Question

Matlab 如何实现 BMP读取

Answer 1

　　MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计算平台，它几乎能够满足所有的计算需求。自MATLAB4.0问世以来，MATLAB语言就一直受到工程应用的各个领域的学者和工程师们的关注。2001年Mathworks公司又推出了强大的MATLAB升级版本MATLAB6.0，使其在符号运算和图形处理功能上得到了进一步完善。除此之外，新版本的MATLAB还增强了它的各种应用工具箱，使MATLAB的应用面越来越广，功能也越来越强大。因此MATLAB已成为最为普遍的计算工具之一。
　　MATLAB软件具有很强的开放性和适用性。在保持内核不便的情况下，MATLAB可以针对不同的应用学科推出相应的工具箱（toolbox）。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有自己的一席之地。此外，MATLAB还支持用户用自己编写的M文件（MATLAB的程序文件）组成自己的工具箱，极大的方便了用户的使用和维护。本文想就MATLAB中提供的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）的使用作一些实例方面的介绍。
　　　　二、MATLAB数字图像处理　　　　MATLAB全称是Matrix Laboratory（矩阵实验室），一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件，从这一点上也可以看出，它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样，就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像，该数字图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
　　　　MATLAB支持五种图像类型，即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列；支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读，写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。下面用一些实例进行简单说明：　　　　1、图像的读取　　　　MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread()，这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中，此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息（见例1）　　　　%例1：图像数据及图像信息的读取　　　　imfinfo e:\matlabwork\tuxiang\Girl.bmp　　　　%读取图像信息　　　　[A,M]=imread('e:\matlabwork\tuxiang\Girl.bmp','bmp');　　　　%图像数据的读取，将图像数据放入矩阵A中，颜色数据放入矩阵M中　　　　imshow(A,M);title('原图像');　　　　M(:,1)=0;　　%将颜色数据矩阵的一列置零　　　　figure　　　　imshow(A,M);title('改变颜色后的图像')　　

Answer 2

Matlab读取BMP文件代码，参考如下：
function BMPReader(strPathName)

fFile = fopen(strPathName, 'rb');
[data, count] = fread(fFile);

%offset
nOffset = 0;
for i = 1:4
nOffset = nOffset + bitshift(data(10+i), (i-1)*8);
end

%width
nWidth = 0;
for i = 1:4
nWidth = nWidth + bitshift(data(18+i), (i-1)*8);
end

%height
nHeight = 0;
for i = 1:4
nHeight = nHeight + bitshift(data(22+i), (i-1)*8);
end

%bit count
nBitCount = data(29) + bitshift(data(30), 8);

%bmp格式存储是从图片的下到上
img = zeros(nHeight, nWidth);
img = reshape(data(nOffset+1:end), nWidth, nHeight);
img = flipud(img'); %先转置，然后上下交换
imshow(img, [0, 255]);

%close file
fclose(fFile);