Matlab数字图像处理之图像运算

        由于这段时间在做一个图像处理与三维重建的项目，其中数字图像处理的知识是必不可少的，学习matlab也有一段时间了，所以现在抽点时间将这段时间所学的东西做个小总结，加深理解的同时也方便以后有需要时可以查看一下。
         图像运算是图像处理中常用的处理方法，它以图像为单位进行操作，运算的结果是一副新的图像，常常用于图像的高级处理（如图像分割，目标的检测和识别等）的前期处理。具体的图像运算包括点运算，代数运算，几何运算和邻域运算。点运算常用于改变图像的灰度范围及分布，从而改善图像的效果，代数运算常用于医学图像的处理以及图像误差检测，几何运算在图像配准，校正等方面有重要用途，邻域运算主要用在图像滤波和形态学运算方面。
        在Matlab中，数字图像的数据是以矩阵形式存放的，矩阵的每一个元素值对应着一个像素点的像素值，这样一来，对图像的运算就相当于对数据矩阵进行运算。下面用matlab的具体图像运算实例进行介绍：

图像的（线性）点运算：

           在图像处理中，点运算是一种简单而又很重要的技术，对于一副输入图像，若输出图像的每个像素点的灰度值由输入像素点决定，则这样的图像变换就成为图像的点运算。

        A = imread('1.jpg');   %括号内为图像的输入具体路径
        figure(1);                    %图像显示窗口
        imshow(A);                %输出图像A
        B = A +50;                %A图像的灰度值增加50，成为新的图像B
        figure(2);
        imshow(B);           %输出图像B
        C= 1.5 * A;             %A图像的对比度增强，成为新的图像C
        figure(3);
        imshow(C);            %输出图像C
         D = 0.8 * A;            %图像对比度减弱，成为新的图像D