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（2）强处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合，它可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C语言等编写繁琐的语言。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集中包括了从最简单最基本的函数到诸如矩阵、特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多文数组操作以及建模动态仿真等。
（3）可二次开发
MATLAB中提供了各种工具箱众所周知，并且这些源代码进行了公开，利于大家对其进行再次开发研究。工具箱中许多工具是图形化用户接口，允许用户输入输出数据，并提供了M文件的集成编译和调试环境，包括MATLAB桌面、命令窗口、M文件编辑调试器、MATLAB工作空间和在线帮助文档。
2.2MATLAB的缺点
（1）不保密性
相对于工具箱代码开放性的优点来说，这也是它的一个缺点，代码可以被所有用户观看学习，那它就失去了任何的保密性。
（2）局限性
MATLAB开发的程序不可以独立如MATLAB这个工作环境独自成为一个可运行的程序文件，限制了其在很多方面的应用。
（3）执行率低下
通过前面的介绍可以发现，MATLAB虽然语言简单易学，但是它是一种解释性的语言，因此它在执行时将会效率低下，不方便应用在许多对实时性具有高要求的环境中。
2.3MATLAB图像处理工具简介
MATLAB中的基本数据结构是由一组有序的实数或复数元素构成的数组，图像对象的表达采用的是一组有序的灰度或彩色数据元素构成的实值数组。MATLAB中通常用二文数组来存储图像，数组的每一个元素对应于图像的一个像素值。例如，由150行和200列的不同颜色点组成的一幅图像在MATLAB中采用150X200的矩阵存储。
图像处理工具箱（Image Processing Toolbox），提供了一套全方位的参照标准算法和图形工具，可以用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发；可以进行图像增强、图像去模糊、特征检测、降噪、图像分割、空间转换和图像配准。该工具箱中的许多功能支持多线程，可发挥多核和多处理器计算机的性能。图像处理工具箱支持多种多样的图像类型，包括高动态范围、千兆像素分辨率、ICC 兼容色彩和断层扫描图像。图形工具可用于探索图像、检查像素区域、调节对比度、创建轮廓或柱状图以及操作感兴趣区域 (ROI)。工具箱算法可用于还原退化的图像、检查和测量特征、分析形状和纹理并调节图像的色彩平衡。
MATLAB图像工具箱同时还支持大多数的图像文件格式，例如：JPEG，BMP，GIF，PCX，PNG等。支持四种图像类型，包括：二值图像、真彩色图像（RGB图像）、索引图像、灰度图像，由于在进行某些处理时，特定函数对图像类型有不同的要求，那么可以应用不同的函数对四种图像类型进行相互之间的转换。
2.3.1 四种图像类型
（1）二值图像
二值图像是指不是黑就是白的图像，它的灰度值之间没有过度，并且它只需要一个数据矩阵，这点与灰度图像相同，同时每个像素点只取两个灰度值。二值图像可以采用uint8（8位的无符号整型）和double（双精度）类型存储，工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。与此同时，二值图像只能描述轮廓，一般作为图像数字处理中图像分割、二值化或者图像掩码的结果出现。