matlab中图像转为矩阵存储后，矩阵的行、列数和矩阵中每个元素值分别代表什么，矩阵大小和图像大小有关吗

1 图像转为矩阵后，图像大小和矩阵大小是一样的。

2 图像的最小分辨单元是像素，每个图像有mn个像素，m代表图像的长，n代表图像的宽；那么与图像对应的矩阵就有m行，n列，总共也有mn个像素单元，(m,n)就代表该像素在图像中的位置，相当于把图像放到坐标系下，m代表横坐标，n代表纵坐标，(m,n)确定一个像素的位置；而(m,n)处的值代表图像中该点的灰度值，灰度值范围0-255。

矩阵大小和结构变换

  fliplr(A) 矩阵每一行逆序排列（左右翻转）

  flipud(A) 矩阵每一列逆序排列（上下翻转）

  flip(A,dim) 在dim维度上反转A矩阵元素的顺序

  rot90(A) 将矩阵A逆时针旋转90°

  rot90(A,k) 将矩阵A逆时针旋转k90°

  reshape(A,m,n,…,p) 生成m n … p矩阵，值以线性顺序从A中排列，需要A中元素有m n … p个

  repmat(A,[m n … p]) 创建与A矩阵有相同元素的m n … p多维矩阵

  shiftdim(A,n) 矩阵的列移动n步，n>0时左移，n<0时右移

  squeeze(A) 删除A矩阵中的单一维度

  permute(A,order) 根据向量order改变矩阵A的维数顺序

  ipermute(A,order) permute函数的逆变换

  sort(A) 对矩阵A的元素升序排序，当A为二维矩阵时，对每一列分别排序

  sort(A,dim) 当dim=1时，对矩阵列排序；当dim=2时，对矩阵行排序

  sort(A,dim,mode) 当mode='ascend’时，升序排序；当mode='descend’时，降序排序

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。

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