matla图像处理基本操作
今天主要总结一下matlab图形，图像方面的的基础知识。
首先对比一下matlab和OpenCV:
matlab的矩阵运算很快，实现的算法可以迅速的仿真，这样方便算法的确定，但是工程较大时，用起来不太方便，不易管理，另外他是商业软件，不是免费的。
OpenCV，这几年发展速度非常快，已经到OpenCV3版本了，图像的基本算法都实现，比起matlab而言，需要有C/C++基础，适合于大型工程，而且是开源免费。使用起来比matlab稍微复杂。
共同点：两者的算法基础基本相同，算法互通
1.matlab图形对象
matlab的图像对象思想是面向对象，即一个图像就是一个图形对象，可以设置各种属性，图形对象的从属关系如下：
其中，root对象是根对象，只能有一个。其他的对象都从属于根对象。
1.1figure对象的格式有两种，第一种： 窗口句柄 = figure('属性1'，属性值1,，’属性2‘，属性值2，...),或者figure(窗口句柄)，例子如下：
h = figure('color',[1 1 1],'position',[100 100 300 300]);
figure(h);%如果句柄h不存在，则用h初始化一个默认的窗口。
上面的提到的’属性‘有很多，这里不一一举例了，需要的时候再查阅。
注意：如果没有在plot或者imshow时，没有figure对象，则系统默认创建一个figure,如果有多个figure,则总有一个是’当前figure对象‘.
1.2 uicontrol对象
就是控制框对象（GUI），比如按钮，文本框，这个和MFC，QT的界面类似，这一不细说了。下面举一个例子，看了就明白：
figure(h);%如果句柄h不存在，则用h初始化一个默认的窗口。 %uicontrol控制对象，格式：控制窗句柄 = uicontrol(父对象句柄，‘属性1’，属性值1，‘属性2’，...) radio = uicontrol(h,'style','radio','position',[2 2 30 30]); uicontrol(h,'style','slide','position',[50.2,50.2,100.0,100.0]);%matlab默认坐标为左下角1.3 uimenu对象
也就是菜单栏，格式和uiconstrol类似，属性名称需要使用的时候再查。
1.4 axes对象
即坐标轴对象，他定义一个区域，所有的子对象都限制在这个区域，坐标轴对象是figure的子对象，同时也是image图像、light对象、line对象的父对象。同figure一样，如果没有指定axes对象，则默认创建一个，如果有多个，则总有一个是’当前‘坐标轴。可以有set()函数来设定各种属性。
1.5句柄对象那个的访问，设置等
set，get,findobj，delete(),copyobj()等，set()的格式:
set(对象句柄，‘属性1’，属性值1，‘属性2’，...)
2 matlab图形绘制
基本函数：常用的函数有plot（x1,y1），plot3(c1,y1,z1),对数坐标绘制，半对数坐标绘制，等
条形图绘制：bar(x,y)绘制二维条形图，bar3（）三维条形图，还可以水平绘制
柱状图的绘制：hist()函数等，
饼图的绘制：pie()函数
离散图形的绘制：stem（）函数
方向和矢量图绘制：compass(),feather()，quiver()等
轮廓图的绘制：contour()绘制
动画的绘制：getframe()函数
以上的函数都是matlab函数的一部分，matlab能完成很多的绘图。感叹！！！
3.matlab中的图像
这一部分是和我专业最相关的部分，以前经常用OpenCV做计算及视觉的开发，在openCV2.0以后，有了C++的函数接口，这些OpenCV的函数接口越来越像matlab的风格
，比如cv::imread（），就和matlab的imread类似，其他的也类似，这样，matlab的做一下基本的了解就可以了，因为原理是一样的，只是函数的名字和使用方法有一点不同。下面的基本知识尽量和OpenCV对比着介绍：
图像的读取，保存，显示：
x = imread('1.png');
x(3,3,:)%像素(3,3)的颜色访问：‘：’表示所有通道的颜色。
y = rgb2gray(x);%还有其他索引图等之间的转化，以及颜色空间的转化
%imshow(y);imwrite(y,'2.jpg');
%imshow 2.jpg
info = imfinfo('1.png');%文件本身的信息
图像的多帧阵列，例子如下：
x = imread('1.png');
y = imread('2.png');
z = imread('3.png');
a = cat(2,x,y,z);
%imshow(a(:,:,1))%显示第一帧
montage(a);%多帧显示,结果是图像水平排列在一起
动画：讲图像表示为索引关系，然后图像数据叠加，循环显示图像阵列，相关联的函数为：immovie().
纹理映射，例子如下：
I = imread('1.png');
[x,y,z] = sphere;%定义球
warp(x,y,z,I);%图像映射到球上，用的是双线性渐变算法
拓展：可以用于其他的纹理映射。
matlab可以在一个窗口显示多幅图像，设计的函数为subimage();
4.图像的几何操作和区域处理
插值：和OpenCV一样，有三种插值方法。主要用在图像的缩放和变换的相关函数。
图像缩放函数：imresize(),函数中要指定插值方法。
图像的旋转：imrotate（）。
图像的剪切：imcrop(),OpenCV中是控制ROI区域来实现的。
图像区域的处理：可以选取任意形状的区域，用mask来标识，和openCV一样，但是OpenCV需要自己编写来实现mask，matlab直接用函数就可以形成。
多边形选择区域：roipoly（），OpenCV中没有这个功能。灰度选择区域等，滤波等，matlab直接就能得到区域的mask，确实很方便啊。
5.图像变换
算法和OpenCV一样，主要是频域的傅里叶变换，此处略
radon变换：类似于OpenCV中的Hough变换，可以检测图像中的直线等。原理：图像投影到某一个方向上的积分和。函数为randow(image,theta);theta为旋转角度；
6.图像增强，腐蚀膨胀
原理和OpenCV一样，此处略
7.四叉树分解和图像分割（OpenCV没有）
主要用于图像分割：截图如下：
8.不均匀亮度的矫正
首先对背景亮度粗略估计（32x32的块），然后统计原始图像，与北京亮度做差，然后在调整原始图像的灰度级。主要函数为blkproc()
到此，matlab图像处理就不在介绍了，本文写的很简陋，可以当做自己的笔记吧，大家不要吐槽。