实验报告
一、实验原理
1．调用imread函数将图像文件读入图像数组（矩阵）
A=imread(filename,fmt) 2.调用imwrite函数将图像文件写入图像数组（矩阵）
imwrite(a,filename,fmt) 3.调用imshow函数显示图像
Imshow（I，N）
4.图像的灰度平均值。调用ave=mean2（I）计算图像的均值 5.协方差矩阵。调用Cfg=COV（f，g）计算图像f和图像g的协方差矩阵
6 图像的灰度标准差。调用SD=STD2（I）的灰度标准差 7.图像的相关系数。调用函数rfg=CORR2(f，g)计算大小相等的两幅图像f和g的相关系数
二、图像及统计数据
原图像的平均灰度值= 77.5170
灰度标准差= 44.2095 灰度图像的平均灰度值= 74.4516
灰度标准差=37.1236 反白图像的平均灰度值= 180.5484
灰度标准差= 37.1236 灰度图像和反白图像的相关系数是
-1
三、程序
I=imread(\'football.jpg\'); subplot(2,2,1);imshow(I); J=rgb2gray(I); subplot(2,2,2);imshow(J); Ave=mean2(J) Ave =
74.4516 SD=std2(double(J)) SD =
37.1236 s=size(J); all_white=255*ones(s(1),s(2)); all_white_uint8=uint8(all_white); K=imsubtract(all_white_uint8,J); subplot(2,2,3);imshow(K); imwrite(K,\'football_iverse.jpg\');
四、思考题
1.图像统计特征让我们更加了解图像的变换，使图像处理更加方便 2.
五、心得体会
这次试验，我学会了使用marlab中的图像处理工具箱中的函数，对每个图像处理函数的功能都有了深入的认识。同时，我掌握了MATLAB的基本应用方法，对图像文件的读/写的方法有了初步认识。总之这次试验让我对MATLAB的图像处理有了一点学习，为更好地学习数字图像处理打下了一定的基础。
