1、图像的剪切与索引
一、实验目的：
1.掌握在MATLAB中进行图象文件类型转换的方法。
2.观察图象转换前后的效果，加深对图象文件类型的理解
3.了解计算图像的统计指标的方法及其在图像处理中的意义。图像是典型的二维随机信号，其统计特征对于进一
步处理和分析是十分重要的。图像是直观的，但处理的过程常常是抽象的。通过统计分析，可以得到某个图像区别
于其他图像的许多参数指标。
二、实验仪器及设备：
1.微型计算机。
2.MATLAB软件。
3.典型的彩色图像。
三、实验内容：
1.彩色图像转换为灰度图像
2.将图像转换为二值化图像
3.
2、RGB图像转换为索引图像
4).对图像进行剪切
四、实验原理：
1.可以将一幅图像视为一个二维矩阵，因此用MATLAB处理图像是十分方便的。
2.利用MATLAB图像处理工具箱读、写和显示图像文件。
<1>.调用imread函数将图像文件读入图像数组。
<2>.调用imwrite函数将图像矩阵写入图像文件。
<3>.调用imshow函数显示图像。
3.调用rgb2gray函数转灰度图，调用im2bw函数转二进制，调用rgb2ing函数剪切图像。.
4.计算图像的有关参数。
<1>.图像的灰度平均值。调用函数ave=mean2(I)计算图像I的均值。
<2>.图像的灰度标准
3、差。调用函数SD=std2(I)计算图像I的灰度标准差。
五、实验程序：
I=imread('hua.jpg');
subplot(2,2,1);imshow(I);
J=rgb2gray(I); %彩图转灰度图
subplot(2,2,2);imshow(J);
K=im2bw(I,map,0.7); %彩图转阈值为0.7的二值图像 subplot(2,2,3);imshow(K);
I2=imcrop(I,[120 60 290 340]); %图像截取，imcrop(‘图像名’，[x起点，y起点，x宽度，y宽度])
subplot(2,2,4
4、);imshow(I2);
[D,map]=rgb2ind(I,256); %转化RGB图像为索引图像，rgb2ind(I,N)中Ｎ指的是map包含的行数（即索引图像颜色数目）的最大值，这里分别选取了颜色数目为256,128,64,8,2的索引图像。
figure,imshow(D,map)
[E,map]=rgb2ind(I,128);
figure,imshow(E,map)
[F,map]=rgb2ind(I,64);
figure,imshow(F,map)
[G,map]=rgb2ind(I,8);
figure,imshow(G,map)
[H,ma
5、p]=rgb2ind(I,2);
figure,imshow(H,map);
Ave=mean2(J) %计算图像的灰度平均值
SD=std2(double(J)) %计算图像的灰度标准差
s=size(J) %图像大小为s(1)*s(2)=256*320
all_white=255*ones(s(1),s(2)); %设置全部为白色灰度255
all_white_uint8=uint8(all_white); %图像相减的反白图像
imwrite(K,'hua_iverse.jpg');
六、实验结果：
6、
１．Command中：
Ave =
180.5427
SD =
34.3535
s =
500 500
２.输出图像：
原图像 灰度图像
二进制图 图像剪切
颜色数目为256的索引图像 颜色数目为128的索引图像
颜色数目为64的索引图像 颜色数目为8的索引图像
颜色数目为2的索引图像
七、心得体会
1.通过这次实验，我学会如何对图像进行灰度转化，二进制转化，索引转化以及如何截取图像。
2.相关系数反映了两幅图像相互线性联系密切程度的统计参数。协方差矩阵为零时表示图像之间相互抵赖，反之表示两幅图像之间相互依赖。协方差越大，相关程度越强。图像大小、灰度平均值、协方差矩阵，灰度标准差以及相关系数共同体现了图像的信息.
3.实验中，二进制转化的阈值不同，图像的清晰度也不一样。（本次试验所取阈值为0.7）阈值的取值范围在[0,1]之间，它相当一个门限，输入图像的像素大于这个门限时就可以输出。
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