一、图像基本操作
图像读取及显示1.一般图像读取：x=imread('filename','permission')，permission 图像存储类型。例如：x=imread('lena.bmp'); 或者x=imread('lena','bmp'); 2.一般图像显示：imshow(x); 3.索引图像读取：[data,map]=imread('filename','permission'); 例如：[data,map]=imread('lena','bmp'); 4.索引图像显示：image(data),colormap(map); 5.图像分区显示：subplot(mnl); imshow(x); m:行数，n:列数，l:第 l 个区域显示。 subplot(221),imshow(gray_to_binary1),title('Threshold=0.5'); subplot(222),imshow(gray_to_binary2),title('Threshold=0.4'); subplot(223),imshow(gray_to_binary3),title('Threshold=0.7'); subplot(224),imshow(gray_to_binary4),title('Threshold=0.2');图像写入1.一般图像写入：imwrite(x,'filename','permission');permission图像存储类型，例如：imwrite(x,'lena22.bmp','bmp');
2.索引图像写入：imwrite(data,map,'filename','permission);例如：imwrite(data,map,'woman22.bmp','bmp');
图像数据存储及加载可以将现有变量存储为数据文件格式，利用 load函数命令，进行数据加载。‘save x ；’存储变量 x 为 x.mat 格式数据文件，数据变量与数据文件名称相同；‘load a.mat ；’加载 a.mat 数据文件，生成数据变量 a，数据文件与数据变量名称相同。
图像格式转换1.将灰度图像根据不用阈值转换为二值图像
gray=imread('rgb_to_gray.bmp');
gray_to_binary1=im2bw(gray,0.5);
gray_to_binary2=im2bw(gray,0.4);
gray_to_binary3=im2bw(gray,0.7);
gray_to_binary4=im2bw(gray,0.2);
2.将彩色图像转换为灰度图像
rgb=imread('lena_rgb.bmp');
rgb_to_gray=rgb2gray(rgb);
灰度图像直方图显示灰度图像的直方图事是图像的亮度分布的概率密度函数，是一幅图像的所有象素集合的最基本的统计规律，它反映的是图像的灰度值的分布情况。‘imhist(gray);’将原图像 I 直方图显示‘imhist(gray,4);’将原图像 I 直方图显示为 n 级灰度。
图像加减运算-两幅图像加减运算，必须保证图像大小一致1.图像相加运算（imadd）
a) 完成两幅图像的相加运算。例如：‘testadd=imadd(gray,y);’ 要求 x 与 y 矩阵大小一致
b) 彩色图像 RGB 分通道显示，选定某一通道进行单通道颜色加强（图像数据矩阵与常数相加）。
rgb_r=rgb(:,:,1);
rgb_g=rgb(:,:,2);
rgb_b=rgb(:,:,3);
rgb_b_add=rgb_b+88;
new_rgb(:,:,1)=rgb_r;
new_rgb(:,:,2)=rgb_g;
new_rgb(:,:,3)=rgb_b_add;
2.图像相减运算（imsubtract）
a) 完成两幅图像的相减运算。例如：‘testsub=imsubtract(gray,y);’要求 x 与 y 矩阵大小一致
b) 将图像数据减去一个常数。例如：‘gray_sub=gray-44;’
图像几何变换1.图像的插值缩放
a) 最近邻插值：输出像素的赋值为当前点的像素点。
b)双线性插值：输出像素的赋值为 2×2 矩阵所包含的有效点的加权平均值。
c) 双三次插值：输出像素的赋值为 4×4 矩阵所包含的有效点的加权平均值。
y1=imresize(y,1.5,'nearest'); %利用最近邻插值方法将 I 放大 1.5倍
y2=imresize(y,1.5,'bilinear'); %利用双线性插值方法将 I 放大 1.5倍
y3=imresize(y,1.5,'bicubic'); %利用双三次插值方法将 I 放大 1.5 倍
2.插值旋转
gray1=imrotate(gray,30,'nearest') % 利用最近邻插值方法将 I 逆时针旋转 30 度
gray2=imrotate(gray,30,'bilinear','crop') % 利用双线性插值方法将 I 逆时针旋转 30 度，大小保持不变。
3.图像的剪切
gray3=imcrop(gray,[40,50,200,200]); %给定大小剪切，前切起始位置为(40,50)，大小为200*200
gray4=imcrop(gray); %利用鼠标交互对图像进行剪切
图像拼接-水平拼接，要求两幅图像行数相同；垂直拼接，要求两幅图像列数相同‘gray22=cat(2,gray,gray);’实现图像的水平拼接、垂直拼接，A1 和 A2 为读入的图像矩阵。
二、数字水印生成
生成伪随机数‘rand('state',0); ’生成伪随机数种子，‘r=rand(m,n); ’生成m行n列的0-1区间的伪随机数，将伪随机数二值化时，建议设定阈值（0.5），将伪随机数转化为0和1。
%灰度图像二值化
gray_to_binary_w=im2bw(w);
imshow(gray_to_binary_w);
rand('state',0);%随机数初值为1
r=rand(512,512);%生成512*512的随机数矩阵
%伪随机数矩阵二值化
r(r<0.5)=0;
r(r>0.5)=1;
读入水印图像a) 读入灰度图像，并将其二值化。
b) 直接读入二值水印图像
水印图像与伪随机数调制-水印加密‘z=xor(gray_to_binary_w,r);’，w为二值水印图像，x为伪随机数，z为加密后的二值水印图像，xor为异或运算。
加密后水印图像解密通过判断加密后的水印图像与伪随机数的异同，判断原始水印数据。
%解密
w1=xor(z,r);
imshow(w1);
