数字图像处理图像压缩

数字图像处理中的图像压缩算法随着科技和计算机技术的不断发展，数字图像处理成为了一个非常重要的领域。

数字图像处理技术广泛应用于各个领域，如图像储存、通信、医疗、工业等等。

在大量的图像处理中，图像压缩算法是非常关键的一环。

本文将介绍一些数字图像处理中的图像压缩算法。

一、无损压缩算法1. RLE 算法RLE（Run Length Encoding）算法是常见的图像无损压缩算法之一，它的主要思想是将连续的像素值用一个计数器表示。

比如将连续的“aaaa”压缩成“a4”。

RLE 算法相对比较简单，适用于连续的重复像素值较多的图像，如文字图片等。

2. Huffman 编码算法Huffman 编码算法是一种将可变长编码应用于数据压缩的算法，主要用于图像无损压缩中。

它的主要思想是将频率较高的字符用较短的编码，频率较低的字符用较长的编码。

将编码表储存在压缩文件中，解压时按照编码表进行解码。

Huffman 编码算法是一种效率较高的无损压缩算法。

二、有损压缩算法1. JPEG 压缩算法JPEG（Joint Photographic Experts Group）压缩算法是一种在有损压缩中广泛应用的算法。

该算法主要是针对连续色块和变化缓慢的图像进行处理。

JPEG 压缩算法的主要思想是采用离散余弦变换（DCT）将图像分割成小块，然后对每个小块进行频率分析，去除一些高频信息，再进行量化，最后采用 Huffman 编码进行压缩。

2. MPEG 压缩算法MPEG（Moving Picture Experts Group）压缩算法是一种针对视频压缩的算法，它主要是对视频序列中不同帧之间的冗余信息进行压缩。

该算法采用了空间域和时间域的压缩技术，包括分块变换编码和运动补偿等方法。

在分块变换编码中，采用离散余弦变换或小波变换来对视频序列进行压缩，再通过运动估计和补偿等方法，去除冗余信息。

三、总结数字图像处理中的图像压缩算法有很多种，其中无损压缩算法和有损压缩算法各有特点。

数字图像处理中的图像压缩技术研究数字图像处理是指通过计算机技术对图像进行处理和分析，其中图像压缩技术是数字图像处理领域中的一个重要分支。

图像压缩技术的作用是将图像压缩成较小的数据量，方便图像的传输和存储。

本文将详细介绍数字图像处理中的图像压缩技术的研究。

一、图像压缩的概念图像压缩是指通过一定的技术手段将图像的数据量进行压缩，从而减小图像的体积，达到方便传输和存储的目的。

图像压缩主要分为有损压缩和无损压缩两种方式。

无损压缩是指在压缩图像的同时，不会对图像的质量造成影响，可以完全还原出原始的图像。

而有损压缩则是在压缩图像的过程中，会对图像的质量进行一定程度上的损失，但是压缩后的图像数据量会大大降低。

二、图像压缩技术的应用图像压缩技术在数字图像处理中有着广泛的应用。

首先，在图像的传输和存储过程中，若图像数据量过大，会导致传输时间长和存储空间不足等问题，将图像压缩后可以解决这些问题。

其次，在数字影像处理、电子商务、医学影像、视频会议等领域也有着重要的应用。

三、无损压缩技术1. Run-length Encoding （RLE）Run-length Encoding是一种基于像素行的无损压缩技术，它通过对图像中像素出现的连续长度进行编码来达到压缩图像的目的。

当像素值连续出现时，RLE算法只需要储存一个出现的值和像素值的个数，从而达到降低图像数据量的目的。

2. Huffman encodingHuffman encoding是一种基于概率的无损压缩技术，它可以通过编码表来描述图像中出现的像素。

在Huffman encoding中，出现频率较高的像素会使用较短的编码，而出现频率较低的像素则会使用较长的编码。

四、有损压缩技术1. Discrete Cosine Transform（DCT）DCT是一种基于频域的图像压缩方法，实现图像的有损压缩。

该方法将图像通过预处理分为不同的块，对每个块进行离散余弦变换，从而达到较好的压缩效果。

图像处理中的数字图像压缩数字图像压缩在图像处理中扮演着重要的角色。

数字图像压缩可以将图像数据压缩成更小的文件大小，更方便存储和传输。

数字图像压缩分为有损和无损两种不同的技术，本文将详细讨论这两种数字图像压缩方法。

一、无损压缩无损压缩是数字图像压缩中最常用的技术之一。

无损压缩的优点是可以保持图片原始数据不被丢失。

这种方法适用于那些需要保持原始画质的图片，例如医学成像或者编程图像等。

无损压缩的主要压缩方法有两种：一种是基于预测的压缩，包括差异编码和改进变长编码。

另一种是基于统计的压缩，其中包括算术编码和霍夫曼编码。

差异编码是一种通过计算相邻像素之间的差异来达到压缩目的的方法。

它依赖于下一像素的值可以预测当前像素值的特性。

改进的变长编码是一种使用预定代码值来表示图像中频繁出现的值的压缩技术。

它使用变长的代码，使得频繁出现的值使用较短的代码，而不常用的值则使用较长的代码。

算术编码是一种基于统计的方法，可以将每个像素映射到一个不同的值范围中，并且将像素序列编码成一个单一的数值。

霍夫曼编码也是一种基于统计的压缩方法。

它通过短代码表示出现频率高的像素值，而使用长代码表示出现频率较低的像素值。

二、有损压缩有损压缩是另一种数字图像压缩技术。

有损压缩方法有一些潜在的缺点，因为它们主要取决于压缩率和压缩的精度。

在应用有损压缩技术之前，必须确定压缩强度，以确保压缩后的图像满足预期的需求。

有损压缩方法可以采用不同的算法来实现。

这些算法包括JPEG、MPEG和MP3等不同的格式。

JPEG是最常用的有损压缩算法，它在压缩时可以通过调整每个像素所占用的位数来减小图像的大小。

MPEG是用于压缩视频信号的一种压缩技术。

它可以将视频信号分成多个I帧、P帧和B帧。

I帧代表一个完整的图像，而P帧和B帧则包含更少的信息。

在以后的编码中，视频编码器使用压缩技术将视频序列压缩成较小的大小。

MP3是一种广泛使用的音频压缩技术，它使用了同样的技术，包括频域转换、量化和哈夫曼编码。

数字图像处理在医学影像中的应用：技术、原理与应用研究引言数字图像处理在医学影像中的应用已经成为医学领域中不可或缺的一部分。

随着技术的发展和进步，数字图像处理在医学影像中的应用越来越广泛，为医生提供了更多的信息和工具来辅助诊断、治疗和研究。

本文将介绍数字图像处理在医学影像中的技术、原理和应用研究。

一、数字图像处理的基础知识1.1 数字图像处理的定义和概念数字图像处理是将图像的采集、处理、存储和传输等过程转化为数字形式，并利用计算机进行处理和分析的技术。

它包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割、图像配准等多个方面。

1.2 数字图像处理的基本原理数字图像处理的基本原理是通过对图像的像素点进行操作，利用数学方法和算法对图像进行处理和分析。

常见的数字图像处理方法包括灰度变换、滤波、傅里叶变换等。

二、数字图像处理在医学影像中的技术与方法2.1 图像增强技术图像增强技术是指通过对图像进行处理，提高图像的质量、清晰度和对比度，使医生能够更好地观察和分析图像。

常用的图像增强技术包括直方图均衡化、线性滤波、非线性滤波等。

2.2 图像分割技术图像分割技术是指将图像划分为不同的区域或物体，用于定位和识别不同的组织结构和病变。

常用的图像分割技术包括阈值分割、边缘检测、区域生长等。

2.3 图像配准技术图像配准技术是指将不同位置、不同时间或不同模态的图像进行对齐和匹配，以实现图像的比较和融合。

常用的图像配准技术包括基于特征的配准、基于相似度度量的配准等。

2.4 图像压缩技术图像压缩技术是指通过减少图像数据的冗余性和冗长性，以减小图像文件的尺寸，使得图像的存储和传输更加高效。

常用的图像压缩技术包括无损压缩和有损压缩。

三、数字图像处理在医学影像中的应用研究3.1 诊断辅助数字图像处理在医学影像中的应用最主要的是辅助医生进行疾病的诊断。

通过对医学影像进行处理和分析，可以提取更多的信息和特征，帮助医生更准确地判断病变的位置、形状和大小，从而提高诊断的准确性和可靠性。

图像压缩的国际标准图像压缩是数字图像处理中的重要技术，它通过减少图像文件的大小，从而节省存储空间和传输带宽。

随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像压缩的国际标准也变得越来越重要。

本文将介绍图像压缩的国际标准，以及这些标准的作用和意义。

首先，图像压缩的国际标准主要由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）制定和管理。

ISO/IEC 10918-1是图像压缩的国际标准之一，它定义了一种被广泛使用的图像压缩算法——JPEG。

JPEG算法通过去除图像中的冗余信息和不可见细节，将图像压缩到较小的文件大小，同时保持图像的视觉质量。

这一标准的制定，使得不同厂商生产的设备和软件能够相互兼容，用户可以自由地在不同平台上使用和传输JPEG格式的图像。

其次，图像压缩的国际标准还包括了一些针对特定应用领域的标准。

比如，ISO/IEC 14495-1是针对无损图像压缩的国际标准，它定义了一种无损压缩算法——JPEG-LS。

与JPEG算法不同，JPEG-LS算法能够在不损失图像质量的前提下，将图像文件压缩到更小的尺寸。

这对于医学影像、卫星图像等对图像质量要求较高的领域来说，具有重要的意义。

除了JPEG和JPEG-LS，图像压缩的国际标准还涉及到了其他一些常见的压缩算法，比如PNG、GIF等。

这些标准的制定，不仅促进了图像压缩技术的发展和应用，也为用户提供了更多的选择和便利。

图像压缩的国际标准在实际应用中发挥着重要的作用。

首先，它为不同厂商和开发者提供了统一的规范和标准，使得他们能够更好地进行图像压缩技术的研发和应用。

其次，它为用户提供了更广泛的图像格式支持，使得用户能够更加灵活地处理和传输图像文件。

再次，它促进了图像压缩技术的国际交流与合作，推动了该领域的不断创新和进步。

总之，图像压缩的国际标准对于数字图像处理技术的发展和应用具有重要的意义。

它不仅规范了图像压缩技术的各个方面，也为用户提供了更好的体验和便利。

随着数字图像在各个领域的广泛应用，图像压缩的国际标准将继续发挥着重要的作用，推动着整个行业的发展和进步。

如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术实现图像压缩和图像恢复技术在数字图像处理领域中起着至关重要的作用。

随着数字图像的广泛应用，图像压缩已经成为了一种必要的手段。

而图像恢复技术则可以使压缩后的图像更好地还原，提高图像质量。

本文将介绍如何使用Matlab进行图像压缩和图像恢复技术的实现。

首先，我们需要了解图像压缩的基本原理。

图像压缩通常包括有损压缩和无损压缩两种方式。

有损压缩是指在压缩图像的过程中会有一定的信息损失，而无损压缩则是保证图像质量不受损失的压缩方式。

在Matlab中，我们可以使用多种算法实现图像压缩。

其中，最常用的算法是基于离散余弦变换(DCT)的JPEG压缩算法。

JPEG算法的基本思想是将图像分成若干个8x8的小块，然后对每个小块进行DCT变换，再对变换后的系数进行量化，最后采用熵编码的方式进行压缩。

具体操作如下：1. 将彩色图像转换为灰度图像：在Matlab中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

2. 将图像分成若干个8x8的小块：可以使用im2col函数将图像转换为列，然后使用reshape函数将列重新组合成8x8的小块。

3. 对每个小块进行DCT变换：可以使用dct2函数对每个小块进行DCT变换。

4. 对变换后的系数进行量化：将变换后的系数除以一个预定义的量化矩阵，然后四舍五入取整。

5. 采用熵编码进行压缩：根据量化后的系数，使用Huffman编码或算术编码等方法进行压缩。

在实际应用中，我们还可以对JPEG算法进行一些改进，以提高压缩效果。

例如，可以根据图像内容的特点对量化矩阵进行优化，可以使用小波变换代替DCT变换等。

接下来，我们将介绍如何使用Matlab进行图像的恢复。

图像恢复通常包括去噪和超分辨率重建两个步骤。

对于图像去噪，Matlab提供了多种滤波器和去噪算法，例如中值滤波、均值滤波、小波去噪等。

我们可以使用这些工具对图像进行去噪处理。

对于图像的超分辨率重建，Matlab中有多种算法可供选择，例如插值法、边缘增强法、小波插值法等。

数字图像处理的常用方法随着科技的发展，数字图像处理已经深入到每一个角落。

不论是专业的图像处理从业人员还是普通大众，它们都在使用各种计算机软件和硬件来处理复杂的图像。

在这里，我们将简要介绍常用的数字图像处理方法。

首先，我们将讨论图像压缩。

图像压缩是一种数字图像处理方法，它可以将大型图像容量减小，从而加快图像传输过程，并减少储存空间的使用，同时也不会影响图像的质量。

一般来说，有损压缩和无损压缩是当前应用最广泛的两种图像压缩技术。

其次，去噪是一种数字图像处理方法，用于消除图像中的噪声。

通常情况下，噪声由图像传感器，摄影机或相机传感器，也可能由数据传输过程中的干扰产生。

图像去噪可以从噪声中消除图像中细微的不和谐，恢复其原始质量，从而实现清晰的图像。

一般来说，最常用的去噪方法包括中值滤波，均值滤波，高斯滤波和离散小波变换等。

此外，图像分割和目标检测也是数字图像处理方法。

图像分割是将图像划分为一些简单、连续的图像区域的过程，以便从中提取出需要处理的特定对象。

这项技术可以使用不同的技术来实现，如阈值分割，聚类，区域生长和形态学操作等。

目标检测是将图像处理技术应用于从图像中检测指定目标的过程。

常用的目标检测技术有基于模式匹配、视觉算法、基于卷积神经网络的检测等。

最后，彩色转换是一种根据显示器的光谱特性和人眼的视觉感受，将彩色图像从数字格式转换为其他格式的方法。

它可以改变图像的色彩，让图像看起来更亮、更加艳丽，从而增强图像的视觉效果。

常用的彩色传输方法包括YCbCr色彩空间，HSV色彩空间，RGBA色彩空间等。

从上面的介绍可以看出，数字图像处理技术有很多，每种技术都有其特定的应用领域。

比如，压缩能够加快图像传输，减少存储空间的使用；去噪可以消除图像噪声，从而恢复其原始质量；图像分割和目标检测可以从图像中提取出需要处理的特定对象；彩色转换可以改变图像的色彩，让图像看起来更亮，更加艳丽。

数字图像处理技术的发展速度非常快，它们已经成为当今社会认知增强，智能服务和新媒体应用等多个方面的核心技术。

图像压缩原理图像压缩是一种将图像文件的大小减小的技术，它可以通过减少图像文件的存储空间来节省存储和传输成本。

图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种类型。

有损压缩是在图像文件中去除一些细节信息，以减小文件大小，而无损压缩则是在不损失图像质量的情况下减小文件大小。

图像压缩技术在数字图像处理中起着非常重要的作用，它不仅可以减小文件大小，还可以提高图像传输的速度和效率。

图像压缩的原理主要包括了空间域压缩和频域压缩两种方法。

空间域压缩是指在像素级别上对图像进行压缩，而频域压缩是指在频率域上对图像进行压缩。

下面将分别介绍这两种压缩原理。

空间域压缩是最常见的图像压缩方法之一，它主要通过减少图像中像素的数量来减小文件大小。

在空间域压缩中，最常见的方法是通过减少图像的分辨率来实现。

分辨率是指图像中像素的数量，减小分辨率意味着减少图像中像素的数量，从而减小文件大小。

另外，空间域压缩还可以通过图像的子采样和量化来实现。

子采样是指在图像中隔行或隔列地去除像素，从而减小文件大小，而量化则是指将图像中的像素值近似为较小的值，也可以减小文件大小。

频域压缩是另一种常见的图像压缩方法，它主要是通过将图像转换到频率域上进行压缩。

在频域压缩中，最常见的方法是使用离散余弦变换（DCT）来将图像转换到频率域上，然后再对频率域上的系数进行量化和编码来实现压缩。

DCT是一种将图像转换到频率域上的数学变换方法，它可以将图像分解为不同频率的分量，从而可以更好地利用图像的频率信息来进行压缩。

除了空间域压缩和频域压缩外，图像压缩还可以通过预测编码、熵编码和字典编码等方法来实现。

预测编码是指利用图像中像素之间的相关性来进行压缩，而熵编码和字典编码则是利用信息论和数据压缩理论来进行压缩。

总的来说，图像压缩是一种非常重要的图像处理技术，它可以通过不同的方法来减小图像文件的大小，从而节省存储和传输成本。

空间域压缩和频域压缩是图像压缩的两种主要方法，它们可以通过减少图像的分辨率、子采样、量化、DCT变换等方法来实现压缩。

压缩映像原理压缩映像原理是指在数字图像处理中，通过一定的算法和技术对图像进行压缩，以减少图像文件的大小，同时尽量保持图像的清晰度和质量。

在数字图像处理领域，压缩映像原理是一个非常重要的概念，它涉及到图像文件的传输、存储和显示等方面，对于提高图像处理效率和节约资源具有重要意义。

首先，压缩映像原理的基本思想是通过去除图像中的冗余信息和利用图像的局部相关性来减小图像文件的大小。

在图像中，往往存在大量的冗余信息，比如相邻像素之间的相关性很高，可以通过差分编码的方式来减小数据量。

此外，图像中的一些细节部分对于人眼来说并不是很重要，可以通过一定的方法进行抽样或者量化来减小数据量，而不影响图像的整体质量。

其次，压缩映像原理可以分为有损压缩和无损压缩两种方式。

有损压缩是指在压缩图像的过程中，会丢失一些细节信息，但能够显著减小图像文件的大小，代表性的算法有JPEG压缩。

而无损压缩则是在不丢失图像任何信息的前提下，通过一定的算法来减小图像文件的大小，代表性的算法有PNG压缩和GIF压缩。

不同的压缩方式适用于不同的场景，需要根据实际需求进行选择。

此外，压缩映像原理还涉及到压缩比和图像质量之间的平衡。

在进行图像压缩时，需要考虑到压缩比和图像质量之间的平衡关系，不能一味地追求压缩比而忽视图像质量，也不能一味地追求图像质量而忽视压缩比。

因此，选择合适的压缩算法和参数是非常重要的。

最后，随着数字图像处理技术的不断发展，压缩映像原理也在不断地完善和提升。

目前，已经涌现出了许多高效的图像压缩算法和技术，比如基于深度学习的图像压缩算法，能够在保持图像质量的前提下显著减小图像文件的大小。

未来，压缩映像原理将会继续发展，为数字图像处理领域带来更多的创新和突破。

总之，压缩映像原理是数字图像处理领域的重要概念，通过压缩图像文件的大小，可以提高图像处理效率，节约存储资源，并且不影响图像的整体质量。

在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的压缩方式和参数，以达到最佳的压缩效果。

数字媒体技术基础知识数字媒体技术是指利用计算机技术和数字技术来处理和传播信息的一种技术。

它涵盖了数字图像处理、数字音频处理、数字视频处理、数字动画制作等多个方面。

在数字媒体技术的发展过程中，有一些基础知识是非常重要的。

接下来，我们将介绍一些数字媒体技术的基础知识。

首先是数字图像处理。

数字图像处理是将传感器获取的模拟图像转化为数字信号，并对其进行处理和分析的过程。

常见的数字图像处理技术包括图像增强、图像压缩和图像恢复等。

图像增强可以提高图像的质量和可视化效果，图像压缩可以减小图像数据的存储空间，图像恢复可以修复受损或模糊的图像。

其次是数字音频处理。

数字音频处理是将模拟音频信号转化为数字信号，并对其进行处理和分析的过程。

常见的数字音频处理技术包括音频采样、音频编码和音频解码等。

音频采样是将模拟音频信号转化为数字信号的过程，音频编码和音频解码是将数字音频信号进行压缩和解压缩的过程。

再次是数字视频处理。

数字视频处理是将模拟视频信号转化为数字信号，并对其进行处理和分析的过程。

常见的数字视频处理技术包括视频采样、视频编码和视频解码等。

视频采样是将模拟视频信号转化为数字信号的过程，视频编码和视频解码是将数字视频信号进行压缩和解压缩的过程。

最后是数字动画制作。

数字动画制作是利用计算机技术和数字技术来制作动画的过程。

常见的数字动画制作技术包括帧动画、骨骼动画和物理引擎等。

帧动画是将一系列图像帧按照一定顺序播放，形成动画效果。

骨骼动画是通过给定骨骼结构和关节运动，生成动画效果。

物理引擎可以模拟真实世界中物体的运动和碰撞效果。

总之，数字媒体技术基础知识包括数字图像处理、数字音频处理、数字视频处理和数字动画制作等多个方面。

掌握这些基础知识将有助于我们更好地理解和应用数字媒体技术。

数字媒体技术是现代社会中不可或缺的一部分，它在许多领域中发挥着重要作用，如广告、娱乐、教育和通信等。

了解数字媒体技术的基础知识能够帮助我们更好地理解数字媒体的原理和应用，提高我们对数字媒体内容的创作和欣赏能力。

图像压缩教学设计摘要：本文是关于图像压缩的教学设计，旨在帮助学习者了解图像压缩的基本概念、原理和常见方法。

通过本教学设计，学习者将能够掌握图像压缩的基本技术，并了解其在数字图像处理中的应用。

一、引言图像压缩是数字图像处理中的一项重要技术，它能够减少图像数据的存储空间并降低传输所需的带宽。

图像压缩在许多领域有着广泛的应用，例如数字摄影、视频通话和网络传输等。

本教学设计将以简明扼要的方式介绍图像压缩的基本概念和原理，并探讨常用的图像压缩方法。

二、图像压缩的基本概念1. 图像压缩的定义：图像压缩是指通过压缩算法对图像数据进行处理，使其占据更少的存储空间或传输带宽。

2. 像素与图像：像素是图像的基本单元，它们构成了图像的二维矩阵，每个像素代表了图像上的一个点的亮度或颜色信息。

3. 颜色空间：颜色空间是用于描述图像中颜色信息的一种方式。

常见的颜色空间包括RGB、CMYK和YCbCr等。

三、图像压缩的原理1. 冗余性：图像中存在不同类型的冗余，包括空间冗余、视觉冗余和编码冗余。

图像压缩的原理是通过利用这些冗余来减少数据的存储和传输量。

2. 无损压缩和有损压缩：图像压缩可以分为无损压缩和有损压缩两种。

无损压缩保留了图像的所有细节，而有损压缩在压缩过程中会有一定的信息损失。

四、常用的图像压缩方法1. 无损压缩方法：无损压缩方法主要通过编码和预测来减少图像的冗余。

常见的无损压缩方法包括Run-Length Encoding（RLE）、Huffman编码和Lempel-Ziv-Welch（LZW）编码等。

2. 有损压缩方法：有损压缩方法主要通过量化和编码来减少图像的冗余，并在此过程中引入一定的信息损失。

常见的有损压缩方法包括JPEG、JPEG 2000和WebP等。

五、教学设计1. 教学目标：通过本教学设计，学习者将能够理解图像压缩的基本概念和原理，掌握常见的图像压缩方法，并了解其应用。

2. 教学内容：通过课堂讲授和实例演示，依次介绍图像压缩的基本概念、原理和常用方法。

竭诚为您提供优质文档/双击可除数字图像处理实验报告图像压缩篇一：数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告课程：班级：学号：姓名：指导老师：日期：实验一内容一mATLAb数字图像处理初步一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在mATLAb中能够处理哪些格式图像。

2．熟练掌握在mATLAb中如何读取图像。

3．掌握如何利用mATLAb来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。

4．掌握如何在mATLAb中按照指定要求存储一幅图像的方法。

5．图像间如何转化。

二、实验内容及步骤1．利用imread()函数读取一幅图像，假设其名为flower.tif，存入一个数组中；解：读取图像，存入数组I 中：I=imread(flower.tif);2．利用whos命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；解：查询数组I的信息：3．利用imshow()函数来显示这幅图像；解：因为imshow()方法不能直接显示tif图像矩阵，因此要先转换成Rgb模式，再调用imshow()显示。

代码如下：>>I1=I(:,:,1);>>I2=I(:,:,2);>>I3=I(:,:,3);>>Rgb=cat(3,I1,I2,I3);>>imshow(Rgb);显示的图像为：4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；解：代码如下：>>imfinfo(flower.tif)结果截图：5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg；语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q),q取0-100。

解：代码：>>imwrite(Rgb,flower.jpg,quality,80);结果截图：6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像，设为flower.bmp。