Matlab图像的代数运算与逻辑运算
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MATLAB算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、按位集合运算符算术运算符MATLAB允许两种不同类型的算术运算 -•矩阵算术运算•数组算术运算矩阵算术运算与线性代数中定义的相同。
在一维和多维数组中,逐个元素执行数组运算。
矩阵运算符和数组运算符由句点符号(.)区分。
然而,由于对于矩阵和阵列的加减运算是相同的,因此对于这两种情况,运算符相同。
下表简要说明了算术运算符 -算术运算符示例代码的大小,除非是标量。
可以从任何大小的矩阵中减去标量。
矩阵乘法。
C = A * B是矩阵A和B的线性代数乘积。
更准确地说,执行公式:,对于非标量A和B,A的列数必须等于B的行数。
标量可以乘以任何大小的矩阵。
阵列乘法。
A .* B是数组A和B的逐个元素乘积。
A和B必须具有相同的关系运算符关系运算符也可以用于标量和非标量数据。
数组的关系运算符在两个数组之间执行逐个元素的比较,并返回相同大小的逻辑数组,如果为真,则元素设置为逻辑1(true),如果为假,则元素设置为逻辑0(false)。
下表显示了MATLAB中可用的关系运算符:关系运算符示例代码操作符说明描述< 小于<= 小于或等于> 大于>= 大于或等于== 等于~= 不等于逻辑运算符MATLAB提供两种类型的逻辑运算符和函数:•逐元素 - 这些运算符对逻辑阵列的相应元素进行操作。
•短路 - 这些运算符在标量和逻辑表达式上运行。
元素逻辑运算符在逻辑数组上运行逐个元素。
符号&,|和〜是逻辑数组运算符AND,OR和NOT。
短路逻辑运算符允许逻辑运算短路。
符号&&和||是逻辑短路运算符AND和OR。
逻辑运算符示例代码位运算按位运算符对位执行,并执行逐位运算。
&,|和^的真值表如下 -假设A = 60和B = 13; 现在以二进制格式,它们将如下所示:A = 0011 1100B = 0000 1101-----------------A&B = 0000 1100A|B = 0011 1101A^B = 0011 0001~A = 1100 0011ShellMATLAB提供了诸如“按位与”和“按位或”以及“按位非”操作,移位操作等位操作的各种功能。
数字图像处理课程设计--基于Matlab的数字图像处理数字图像处理课程设计基于Matlab的数字图像处理——图像的运算院系信息技术学院专业班级电气6班学号 201107111282姓名何英娜指导教师章瑞平课程设计时间 2012年11月目录一、摘要 (3)二、图像代数运算1、1图像的加法运算 (4)1、2图像的减法运算 (4)1、3图像的除法运算 (4)1、4绝对差值运算 (7)1、 5 图像的求补运算 (7)3三、图像的几何运算2、1 图像插值 (7)2、2图像的旋转 (8)2、3图像的缩放 (9)2、4图像的投影变换 (10)2、4图像的剪切 (11)四、课程设计总结与体会 (13)五、参考文献 (14)摘要图像运算涵盖程序设计、图像点运算、代数运算、几何运算等多种运算;设计目的和任务:1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定义和常见方法;2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法3、掌握在MATLAB中进行插值的方法4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转5、学会运用图像的投影变换和图像的剪切46、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用,将数字图像处理更好的应用于实际7、通过各类算法加强图像各种属性、一、图像的几何运算何运算图像代数运算是指对两幅或两幅以上输入图像对应的像素逐个进行和差积商运算以产生增强效果的图像。
图像运算是一种比较简单有效的增强处理手段是图像处理中常用方法。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下:C(x,y)=A(x,y)+B(x,y)C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)C(x,y)=A(x,y)*B(x,y)C(x,y)=A(x,y)/B(x,y)1图像加法运算一般用于多幅图像求平均效果,以便有效降低具有叠加性的随机噪声,在matlab中imadd用于图像相加,其调用格式为z=imadd(X,Y);程序演示如下:I=imread('rice.png');subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像1'); J=imread('cameraman.tif');subplot(2,2,2),imshow(J),title('原图像52');K=imadd(I,J,'uint16'););subplot(2,2,3),imshow(K,[]),title('相加后图像'2、图像减法运算也称差分运算,是用于检测图像变化及运动物体的方法;用imsubtract函数实现。
实验报告实验一图像的傅里叶变换(旋转性质)实验二图像的代数运算实验三filter2实现均值滤波实验四图像的缩放朱锦璐04085122实验一图像的傅里叶变换(旋转性质)一、实验内容对图(1.1)的图像做旋转,观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。
图(1.1)二、实验原理首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F(w,ϕ).f(x,y) <=> F(u,v)f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ,wsinϕ)经过变换得f( r,θ+θ。
)<=>F(w,ϕ+θ。
)上式表明,对f(x,y)旋转一个角度θ。
对应于将其傅里叶变换F(u,v)也旋转相同的角度θ。
F(u,v)到f(x,y)也是一样。
三、实验方法及程序选取一幅图像,进行离散傅里叶变换,在对其进行一定角度的旋转,进行离散傅里叶变换。
>> I=zeros(256,256); %构造原始图像I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256,前一值是纵向比,后一值是横向比figure(1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figure(2)imshow(J1,[5 50])J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°figure(3);imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);figure(4)imshow(J2,[5 50])四、实验结果与分析实验结果如下图所示(1.2)原图像(1.3)傅里叶频谱(1.4)旋转45°后的图像(1.5)旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图(1.6)原图像(1.7)傅里叶频谱(1.8)旋转45°后的图像(1.9)旋转后的傅里叶频谱由实验结果可知1、从旋转性质来考虑,图(1.8)是图(1.6)逆时针旋转45°后的图像,对比图(1.7)和图(1.9)可知,频域图像也逆时针旋转了45°2、从尺寸变换性质来考虑,如图(1.6)和图(1.7)、图(1.8)和图(1.9)可知,原图像和其傅里叶变换后的图像角度相差90°,由此可知,时域中的信号被压缩,到频域中的信号就被拉伸。
matlab关系运算符和逻辑运算符Matlab是一种广泛应用于科学计算和工程领域的编程语言和环境,它提供了丰富的运算符和逻辑运算符,用于处理和分析数据。
本文将介绍Matlab中常用的关系运算符和逻辑运算符,以及它们在实际应用中的使用方法和注意事项。
一、关系运算符关系运算符用于比较两个值之间的关系,返回一个逻辑值(true或false)。
在Matlab中,常用的关系运算符有以下几种:1. 相等运算符(==):用于判断两个值是否相等。
例如,a == b返回true表示a等于b,否则返回false。
2. 不等运算符(~=或!=):用于判断两个值是否不相等。
例如,a ~= b返回true表示a不等于b,否则返回false。
3. 大于运算符(>):用于判断一个值是否大于另一个值。
例如,a > b返回true表示a大于b,否则返回false。
4. 小于运算符(<):用于判断一个值是否小于另一个值。
例如,a < b返回true表示a小于b,否则返回false。
5. 大于等于运算符(>=):用于判断一个值是否大于等于另一个值。
例如,a >= b返回true表示a大于等于b,否则返回false。
6. 小于等于运算符(<=):用于判断一个值是否小于等于另一个值。
例如,a <= b返回true表示a小于等于b,否则返回false。
关系运算符常用于条件判断和循环控制语句中。
通过比较不同变量的值,我们可以根据不同的情况执行不同的操作。
二、逻辑运算符逻辑运算符用于对逻辑值(true或false)进行运算,返回一个逻辑值。
在Matlab中,常用的逻辑运算符有以下几种:1. 与运算符(&&或&):用于判断两个条件是否同时成立。
例如,a >b &&c < d返回true表示a大于b且c小于d,否则返回false。
2. 或运算符(||或|):用于判断两个条件是否至少有一个成立。
Matlab中的逻辑运算"&&"与"&","||"与"|"的区别逻辑运算符:& 与| 或~ 非“&”和“|”操作符可比较两个标量或两个同阶矩阵.对于矩阵来说必须符合规则,如果A 和B都是0-1矩阵,则A&B或A|B也都是0-1矩阵,这个0-1矩阵的元素是A和B对应元素之间逻辑运算的结果,逻辑操作符认定任何非零元素都为真,给出“1”,任何零元素都为假,给出“0”.非(或逻辑非)是一元操作符,即~A:当A是非零时结果为“0”;当A为“0”时,结果为“1”.因此下列两种表示:p | (~p) 结果为1.p &(~p) 结果为0.any和all函数在连接操作时很有用,设x是0-1向量,如果x中任意有一元素非零时,any(x)返回“1”,否则返回“0”;all(x)函数当x的所有元素非零时,返回“1”,否则也返回“0”.这些函数在if语句中经常被用到.如:if all(A<5)do somethingend另外,还有"&&"和"||"运算符,Matlab中的逻辑运算"&&"与"&","||"与"|"的区别如下:&&和||被称为&和|的short circuit(短路)形式,A&B(1)首先判断A的逻辑值,然后判断B的值,然后进行逻辑与的计算。
(2)A和B可以为矩阵(e.g. A=[1 0],B=[0 0])。
A&&B(1)首先判断A的逻辑值,如果A的值为假,就可以判断整个表达式的值为假,就不需要再判断B的值。
(2)A和B不能是矩阵,只能是标量。
"|"与“||”同理。
实验三图像的代数运算一、实验目的1、了解代数运算的基本定义;2、掌握在MTLAB中对图像进行代数运算的方法;3、进一步熟悉了解MA TLAB语言的应用。
二、实验原理代数运算是指对两幅输入图像进行点对点的加、减、乘或除运算而得到输出图像的运算。
对于相加和相乘的情形,可能不止有两幅图像参加运算。
在一般情况下,输入情况之一可能为常数。
四种图像处理代数运算的数学表达式如下:=+C x y A x y B x y(,)(,)(,=-C x y A x y B x y(,)(,)(,=⨯C x y A x y B x y(,)(,)(,=÷C x y A x y B x y(,)(,)(,其中A(x,y)和B(x,y)为输入图像,而C(x,y)为输出图像。
还可以通过适当的组合形成涉及几幅图像的复合代数运算方程。
在MATLAB中,我们可以用函数简单的得到数字图像的图像数据矩阵(即A(x,y)和B(x,y)),有了这些矩阵后我们只要适当的设计代数运算的形式并写出方程,就可以得到一个输出图像的矩阵(即C(x,y))图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。
这点被经常用来有效的降低加性随机噪声的影响。
在求平均值的过程中,图像的静止部分不会改变,而对每一幅图像,各不相同的噪声图案则过累积很慢。
对M幅图像进行平均,使图像中每一点的平方信噪比提高了M倍幅度信噪比是功率信噪比的平方根,因此达到了提高信噪比降低噪声的作用。
本次实验要求完成人为的往一幅图像中加入噪声,并通过多次相加求平均的方法消除所加入的噪声。
在MA TLAB中提供了给图像加入噪声的函数imnoiseimnoise的语法格式为J = imnoise(I,type)J = imnoise(I,type,parameters)其中J = imnoise(I,type)返回对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。
参数type和parameters用于确定噪声的类型和相应的参数。
matlab的逻辑运算在Matlab中,逻辑运算是通过使用逻辑运算符来执行的。
以下是Matlab中常用的逻辑运算符:1. 逻辑与:用`&`表示,用于两个逻辑表达式的逻辑与操作。
例如:`A & B`表示A和B都为真时返回真,否则返回假。
2. 逻辑或:用`|`表示,用于两个逻辑表达式的逻辑或操作。
例如:`A | B`表示A或B为真时返回真,否则返回假。
3. 逻辑非:用`~`表示,用于对逻辑表达式的取反操作。
例如:`~A`表示A为假时返回真,否则返回假。
4. 逻辑等于:用`==`表示,用于比较两个表达式是否相等。
例如:`A == B`表示A和B相等时返回真,否则返回假。
5. 逻辑不等于:用`~=`表示,用于比较两个表达式是否不相等。
例如:`A ~= B`表示A和B不相等时返回真,否则返回假。
6. 逻辑大于:用`>`表示,用于比较两个表达式的大小关系,如果前一个表达式大于后一个表达式,则返回真,否则返回假。
例如:`A > B`表示A大于B时返回真,否则返回假。
7. 逻辑小于:用`<`表示,用于比较两个表达式的大小关系,如果前一个表达式小于后一个表达式,则返回真,否则返回假。
例如:`A < B`表示A小于B时返回真,否则返回假。
8. 逻辑大于等于:用`>=`表示,用于比较两个表达式的大小关系,如果前一个表达式大于等于后一个表达式,则返回真,否则返回假。
例如:`A >= B`表示A大于等于B时返回真,否则返回假。
9. 逻辑小于等于:用`<=`表示,用于比较两个表达式的大小关系,如果前一个表达式小于等于后一个表达式,则返回真,否则返回假。
例如:`A <= B`表示A小于等于B时返回真,否则返回假。
这些逻辑运算符可用于在Matlab中进行逻辑判断,控制程序的流程或生成逻辑向量等操作。
matlab中的基本运算基本运算是MATLAB中最基础的操作之一,它涵盖了数值计算、数据处理和绘图等各个方面。
本文将详细介绍MATLAB中的基本运算,包括算术运算、矩阵运算、逻辑运算和位运算等。
一、算术运算算术运算是最基本的运算之一,MATLAB中支持的算术运算包括加法、减法、乘法和除法等。
例如,可以使用"+"符号进行两个数的加法运算,用"-"符号进行减法运算,用"*"符号进行乘法运算,用"/"符号进行除法运算。
此外,还可以使用"^"符号进行幂运算,使用"sqrt"函数进行开方运算。
二、矩阵运算MATLAB中的矩阵运算是其强大功能之一。
可以使用矩阵进行加法、减法、乘法和除法等运算。
例如,可以使用"+"符号进行矩阵的逐元素加法运算,用"-"符号进行逐元素减法运算,用"*"符号进行矩阵的乘法运算,用"./"符号进行矩阵的逐元素除法运算。
三、逻辑运算逻辑运算在MATLAB中广泛应用于判断条件和控制流程。
MATLAB 支持的逻辑运算有与、或、非和异或等。
例如,可以使用"&&"符号进行逻辑与运算,用"||"符号进行逻辑或运算,用"~"符号进行逻辑非运算,用"xor"函数进行逻辑异或运算。
四、位运算位运算是对二进制数进行逐位操作的运算。
MATLAB支持的位运算有与、或、非、异或、左移和右移等。
例如,可以使用"&"符号进行位与运算,用"|"符号进行位或运算,用"~"符号进行位非运算,用"xor"函数进行位异或运算,用"<<"符号进行左移运算,用">>"符号进行右移运算。
matlab里逻辑运算符用法作用在Matlab中,逻辑运算符是用来对表达式或语句中的逻辑条件进行判断和组合的工具。
逻辑运算符通常用于控制程序的流程和执行条件。
下面我将介绍几个常用的逻辑运算符及其使用方法和作用。
1. 逻辑与运算符(&&):逻辑与运算符用于判断两个条件是否同时为真。
当且仅当两个条件都为真时,结果才为真。
如果其中一个条件为假,或者其中一个条件不存在,结果将为假。
逻辑与运算符可以用于if语句、while循环等控制结构中。
2. 逻辑或运算符(||):逻辑或运算符用于判断两个条件是否至少有一个为真。
当两个条件中至少有一个为真时,结果为真。
只有当两个条件都为假时,结果才为假。
逻辑或运算符也可用于if语句、while循环等控制结构中。
3. 逻辑非运算符(~):逻辑非运算符用于取反一个条件的结果。
当一个条件为真时,逻辑非运算符将其结果设为假;当一个条件为假时,逻辑非运算符将其结果设为真。
逻辑非运算符通常用于对条件进行否定或者判断某个条件是否不满足。
4. 逻辑异或运算符(xor):逻辑异或运算符用于判断两个条件是否不完全相同。
当且仅当两个条件一个为真、一个为假时,结果为真。
如果两个条件都为真或者都为假,结果将为假。
逻辑异或运算符在处理不完全相同的条件时非常有用。
逻辑运算符在Matlab中常用于条件判断、循环控制、逻辑拼接等场景。
通过合理使用逻辑运算符,我们可以对表达式和条件进行精确的判断和处理,从而实现更灵活的编程控制。
无论是处理复杂的逻辑关系,还是进行条件判断,逻辑运算符都是我们编写Matlab程序中不可或缺的工具。
MATLAB图像处理与计算教程第一章:MATLAB图像处理基础1.1 MATLAB图像处理介绍MATLAB是一种强大的计算软件,适用于各种领域的数据处理和分析。
图像处理是MATLAB的一个重要应用领域之一,可以帮助用户对数字图像进行分析、增强和处理。
1.2 图像读取和显示MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,用于读取、处理和显示图像。
用户可以使用imread函数读取图像文件,然后使用imshow函数显示图像。
1.3 图像基本操作在MATLAB中,用户可以对图像进行一系列基本的操作,如图像的剪裁、旋转、缩放和反转。
这些操作可以通过MATLAB的内置函数来实现,或者通过自定义函数来完成。
1.4 灰度图像处理灰度图像是一种只有灰度信息而没有彩色信息的图像。
在MATLAB中,用户可以对灰度图像进行直方图均衡化、增强对比度、滤波等操作,以改善图像的质量和可读性。
第二章:MATLAB图像滤波和增强2.1 图像滤波滤波是图像处理中常用的技术之一,可以去除图像中的噪声、平滑图像或者增强图像的特定频率成分。
MATLAB提供了多种滤波函数,如均值滤波、中值滤波和高斯滤波,用户可以根据具体需求选择适合的滤波方法。
2.2 图像增强图像增强是一种改善图像质量的技术,可以使图像更清晰、更亮丽。
在MATLAB中,用户可以使用直方图增强、锐化和去雾等方法来增强图像。
2.3 边缘检测边缘是图像中灰度值由低到高或由高到低的区域,边缘检测可以用于提取图像中的边缘特征。
MATLAB提供了多种边缘检测算法,如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子,用户可以根据实际需求选择合适的算法。
第三章:MATLAB图像分割和识别3.1 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程,可以帮助用户提取图像中感兴趣的部分。
在MATLAB中,用户可以使用阈值分割、区域生长和边缘分割等方法来实现图像分割。
3.2 目标识别目标识别是指在图像中找到目标并判断目标的种类或属性。
1.imresize函数可将图像调整为指定的大小,语法格式为A=imresize(B,[m,n]),将B图像调整为m行n列的像素大小,A为输出图片。
J=imread('C:\Users\Yang\Desktop\1.jpg');
J=imresize(J,[200,100]); %将图像调整为200行乘以100列个像素大小
imshow(J)
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图像的代数运算
一.图像相加(imadd 函数)
图像是矩阵,图像与图像相加也就是矩阵的相加,两个矩阵对应元素相加,故图像大小和类型必须保持一致。
图像与常数相加,是图像矩阵每个元素与该常数相加,相加之和(255为截断阈值)作为返回值。
格式:K=imadd(I,J); I,J是读入的两幅图像,二者中也可有一个是常数,K为相加之和。
I=imread('pears.png'); %读取图像
I=imresize(I,[300,300]);%调整图像尺寸
subplot(221),imshow(I);
title('图1');
J=imread('peppers.png'); %读取图像
J=imresize(J,[300,300]);%调整图像尺寸
subplot(222),imshow(J);
title('图2');
K1=imadd(I,J);
subplot(223),imshow(K1);
title('图像与图像相加')
K2=imadd(J,100);
title('图像与常数相加')
图1与图2相加后,整体亮度变大,叠加效果较为明显,而图像与常数相加相当于在原始图像中每个像素上增加了常数个像素值。
二.图像相减(insubstract)
图像相减,与图像相加原理一样,大小和类型一致的两幅图像对应位置像素做差。
图像与常数相减,即为图像矩阵每个元素与该常数做差,若差值小于0,则该位置像素默认为0.
格式:K=imsubtract(I,J);
该函数在进行图像与常数相减运算时,第二个参数为常数。
将图像相加的imadd换为imsubtract就行了
I=imread('pears.png'); %读取图像
I=imresize(I,[300,300]);%调整图像尺寸
subplot(221),imshow(I);
title('图1');
J=imread('peppers.png'); %读取图像
J=imresize(J,[300,300]);%调整图像尺寸
subplot(222),imshow(J);
title('图2');
K1=imsubtract(I,J);
subplot(223),imshow(K1);
title('图像与图像相减')
K2=imsubtract(J,100);
title('图像与常数相减');
可以看到,图1与图2相减后,整体亮度变小了,相减效果较为明显。
图像与常数相减相当于在原始图像中每个像素上减少了常数个像素值,故整体图像变暗。
三.图像相乘(immultiply)
图像相乘,原理同矩阵相加,相同大小的图像矩阵中对应元素乘积作为新的像素值。
格式:A=immultiply(B,C);
Img1=imread('saturn.png');
Img1=rgb2gray(Img1); %彩图灰度化
subplot(221),imshow(Img1);
title('图1');
[m,n]=size(Img1); %获得图像尺寸
Img2=imread('rice.png');
subplot(222),imshow(Img2);
title('图2');
Img2=imresize(Img2,[m,n]); %改变大小与图1保持一致
Img_multiply1=immultiply(Img1,Img2);
subplot(223),imshow(Img_multiply1);
title('图像与图像相乘');
Img_multiply2=immultiply(Img1,2);
subplot(224),imshow(Img_multiply2);
title('图像与常数像相乘');
图1是彩色图像,根据乘法运算法则,需将其进行灰度化,然后才能与图2相乘。
图1中周边部分区域像素值较低,故乘积后像素值依然很小,结果呈现黑色。
四.图像相除(imdivide)
图像相除,是指两幅图像矩阵对应的元素相除,商值作为结果图像相应位置元素的值。
Img1=imread('rice.png');
subplot(221),imshow(Img1);
title('图1');
[m,n]=size(Img1); %获得图像尺寸
Img2=imread('moon.tif');
subplot(222),imshow(Img2);
title('图2');
Img2=imresize(Img2,[m,n]); %改变大小与图1保持一致
Img_divide1=imdivide(Img1,Img2);
subplot(223),imshow(Img_divide1);
title('图像与图像相除');
Img_divide2=imdivide(Img1,2);
subplot(224),imshow(Img_divide2);
title('图像与常数像相除');
图像的逻辑运算
1.图像的逻辑运算即为图像矩阵之间的逻辑运算,包含了图像之间的逻辑与(&)、逻辑或(|)、逻辑非(~)、逻辑异或(xor)等操作。
2.异或,英文为exclusive OR,缩写成xor。
如果a、b两个值不相同,则异或结果为1。
如果a、b两个值相同,异或结果为0。
3.Exclusive[ɪkˈskluːsɪv]adj.独家;(个人或集体)专用的,专有的,独有的,独占的;排外的;不愿接收新成员(尤指较低社会阶层)的;高档的;豪华的;高级的;排斥的;不包括
n.独家新闻;独家专文;独家报道
4.图像的逻辑运算是针对二值图像进行的,因为只有二值图像的像素才具有逻辑0和1。
5.进行图像逻辑运算的两幅图像,必须具有相同的大小。
6.二值图像Binary Image)是指在图像中,灰度等级只有两种,也就是说,图像中的任何像素点的灰度值均为0或者255,分别代表黑色和白色。
人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。
A=imread('circles.PNG');
subplot(231),imshow(A);
title('图1');
[m,n]=size(A);
B=imread('coins.PNG');
B1=im2bw(B); %将图像转换为2值图像。
subplot(232),imshow(B1);
title('图2');
B1=imresize(B1,[m,n]);
C_And=A & B1;
subplot(233),imshow(C_And); title('与运算');
C_Or=A | B1;
subplot(234),imshow(C_Or); title('或运算');
C_Not=~A;
subplot(235),imshow(C_Not); title('图1的非运算');
C_xor=xor(A,B1);
subplot(236),imshow(C_xor); title('异或运算');。