... 9 2.3.2 图像显示方法.......................................... 10 第三章 图像特征提取与分类.......................................... 10 3.1 总体设计思路 ............................................... 10 3.2 图像预处理 ................................................. 11 3.2.1图像数据获取 .......................................... 11 3.2.2 图像二值化处理........................................ 12 3.2.3图像边缘检测处理 ...................................... 15 3.3 图像特征参数计算 ........................................... 17 3.4结论........................................................ 20 3.5结束语...................................................... 22 参考文献........................................................... 23 1
第一章 绪论 随着计算机的普遍使用，人类已经进入了一个高速发展的信息化时代，图像处理技术也愈来愈成为科学技术领域中必不可少的手段。计算机图像处理及识别是计算机应用技术的一个重要方面，图像识别所提出的问题，是研究用计算机代替人们自动的去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而部分代替人的脑力劳动。它属于模式识别的范畴，也可以把模式识别狭义的理解为图像识别。 图像识别与图像处理的关系非常密切，互相交错，很难把它们截然分开。为了进行图像识别，首先要进行图像处理，而有时候处理和识别是同时进行的。一般来说，图像处理包括图像编码，图像增强，图像压缩，图像复原，图像分割等内容。对图像处理环节来说，输入是图像（通常是处理过的图像），输出是类别和图像的结构分析。在图像识别的特征提取过程中，常常也包括图像的分割。 我国是世界蔬菜，水果的生产大国，总产量均居世界第一位。但由于品种结构不合理，产后商品化处理技术和设备落后，导致产品缺乏市场竞争力，出口数量少，价格低。在我国，水果分级分类基本上仍由人工完成。我国拥有世界最大的劳动力市场，人工拣选，分级果蔬产品是现代农副产品分类加工的主要方式。这种方式虽然成本低廉，但却违背了解放生产力的根本目标，同时也带来了诸多无法客服的缺点：劳动量大，生产率低。机械分拣具有短时，高效等特点。因此，研究和开发水果自动实时分类系统具有很重要的意义。 通过研究这个课题不但可以加深对图像处理基本思想的理解和对其方法的掌握，还熟悉了图像处理中的精髓内容-------目标分类识别。本课题的研究具有分厂重要的经济和使用价值，应用前景十分广阔。因此，很有必要对本课题进行深入细致的研究。本课题以各种常见的水果识别为例，通过MATLAB编程，介绍了数字图像识别的一种基本方法，包括对图像的预处理以及特征提取，并根据不同水果的特征进行识别和分类，实现智能识别与处理的目的。 2
第二章 数字图像处理基础 2.1图像采集 在进行图像处理之前，需要对图像进行采集，而图像经过采光设备采集后，得到的是连续的模拟信号，但计算机仅仅能够处理离散化的信息，因此，为了使图像能够在计算机里进行存储和处理，必须先将其进行数字化处理。 由于大多数传感器的输出是连续电压波形，所以为了产生一副数字图像，需要把连续的感知数据转化为数字形式，就要进行相应的处理，其处理分为两个步骤进行，即采样和量化。采样就是将连续的图像空间的电压转换成离散采样集合的操作；量化就是图像函数值的数字化处理。
2.1.1图像的采样 对于图像的采样可以采取不同的措施，这些采样措施包括垂直方向的采样，水平方向的采样，二维采样等。在实际应用时，要根据不同的需要选择适当的方式进行采样。例如，在Vid-icon真空管摄像机中，采用行扫描方式形成一行行的视频信号结构，如图2-1和2-2所示。在模拟信号送到采集卡后，要对其做垂直方向的采样，如图2-3所示，这就形成了矩形像元，称为Pixel点阵。 CCD摄像机由半导体光敏阵列组成，在使用CCD摄像机采样时，靶面直接对图像做点阵采样，将连续变化的二维图像投影到半导体光敏阵列，形成二维像元Pixel，如图2-3所示。 采样一般按等间距进行，称为均匀采样，如图2-4所示。均匀采样是从空间上连续变化的图像中，按一定的数据和间隔采集数据，将图像在空间上分割成规则排列的一系列离散数据点的过程。有时根据需要也可以采用非均匀采样，在变化比较剧烈，细节丰富的区域用较大的采样密度，在变化缓慢，细节较少的平缓区或背景区用较稀的采样密度，这种采样被称为自适应采样方法，如图2-5 3
图2-1 4
图2-2 图2-3 5 图2-4
图2-5 采样频率是指单位时间内采样的次数。采样频率越高，得到的图像样本越逼真，图像的质量越高，但要求的存储量也越大。实际应用中，原图像中的画面越复杂，色彩越丰富，则采样间隔应越小，即采样频率越高。由于二维图像的采样时是一维的推广，要从取样样本中精确地复原图像，图像采样的频率必须大于或等于原图像最高频率分量的两倍，这就是图像采样的奈奎斯特定理。
2.1.2图像的量化 图像量化就是将采样得到的图像函数值（灰度值或颜色）进行数字化，通常每个像素的灰度值量化到0~255共256个灰度级。 以图2-6中的水平线AB的灰度值采样为例。假设水平方向的像素个数为640，将水平方向分成640份，每一个等份中读取一个电压的采样值，作为对该像素采 6
样的结果，见图2-7；再将采样的电压按照0~255之间的灰度值进行映射，便是图像量化的结果，见图2-8.从以上各图可以看出，该图像的水平扫描线AB经过采样和量化处理后，得到的是离散的，数值化的结果，便于在计算机内进一步存储，表达和处理。
图2-6 物体的水平扫描线 7 图2-7 AB上采样电压 图2-8 AB上像素采样量化结果 图2-9给出了图像的采样，量化以及得到数字图像的过程，图像经过采样， 8
量化处理后，便可以利用计算机对其进行处理了。 数字图像是真实场景的一种近似的表示结果。如图2-10所示,。从该图中可以明显的看出，数字图像中并不含有客观物体中的全部精确信息。
图2-9 图像采样量化及显示示意图 图2-10 数字图像是真实场景的近似表示 9
2.2 图像处理的编程基础 利用软件实现图像处理时，常用的工具有MATLAB，OpenCV以及CDib类方法。其中MATLAB是20世纪70年代美国新墨西哥大学计算机科学系主任Cleve Moler为了减轻学生编程负担，用Fortran编写的；1984年由Math Works 公司正式推向市场。目前，MATLAB已成为自动控制领域的标准计算软件，被广泛应用于工程计算及数值分析领域，并已成为国际公认最优秀的工程开发环境。 MATLAB是一个交互式软件系统，具有很强的数值计算功能和编程功能；具有结构控制，函数调用，输入输出等程序语言特征；有丰富的工具箱，图像处理就是其中一个功能强大的工具。 MATLAB利用M文件来实现图像处理功能，在命令窗口运行M文件并显示运行结果。MATLAB支持灰度图像，二值图像，真彩图像和索引图像4种类型的图像，编程效率较其它高级语言高。
2.3图像的基本操作 图像处理的过程主要包括三个部分：图像读入，图像处理过程以及图像的显示。下面先介绍图像读入和显示方法，图像处理的相关方法将在下一章介绍。
2.3.1图像读入方法 为了便于阐述图像运算的实现方法，在每一种运算前要进行读入图像的操作。用MATLAB读入图像的方法如下： I=imread（‘x.bmp’）； 或 I=imread（‘x’，‘bmp’） MATLAB读入图像的类型包括强度图像（即灰度图像），二值图像，索引图像和