索引图像

来源：https://blog.csdn.net/zhuiyuanzhongjia/article/details/79621813 1、显示RGB图像 相同点：这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的。 区别：imshow将图像以原始尺寸显示，image和imagesc则会对图像进行适当的缩放（显示出来的尺寸大小）。 2、显示灰度图像 说明：先搞明白什么是索引图像？（灰度图像也是索引图像的一种） 当用Matlab中的imread函数将图像读入并存入矩阵时，我们知道如果是RGB图像，得到是m*n*3的矩阵，但如果是索引图像，得到就是m*n的矩阵，这个矩阵的每个元素只是1个数值，那么怎么确定它的RGB值来显示图像呢？这就需要colormap了，colormap是一个m*3的矩阵，每一行有3列元素构成RGB组，也就是一种颜色，一个m*3的colormap中有m中颜色，而索引图像存储的数值和colormap中的行号对应起来就可以像RGB那样显示图片了，至于对应方法，可以直接对应（比如1对应1,2对应2）也可以是线性映射对应（比如[-128,128]映射到[1,256]）。还有一点要说明的是，默认情况下每一个figure都有且仅有一个colormap,而且默认的是 jet(64)，可在figure窗口通过，edit->colormap...查看

B = imresize(A,scale) B = imresize(A,[numrows numcols]) [Y,newmap] = imresize(X,map, ___) ___ = imresize( ___,method) ___ = imresize( ___,Name,Value) 说明 示例 B = imresize( A , scale ) 返回图像 B ，它是将 A 的长宽大小缩放 scale 倍之后的图像。输入图像 A 可以是灰度、RGB 或二值图像。如果 A 有两个以上维度，则 imresize 只调整前两个维度的大小。如果 scale 在 [0, 1] 范围内，则 B 比 A 小。如果 scale 大于 1，则 B 比 A 大。默认情况下， imresize 使用双三次插值。 示例 B = imresize( A , [numrows numcols] ) 返回图像 B ，其行数和列数由二元素向量 [numrows numcols] 指定。 示例 [ Y , newmap ] = imresize( X , map , ___) 调整索引图像 X 的大小，其中 map 是与该图像关联的颜色图。默认情况下， imresize 返回经过优化的新颜色图 ( newmap ) 和已调整大小的图像。要返回与原始颜色图相同的颜色图，请使用 'Colormap' 参数

目录 1 前言. 1 1.1 植物的发展史. 1 1.1.1 植物界的类群及多样性. 1 1.1.2 植物的分类等级. 2 1.2植物的识别方法. 3 1.2.1 花与种子的特性. 3 1.2.2 叶子的特征. 3 1.3 什么是数字图像处理. 5 1.3.1 数字图像处理概念及其意义. 5 1.3.2 数字图像处理中的基本图像类型. 6 1.3.3 图像格式分析. 7 1.4 什么是模式识别. 8 1.4.1 模式识别的概念. 8 1.4.2 模式识别研究方向. 9 1.4.3 模式识别在实际中的应用. 10 2 预处理与算法研究. 10 2.1 图像的预处理. 10 2.2 数字图像处理方法. 11 2.2.1 二值处理. 11 2.2.2 模糊模式识别算法. 12 2.2.3 边缘检测与轮廓提取. 12 3.2.4 信息存储. 14 3 算法实现. 14 3.1 分析实际工作过程. 14 3.2 算法实现过程. 15 3.2.1 掏空内部点算法的基本思想. 15 3.2.2 边界跟踪算法的基本思想. 15 3.2.3 部分实现代码. 18 4 小结分析. 25 5 参考文献. 26 6 致谢. 27 1 前言 1.1 植物的发展史 1.1.1 植物界的类群及多样性 植物界的发生和发展经历了漫长的历史，随着地球历史的发展，由原始生物不断演化，其间大约经历了30亿年