文件的大小。以字节为单位。 图像的宽度。 图像的高度。
每个像素所用的比特数。也叫像素深度。
图像类型。即该图像是真彩色图像、索引图像还是灰度图像。 例如，命令行
>>imfinfo bubbles25.jpg
会输出如下信息（注意，在这种情况下，有些域不包含信息）：
Filename: ‘bubbles25.jpg’
FileModDate: ‘04-Jan-2003 12:31:26’
FileSize: 13849 Format: ‘jpg’
FormatVersion: ‘’
Width: 714 Height: 682 BitDepth: 8
ColorType: ‘grayscale’ FormatSignature: ‘’
Comment: {}
六、实验步骤：
（1）利用imread函数完成对图像文件的读取操作。 （2）利用imwrite函数完成图像的写入（保存）操作。 （3）利用imshow函数显示图像。
（4）利用imfinfo函数查询图像文件的有关信息。
七、思考题目：
（1）若分别读入空间分辨率为M×N的灰度图像和彩色图像，则得到的矩阵
的维数是否相同？如果不同，则分别是几维的矩阵？ （2） 读入一幅索引图像。 （3） 动态显示一个图像序。
实验二 图像预测编码
一、实验题目:
图像预测编码：
二、实验目的:
实现图像预测编码和解码.
三、实验内容:
给定一幅图片，对其进行预测编码，获得预测图像，绝对残差图像, 再利用预测图像和残差图像进行原图像重建并计算原图像和重建图像误差.
四、预备知识:
预测方法，图像处理概论。
五、实验原理:
根据图像中任意像素与周围邻域像素之间存在紧密关系,利用周围邻域四个像素来进行该点像素值预测,然后传输图像像素值与其预测值的差值信号，使传输的码率降低，达到压缩的目的。
六、实验步骤:
(1) 选取一幅预测编码图片;
(2) 读取图片内容像素值并存储于矩阵; (3) 对图像像素进行预测编码; (4) 输出预测图像和残差图像; (5) 根据预测图像和残差图像重建图像; (6) 计算原预测编码图像和重建图像误差.
七、思考题目:
如何采用预测编码算法实现彩色图像编码和解码.
八、实验程序代码:
预测编码程序1:
%编码程序:
i1=imread('lena.jpg');
if isrgb(i1) %判断i1是否为reb图像 i1=rgb2gray(i1); %如果i1为rgb图像，那么将其转换为灰度图像 end
i1=imcrop(i1,[1 1 256 256]); %细节放大[a,b,c,d] a,b为x，y的起始
%位置，c,d为x,y的宽度
i=double(i1);
[m,n]=size(i); %m为矩阵i的行大小、n为矩阵i的列大小 p=zeros(m,n); %将p置为m*n的零矩阵 y=zeros(m,n); %将y置为m*n的零矩阵
y(1:m,1)=i(1:m,1); %将矩阵i的第1列复制给y矩阵的第1列 p(1:m,1)=i(1:m,1); %将矩阵i的第1列复制给p矩阵的第1列 y(1,1:n)=i(1,1:n); %将矩阵i的第1行复制给y矩阵的第1行 p(1,1:n)=i(1,1:n); %将矩阵i的第1行复制给p矩阵的第1行 y(1:m,n)=i(1:m,n); %将矩阵i的第n列复制给y矩阵的第n列 p(1:m,n)=i(1:m,n); %将矩阵i的第n列复制给p矩阵的第n列 p(m,1:n)=i(m,1:n); %将矩阵i的第m行复制给y矩阵的第m行 y(m,1:n)=i(m,1:n); %将矩阵i的第m行复制给p矩阵的第m行 for k=2:m-1
for l=2:n-1
y(k,l)=(i(k,l-1)/2+i(k-1,l)/4+i(k-1,l-1)/8+i(k-1,l+1)/8); p(k,l)=round(i(k,l)-y(k,l)); %round为四舍五入取整
%p为原图像与编码后图像的差值
end end
p=round(p); %将p内所有的值取整 subplot(3,2,1); imshow(i1); title('原灰度图像'); subplot(3,2,2);
imshow(y,[0 256]); %显示y的灰度范围从0到256 title('利用三个相邻块线性预测后的图像'); subplot(3,2,3); imshow(abs(p),[0 1]); title('编码的绝对残差图像');
%解码程序 j=zeros(m,n); j(1:m,1)=y(1:m,1); j(1,1:n)=y(1,1:n); j(1:m,n)=y(1:m,n); j(m,1:n)=y(m,1:n); for k=2:m-1
for l=2:n-1
j(k,l)=p(k,l)+y(k,l); end end for r=1:m
for t=1:n
d(r,t)=round(i1(r,t)-j(r,t)); end end
subplot(3,2,4); imshow(abs(p),[0 1]); title('解码用的残差图像'); subplot(3,2,5); imshow(j,[0 256]);
title('使用残差和线性预测重建后的图像'); subplot(3,2,6); imshow(abs(d),[0 1]);
title('解码重建后图像的误差');
九、实验结果:
图1.10.1 Lena图像预测编码实验结果
预测编码程序2:
x=imread('e:\\imagebase\\cameraman.jpg'); figure(1) subplot(2,3,1); imshow(x); title('原始图像'); subplot(2,3,2); imhist(x);
title('原始图像直方图'); subplot(2,3,3); x=double(x); x1=yucebianma(x); imshow(mat2gray(x1));