matlab矩阵缩小和放大

Matlab里的imresize函数可以对图像放大和缩小，但这同时也会改变图像矩阵的大小，如果想要上图所示的结果，需要再进行一些处理，处理代码如下所示。

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% 从当前目录下打开一张图片

[filename, filepath] = uigetfile({'*.jpg*.ppmjpeg *.*.bmp*.png'},'Choose Input Image')

if isequal(filename,0) || isequal(filepath,0)

disp('User pressed cancel')

return

else

fullfp = fullfile(filepath, filename)

end

image = imread(fullfp) %代表要处理的图像

mysize = size(image)

%把图像转换成灰度图

if numel(mysize) >2

image = rgb2gray(image)

end

r_e = mysize(1)

c_e = mysize(2)

subplot(2,3,1)imshow(image,[])title('Input Image')

temp1 = imresize(image,2)%表示把图像放大到原来的两倍，但同时图像矩阵也是变成了原来的两倍

[r_t1,c_t1] = size(temp1)

s = temp1(round(r_t1/2)-floor(r_e/2) : round(r_t1/2)+ceil(r_e/2)-1, round(c_t1/2)-floor(c_e/2) : round(c_t1/2)+ceil(c_e/2)-1)

subplot(2,3,2)imshow(s,[])title('Magnification')

temp2 = imresize(image,0.5)%表示把图像缩小到原来的一半，但同时图像矩阵也变成了原来的一半

[r_t2,c_t2] = size(temp2)

temp3 = zeros(r_e,c_e)

temp3(round(r_e/2)-floor(r_t2/2) : round(r_e/2)+ceil(r_t2/2)-1, round(c_e/2)-floor(c_t2/2) : round(c_e/2)+ceil(c_t2/2)-1) = temp2

ss = temp3

subplot(2,3,3)imshow(ss,[])title('Minification')

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ps：直接调用imresize函数而不进行处理的效果如下图所示：

看起来图像没怎么变化，但存储图像的矩阵已经变大或变小了，如下图所示：

image为原始图像矩阵，temp1为放大后的图像矩阵，temp2为缩小后的图像矩阵

灰度的数字图像中，每个像素用一个数表示，整个图像用矩阵表示，矩阵的行数就是图像的高，矩阵的列数就是图像的宽。

对于彩色图像需要三通道表示，matlab里表示为三维矩阵，其中第三维的长度是3。

imresize函数可以改变图像矩阵的尺寸，可以直观理解为不保持宽高比的任意缩放。当然可以用截取的方法缩小图像尺寸。

灰度图像加模糊的方法很多，最简单的是用均值滤波，而不是乘以矩阵。请看imfilter函数。

加噪声用imnoise函数。

如果数据是二维整数，当两个实现不能通过几个代表性的数据说明问题的时候，可以尝试将所有的数据都运行出来，然后相互比较，最后用matlab矩阵灰度图表示。矩阵灰度图的X轴和Y轴，就是二维数据。使用imshow()画矩阵。

如果数据是一维整数，类同，只不过使用plot()函数画。

用for是可以实现的，但Matlab中的下标是按列存的，所以我的思路是用x,y生成矩阵的下标，并进行符值。x,y是任意等长的向量。

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n=8

A

=

zeros(n)

x=[1

4

7]

y=[2

3

5]

ind=(y-1).*n+x

A(ind)=1

A

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