matlab编程实现读取灰度图像lenn-512.bmp,并提取图像隔行隔列的14图像数据将其显示出实验结果

img = imread('lenn-512bmp'); %读入灰度图

[m,n] = size(img); %求图像尺寸，行列

img_n = img(1:2:m,1:2:n); %新图像为隔行隔列

im=imread(Color000167jpg');

imshow(im);

%转换图像为双精度型

im=double(im);

%各分量的大小

R=im(:,:,1);

G=im(:,:,2);

B=im(:,:,3);

I1=(R+G+B)/3;

%转换成uint8数据类型

I2=uint8(I1);

%显示均值后的任意点图像

figure,imshow(I2);

%对亮度图像进行归一化

In=I2/255;

其实这两个说法是相同的，一般遇到的图像的位深为8，就是2^8,256个灰度级，matlab里有时也用0-1间的数（即百分比）来设置颜色，0就是纯黑（对应位深8的0），1就是纯白（对应255），假如05，那就是25505这个灰度级的意思

MATLAB的“graycomatrix”的用法如下：

g

lcm = graycomatrix(I)

从图像I创建灰度共生矩阵glcm。通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。glcm中的每个元素说明了水平方向相邻像素对出现的次数。如果灰度级为L则glcm的维数为LL。

2glcms = graycomatrix(I,param1,val1,param2,val2,)

根据参数对的设定，返回一个或多个灰度共生矩阵。

参数说明：

'GrayLimits'：灰度界限，为二元向量[low high]。灰度值小于等于low 时对应1，大于等于high时对应于灰度级。如果参数设为[]，则共生矩阵使用图像的最小和最大灰度值作为界限，即[min(I(:)) max(I(:))]。

'NumLevels'：整数，说明I中进行灰度缩放的灰度级数目。例如，如果NumLevel设为8，则共生矩阵缩放I中的灰度值使它们为1到8之间的整数。灰度级的数目决定了共生矩阵glcm的尺寸。缺省情况：数字图像：8；二进制图像：

'Offset'：p行2列整型矩阵，说明感兴趣像素与其相邻像素之间的距离。每行是一个说明像素对之间偏移关系的二元向量[row_offset, col_offset]。行偏移row_offset是感兴趣像素和其相邻像素之间的间隔行数。列偏移同理。偏移常表达为一个角度，常用的角度如下：（其中D为像素距离）

角度      0           45         90          135

Offset   [0,D]     [-D D]    [-D 0]     [-D -D]

属性参数如下：

1  'Contrast' : 对比度。返回整幅图像中像素和它相邻像素之间的亮度反差。取值范围：[0,（GLCM行数-1）^2]。灰度一致的图像，对比度为0。

2  'Correlation' : 相关。返回整幅图像中像素与其相邻像素是如何相关的度量值。取值范围：[-1,1]。灰度一致的图像，相关性为NaN。

3  'Energy' : 能量。返回GLCM中元素的平方和。取值范围：[0 1]。灰度一致的图像能量为1。

4  'Homogemeity' : 同质性。返回度量GLCM中元素的分布到对角线紧密程度。取值范围：[0 1]。对角矩阵的同质性为1。

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