Matlab - cargar archivo.txt y guardar columnas como vectore

im = imread('ImagenCerebro.jpg'); %leer imagen

figure; imshow(im); %se muestra la imagen leida como im

%figure; imshow('foto.tif'); %se muestra la imagen guardada como 'foto'

%formato de Color RGB

Im_R=im(:,:,1);

figure; imshow(Im_R);

Im_G=im(:,:,2);

figure; imshow(Im_G);

Im_B=im(:,:,3);

figure; imshow(Im_B);

[m,n,p]=size(im) %dimensiones de la imagen

Im_sub=im(1:4:end,1:4:end,1:1:end); %Submuestro de la imagen por factor de 4

figure; imshow(Im_sub);

%Transformacion Uint8-Double; para procesar imagen en valores enteros entre 0 y 255

Im_double=double(im);

Im_double=Im_double*0.25;

Im_uint8=uint8(Im_double);

figure; imshow(Im_uint8);

%detección de Bordes

filter=[1 2 1;0 0 0; -1 -2 -1]; %filtro de detección de bordes

Im_gray=rgb2gray(im); %la imagen que se filtra debe estar en escala de grises

Im_edge=filter2(filter,Im_gray);

figure;imshow(Im_edge);

%Reducir ruido con Filtraje promedio

foto=imread('ImagenCerebro.jpg');

foto=imnoise(foto,'salt & pepper'); %se simula ruido en la imagen

foto_R=foto(:,:,1);

foto_G=foto(:,:,2);

foto_B=foto(:,:,3);

filtro=1/9*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];

foto2_R=filter2(filtro,double(foto_R));

foto2_G=filter2(filtro,double(foto_G));

foto2_B=filter2(filtro,double(foto_B));

foto2(:,:,1)=foto2_R;

foto2(:,:,2)=foto2_G;

foto2(:,:,3)=foto2_B;

figure; imshow(uint8(foto));

figure; imshow(uint8(foto2));

%filtro mediana

%atenua el ruido de imagenes (generalmente en escala de grises)

Im_gray=imnoise(Im_gray,'salt & pepper');

figure; imshow(Im_gray);

Im_filt=medfilt2(Im_gray);

figure;imshow(Im_filt);

%máscara de SOBEL para detección de bordes

Im_edge=edge(Im_gray,'sobel');

figure; imshow(Im_edge);

%Binarización Método1 /Escala de grises a una imagen lógica

im2=imread('ImagenCerebro.jpg');

Im_gray2=rgb2gray(im2);

Im_bin=Im_gray2>=128;

figure; imshow(Im_bin); %Im_bin=im2bw(im2,0.5); Otra forma de hacer la binarizacion