Matlab提供了各种图像处理方法，包括但不限于以下几种：
基本图像处理方法：包括图像读取、保存、显示、调整亮度和对比度、裁剪、旋转、缩放等基本操作。
滤波方法：包括线性滤波（如均值滤波、高斯滤波等）、非线性滤波（如中值滤波、双边滤波等）用于去除噪声、平滑图像。
边缘检测方法：包括Sobel算子、Prewitt算子、Canny边缘检测等，用于检测图像边缘。
图像增强方法：包括直方图均衡化、灰度变换、对比度增强等，用于增强图像的视觉效果。
形态学方法：包括膨胀、腐蚀、开操作、闭操作等，用于图像的形态学处理，如去除噪点、填充空洞等。
图像分割方法：包括阈值分割、区域生长、边缘分割等，用于将图像分成不同的区域或对象。
特征提取方法：包括边缘特征、纹理特征、颜色特征等，用于从图像中提取有用的特征用于分类或识别。
目标检测方法：包括Haar特征、HOG特征、深度学习等，用于检测图像中的目标物体。
以上只是一些常见的图像处理方法，Matlab还提供了更多高级的图像处理工具和函数，可以根据具体的需求选择合适的方法。