在MATLAB中，还提供了一些对图像进行逻辑运算的函数。图像的逻辑运算在图像增强、图像识别、图像复原以及区域分割等领域有着广泛的应用。它和前面文章中介绍的代数运算还是有区别的。逻辑运算不仅关注图像像素点的数值变换，更注重位变换的情况。

图像的逻辑运算函数有位与运算（bitand()）、位补运算（bitcmp()）、位或运算（bitor()）、位异或运算（bitxor()）和位移位运算（bitshift()）。这些函数的调用格式如下：

1. Z=bitand(X,Y)：实现图像位与运算；X和Y是两个数组，按对应元素作“与”操作；输出结果Z和X、Y同类型且同大小；

2. Z=bitor(X,Y)：实现图像位或运算；X和Y是两个数组，按对应元素作“或”操作；输出结果Z和X、Y同类型且同大小；

3. Z=bitxor(X,Y)：实现图像位异或运算；X和Y是两个数组，按对应元素作“与或”操作；输出结果Z和X、Y同类型且同大小；

4. Z=bitcmp(X)：实现图像位补运算；X是一个数组，按对应元素作“补”操作；输出结果Z和X同类型且同大小；

• Z=bitcmp(X,assumedtype)：assumedtype表示X的类型，如'uint8'，'uint16'，'int16'等；

• Z=bitcmp(X,N)：返回X的N位补码，X的元素不能超过2^N-1；

5. Z=bitshift(X,K)：实现图像位移位运算；X是一个数组，对X中的元素按位向左移K个位，空缺位补0。

除了图像逻辑运算外，MATLAB还提供了实现图像几何运算的函数，如图像的缩放函数（imresize()），其调用格式如下：

• B = imresize(A, scale)：A为输入图像，scale为缩放比例；

• B = imresize(A, [numrows numcols])：图像A缩放结果的大小为numrows*numcols；

• [Y newmap] = imresize(X, map, scale)：实现索引图像的缩放；

• [...] = imresize(...,method)：参数methond用来指定图像缩放过程中采取何种插值运算方法，例如最近邻插值（'nearest'）、双线性插值（'bilinear'）、立方核插值（'cubic'）等；

• [...] = imresize(..., parameter, value, ...)：参数对(parameter, value)可以配置图像缩放中的细节操作，例如抗锯齿（Antialiasing）、色图优化（Colormap）等。

下面，通过一个实例来具体说明数字图像逻辑运算和缩放操作的方法：

代码：

显示效果：

figure1

figure2

figure3,三种方法结果一致

figure4

figure5

最后，感谢您的耐心阅读！