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故使用MATLAB图像处理工具箱函数将大大提高我么工作的简易程度，大大减轻了图像的繁杂操作，使得我们可以快捷的完成各种图像处理的任务，我们不需要把很多时间花费在调试一些基本代码上，从而可是让我们集中更多的精力放在各种图像处理算法的效果上。同时也可以更大程度的减轻我们的工作压力，使我们可以更轻松的完成任务[1]。
3 数字图像处理简介
数字图像技术基本可以分为两大类：模拟图像处理（Analog Image Processing）和数字图像处理（Digital Image Processing），数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。数字图像处理技术主要包括如下方面的几个内容：图像编码（Image Encoding）、图像复原（Image Restoration）、几何变换（Geometric Transformations）、图像频率变换（Image Frequency Transform）、小波变换(Wavelet Transform)、图像增强( Image Enhancement)、图像分割（ Image Segmentation）、边缘检测（Edge Detection）、图像重建（Image Reconstruction）、图像识别（ Image Recognition）、图像理解(Image Understanding)、算术处理(Arithmetic Processing)等。数字图像处理的发展涉及很多科学领域，也对其他很多领域产生了较大程度的影响。随着数字图像处理技术的日趋成熟，在很多现代化的科学领域，诸如人工智能机、遥感技术、外太空探测等许多方面被使用，并进一步对这些学科产生了新的发展[1]。
3.1 什么是数字图像
数字图像，又称数码图像或数位图像，是二文图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。另外，数字图像就是把传统图像的画面分割成如图2-1所示的被成为像素（picture element, 简称pixel。有时候也用pel这一简写词）的小的离散点，各像素的灰度值也是用离散值即整数值来表示的。数字图像（digital imagine）和传统的图像即模拟图像(picture)是有差别的[3]。
图3.1 数字图像
3.1.1 采样
采样（sampling）就是把在时间上和空间上连续的图像变成离散点（采样点，即像素）的集合的一种操作。
图像基本上是在二文平面上连续分布的信息形式要把它输入到计算机中，首先要把二文信号变成一文信号，因此要进行扫描（scanning）。最常用的扫描方法是在二文平面上按一定间隔顺序地从上方顺序地沿水平方向的直线（扫描线）扫描，从而取出浓淡值（灰度值）的线扫描（Laster扫描）。对于由此得到的一文信号，通过求出每一特定间隔的值，可以得到离散的信号。对于运动图像除进行水平，垂直两个方向的扫描以外，还有进行时间轴上的扫描。
通过采样，如设横向的像素数为M，纵向的像素数为N，则画面的大小可以表示为“M*N”个像素[3]。
3.1.2 数字化
经过采样，图像被分解成在时间上和空间上离散分布的像素，但是像素的值（灰度值）还是连续值。像素的值，是指白色-灰色-黑色的浓淡值，有时候也指光的强度（亮度）值或灰度值。把这些连续的浓淡值或灰度值变为离散的值（整数值）的操作就是量化。
如果把这些连续变化的值（灰度值）量化为8bit，则灰度值被分成0-2552的256个级别，分别对应于各个灰度值的浓淡程度，叫做灰度等级或灰度标度。
在0-255的值对应于白-黑的时候，有以0为白，255为黑的方法，也有以0为黑，255为白的方法，这取决于图像的输入方法以及用什么样的观点对图像进行处理等，这是在编程时应特别注意的问题。但在只有黑白二值的二值图像的情形，一般设0为白，1为黑。
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