例如：
矩阵元素的重新赋值
首先要提取需要赋值的部分，然后用相同位数的新矩阵对其重新赋值即可
举例：
返回行数和列数：
size（a，1）：返回a的行数
size（a，2）：返回a的列数
其他函数：
1、图像文件的读/写
imread ：函数用来实现图像文件的读取
imshow：函数来显示图像
imwrite：函数用来实现图像文件的写入
imfinfo：函数用来查询图像文件信息
补充：
MATLAB 中的基本数据结构是由一组有序的实数或复数元素构成的数组，同样地，图像
对象的表达采用的是一组有序的灰度或彩色数据元素构成的实值数组。MATLAB 中通常用二
维数组来存储图像，数组的每个元素对应于图像的一个像素值。例如，由 200 行和 300 列的
不同颜色点组成的一幅图像在 MATLAB 中采用 200*300 的矩阵存储
1、图像的表示
一幅图像可以被定义为一个二维函数 f(x,y),其中 x 和 y 是空间（平面）坐标，f 在任何
坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。
灰度是用来表示黑白图像亮度，0 代表纯黑，255代表纯白，而
彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在 RGB 彩色系统中，一幅彩色图像是由三
幅独立的分量图像（红、绿、蓝）组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩
色图像处理，方法是分别处理三幅独立的分量图像即可。
图像关于 x 和 y 坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字
化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图
所示。因此，当 f 的 x、y 分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。
2、图像分类
根据图像数据矩阵解释方法的不同，MATLAB 把其处理为 4 类：
亮度图像（Intensity images）
一幅亮度图像是一个数据矩阵，其归一化的取值表示亮度。若亮度图像的像素都是 uint8
类或 uint16 类，则它们的整数值范围分别是[0 255]和[0 65536]。若图像的像素是 double 类，
则像素取值就是浮点数。规定双精度型归一化亮度图像的取值范围是[0 1]
二值图像（Binary images）