Matlab中image、imagesc和imshow函数⽤法解析
原⽂转⾃：://blog.csdn/zhupananhui/article/details/16340345
1、显⽰RGB图像
相同点：这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显⽰的。
区别：imshow将图像以原始尺⼨显⽰，image和imagesc则会对图像进⾏适当的缩放（显⽰出来的尺⼨⼤⼩）。
2、显⽰灰度图像概括是什么意思
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说明：先搞明⽩什么是索引图像？（灰度图像也是索引图像的⼀种）
当⽤Matlab中的imread函数将图像读⼊并存⼊矩阵时，我们知道如果是RGB图像，得到是m*n*3的矩阵，但如果是索引图像，得到就是m*n的矩阵，这个矩阵的每个元素只是1个数值，那么怎么确定它的RGB值来显⽰图像呢？这就需要colormap 了，colormap是⼀个m*3的矩阵，每⼀⾏有3列元素构成RGB组，也就是⼀种颜⾊，⼀个m*3的colormap中有m中颜⾊，⽽索引图像存储的数值和colormap中的⾏号对应起来就可以像RGB那样显⽰图⽚了，⾄于对应⽅法，可以直接对应（⽐如1对应1,2对应2）也可以
是线性映射对应（⽐如[-128,128]映射到[1,256]）。还有⼀点要说明的是，默认情况下每⼀个figure都有且仅有⼀个colormap,⽽且默认的是 jet(64)，可在figure窗⼝通过，edit-&查看，另外在弹出的窗⼝colormap editor 中，可通过Tools->Standard colormap来修改当前figure的colormap，这⾥是Matlab已经做好的⼀些colormap。
（1）当灰度图像转化成矩阵后，矩阵中的元素都介于[0,255]，下⾯我们结合具体实例来看看这三个函数的调⽤效果，并解释原因。代码：
显⽰效果：
我们看到现象是image 和imagesc 显⽰出来是彩⾊的，只有imshow显⽰出来是灰度图像，为什么会出现这种情况呢？还记得前⾯所说的吗，索引图像是矩阵和colormap配合起来显⽰的，⽽每个figure默认使⽤的colormap 是jet(64)，⽽不
是gray(gray和gray(64)是⼀样的)，这个jet(64)就使得figure1和figure2中显⽰出来时是彩⾊的，当然你也可以修改当卷面分析
前figure的colormap使⽤colormap(gray)（使⽤64个等级的灰度⾊图），或者colormap(gray(256))（使⽤256个等级的灰度⾊图，这就是调⽤imshow函数时使⽤的colormap，后⾯有讲解）。⽽figure3为什么会是灰度图像呢，这是因为当调蔬菜保鲜
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⽤imshow来显⽰索引图像时，这个函数就会把当前的figure的colormap设置成gray(256)，这下明⽩为什么会出现这种情况了吧。我们再仔细观察⼀下figure1和figure2会发现，figure2中⼈物的轮廓显⽰的还算可以，⽽figure1中则出现了⼤⾯积的红⾊的区域，⼈物的轮廓被抹掉了很多。
维特根斯坦为什么会出现这样的情况呢？这就要说说索引图像矩阵中的数（以下简称矩阵中的数）和colormap中的索引（index）的对应关系了。
image：这个函数，直接把矩阵中的数当做索引值（我称为直接映射），例如colormap中索引为1的是
颜⾊RGB1，索引为2的是颜⾊RGB2，……，索引为64的是颜⾊RGB64。那么矩阵中为1的数就显⽰成颜⾊RGB1，矩阵中为2的数就显⽰成颜⾊RGB2，……，矩阵中为64的数就显⽰成颜⾊RGB64，值得注意的是当矩阵中的数⼩于1时，此时该数也将被显⽰成颜⾊RGB1，同样，⽽矩阵中⼤于64的数将被显⽰成颜⾊RGB64（类似于信号处理⾥⾯的限幅，也可以认为是削顶或者削底了），这下我们就能明⽩为什么figure1中会出现⼤⾯积的红⾊区域，这说明这些地⽅的数值都⼤于等于64。
imagesc: 在figure2中我们⽤imagesc来显⽰图像与figure1相⽐能较好的显⽰出来，同样我们也得搞明⽩调⽤imagesc时矩阵的数和colormap中索引的对应关系，与image不同的是imagesc采⽤的不是直接映射⽽是线性映射，⾄于什么是线性映射，我粗略的说⼀下，⽐如把区间A = [0,a]映射到区间B = [0,b]我们对A中的元素做A/a*b就可以了，矩阵的数到colormap索引的线性映射⼤概就是这样，Matlab会⾃动获取矩阵中数的最⼩值和最⼤值，并把区间[Cmin,Cmax]映射到colormap的[最⼩索引，最⼤索引]⽐如[1,64]，然后再根据这个对应关系把图像显⽰出来，具体的算法细节是Matlab确定的，当然也可以⾃⼰指定显⽰范围，⽐如⼀副索引图像I范围为[27,218]，⽽我只想显⽰[1 64 ]，使⽤命令imagesc(I,[1 64])就可以了，如果你把上⾯程序中的imagesc(I)换成imagesc(I,[1,64])，那么figure2中的效果就和figure1中⼀样了，因为只是把[1,64]这个范围映射到⾊图，超过的都被认为是64。关于映射，我截图Matlab中imagesc的help页给⼤家看看，这⾥要⾃⼰慢慢体会哦，使⽤imagesc(I)这种线性映射就可以⽤到整个⾊图从⽽将图像较好的显⽰出来，这就是figure2中的显⽰效果⽐figure1中好的原因。
梦想x计划imshow：调⽤这个函数会把当前figure的colormap设置成gray（256），这个前⾯也有提到，我们先讨论矩阵元素是uint8型（范围：0~255，整数，⼀般使⽤imread和 rgb2gray返回的都是uint8型的），同样我们也要搞明⽩矩阵中的数和colormap中颜⾊索引的对应关系，imshow的功能是⽐较全的，它即可使⽤像image那样的直接映射，也可使⽤像imagesc那样的线性映射，当我们使⽤imshow(I)，即只有⼀个矩阵作为参数，这时采⽤的是直接映射，⽐如矩阵中元素0就显⽰成colormap中索引为1的颜⾊也就是⿊⾊，矩阵中元素255就显⽰成colormap中索引为256的颜⾊也就是⽩⾊，（注意：uint8范围是0~255，⽽gray（256）的索引是1:256，当然这些我们只要了解就可以了，编程并不会⽤到，因为这些对应的细节Matlab已经帮我们做好了）如果这样调⽤imshow(I,[ ])，此时矩阵中的数和颜⾊表就是线性映射，为什么会这样，我解释⼀下，我们看这种调⽤⽅式和imagesc(I,[1 64])很相似，其实原理是⼀样的，第⼆个参数是⼀个向量，这个向量指定了矩阵中映射到颜⾊表的数的范围，也就是显⽰范围
（Matlab⾥叫做display range）前⾯已经介绍了，Matlab中imshow的help中说如果采⽤imshow(I, [low high])调⽤imshow的话⽽且你⽤[ ]代替[low high]那么imshow会使⽤[min(I(:)) max(I(:))]作为显⽰范围，也就说I中的最⼩值会显⽰成⿊⾊，最⼤值会显⽰成⽩⾊，这其实就是整个范围的线性映射（没有削顶也没有削底），此时的imshow(I,[ ])函数就相当于imagesc(I);
为了说明imshow不仅具有image的功能也具有imagesc的功能，同时体会⼀下直接映射和线性映射的区别，我们来写⼀段⼩程序来测试⼀下，程序如下：
刘家长
显⽰效果：
