Matlab中图像函数.doc

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1、【精品文档】如有侵权，请联系网站删除，仅供学习与交流Matlab中图像函数.精品文档.Matlab中图像函数图像增强1.直方图均衡化的Matlab实现1.1 imhist函数功能：计算和显示图像的色彩直方图格式：imhist(I,n)，imhist(X,map)说明：imhist(I,n)其中，n为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map)就算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板。用stem(x,counts)同样可以显示直方图。1.2 imcontour函数功能：显示图像的等灰度值图格式：imcontour(I,n)，imcontour(I,v)说明：n为灰度级的个数

2、，v是有用户指定所选的等灰度级向量。1.3 imadjust函数功能：通过直方图变换调整对比度格式：J=imadjust(I,low high,bottom top,gamma)newmap=imadjust(map,low high,bottom top,gamma)说明：J=imadjust(I,lowhigh,bottomtop,gamma)其中，gamma为校正量r，lowhigh为原图像中要变换的灰度范围，bottomtop指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,lowhigh,bottomtop,gamma)调整索引色图像的调色板map。此时若lowhigh

3、和bottomtop都为23的矩阵，则分别调整R、G、B，3个分量。1.4 histeq函数功能：直方图均衡化格式：J=histeq(I,hgram)J=histeq(I,n)J,T=histeq(I,.)newmap=histeq(X,map,hgram)newmap=histeq(X,map)new,T=histeq(X,.)说明：J=histeq(I,hgram)实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象I的直方图变换成用户指定的向量hgram。hgram中的每一个元素都在0,1中；J=histeq(I,n)指定均衡化后的灰度级数n，缺省值为64；J,T=histeq(I,.)返回从能将图

4、像I的灰度直方图变换成图像J的直方图的变换T；newmap=histeq(X,map)和new,T=histeq(X,.)是针对索引色图像调色板的直方图均衡。2.噪声及其噪声的Matlab实现imnoise函数格式：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameter)说明：J=imnoise(I,type)返回对图像I添加典型噪声后的有噪图像J，参数type和parameter用于确定噪声的类型和相应的参数。3.图像滤波的Matlab实现3.1 conv2函数功能：计算二维卷积格式：C=conv2(A,B)C=conv2(Hcol,Hrow,A)C=conv

5、2(.,shape)说明：对于C=conv2(A,B)，conv2的算矩阵A和B的卷积，若Ma,Nasize(A), Mb,Nb=size(B),则size(C)=Ma+Mb-1,Na+Nb-1;C=conv2(Hcol,Hrow,A)中，矩阵A分别与Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上进行卷积；C=conv2(.,shape)用来指定conv2返回二维卷积结果部分，参数shape可取值如下：full为缺省值，返回二维卷积的全部结果；same返回二维卷积结果中与A大小相同的中间部分；valid返回在卷积过程中，未使用边缘补0部分进行计算的卷积结果部分，当size(A)size(B)时，

6、size(C)=Ma-Mb+1,Na-Nb+1。3.2 conv函数功能：计算多维卷积格式：与conv2函数相同3.3 filter2函数功能：计算二维线型数字滤波，它与函数fspecial连用格式：Y=filter2(B,X)Y=filter2(B,X,shape)说明：对于Y=filter2(B,X)，filter2使用矩阵B中的二维FIR滤波器对数据X进行滤波，结果Y是通过二维互相关计算出来的，其大小与X一样；对于Y=filter2(B,X,shape)，filter2返回的Y是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数shape确定，其取值如下：full返回二维相关的全部结果，size(Y

7、)size(X)；same返回二维互相关结果的中间部分，Y与X大小相同；valid返回在二维互相关过程中，未使用边缘补0部分进行计算的结果部分，有size(Y)size(X)。3.4 fspecial函数功能：产生预定义滤波器格式：H=fspecial(type)H=fspecial(gaussian,n,sigma)高斯低通滤波器H=fspecial(sobel)Sobel水平边缘增强滤波器H=fspecial(prewitt)Prewitt水平边缘增强滤波器H=fspecial(laplacian,alpha)近似二维拉普拉斯运算滤波器H=fspecial(log,n,sigma)高斯拉普

8、拉斯（LoG）运算滤波器H=fspecial(average,n)均值滤波器H=fspecial(unsharp,alpha)模糊对比增强滤波器说明：对于形式H=fspecial(type)，fspecial函数产生一个由type指定的二维滤波器H，返回的H常与其它滤波器搭配使用。4.彩色增强的Matlab实现4.1 imfilter函数功能：真彩色增强格式：B=imfilter(A,h)说明：将原始图像A按指定的滤波器h进行滤波增强处理，增强后的图像B与A的尺寸和类型相同图像的变换1.离散傅立叶变换的Matlab实现Matlab函数fft、fft2和fftn分别可以实现一维、二维和N维DFT

9、算法；而函数ifft、ifft2和ifftn则用来计算反DFT。这些函数的调用格式如下：Afft(X,N,DIM)其中，X表示输入图像；N表示采样间隔点，如果X小于该数值，那么Matlab将会对X进行零填充，否则将进行截取，使之长度为N；DIM表示要进行离散傅立叶变换。Afft2(X,MROWS,NCOLS)其中，MROWS和NCOLS指定对X进行零填充后的X大小。Afftn(X,SIZE)其中，SIZE是一个向量，它们每一个元素都将指定X相应维进行零填充后的长度。函数ifft、ifft2和ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。例子：图像的二维傅立叶频谱%读入原始图像Iimrea

10、d(lena.bmp);imshow(I)%求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I);figure;imshow(log(abs(J),8,10)2.离散余弦变换的Matlab实现2.1 dct2函数功能：二维DCT变换格式：B=dct2(A)B=dct2(A,m,n)B=dct2(A,m,n)说明：Bdct2(A)计算A的DCT变换B，A与B的大小相同；Bdct2(A,m,n)和B=dct2(A,m,n)通过对A补0或剪裁，使B的大小为mn。2.2 idct2函数功能：DCT反变换格式：B=idct2(A)B=idct2(A,m,n)B=idct2(A,m,n)说明：Bidct2

11、(A)计算A的DCT反变换B，A与B的大小相同；Bidct2(A,m,n)和B=idct2(A,m,n)通过对A补0或剪裁，使B的大小为mn。2.3 dctmtx函数功能：计算DCT变换矩阵格式：Ddctmtx(n)说明：Ddctmtx(n)返回一个nn的DCT变换矩阵，输出矩阵D为double类型。3.图像小波变换的Matlab实现3.1一维小波变换的Matlab实现(1)dwt函数功能：一维离散小波变换格式：cA,cD=dwt(X,wname)cA,cD=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明：cA,cD=dwt(X,wname)使用指定的小波基函数wname对信号X进行分解，cA、cD分别

12、为近似分量和细节分量；cA,cD=dwt(X,Lo_D,Hi_D)使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D对信号进行分解。(2)idwt函数功能：一维离散小波反变换格式：X=idwt(cA,cD,wname)X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,wname,L)X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明：X=idwt(cA,cD,wname)由近似分量cA和细节分量cD经小波反变换重构原始信号X。wname为所选的小波函数；X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)用指定的重构滤波器Lo_R和Hi_R经小波反变换重构原始信号X。X=idwt(cA,

13、cD,wname,L)和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)指定返回信号X中心附近的L个点。3.2二维小波变换的Matlab实现dwt2二维离散小波变换wavedec2二维信号的多层小波分解idwt2二维离散小波反变换waverec2二维信号的多层小波重构wrcoef2由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2二维小波分解的单层重构dwtpet2二维周期小波变换idwtper2二维周期小波反变换 (1)wcodemat函数功能：对数据

14、矩阵进行伪彩色编码格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)返回数据矩阵X的编码矩阵Y；NB伪编码的最大值，即编码范围为0NB，缺省值NB16；OPT指定了编码的方式（缺省值为mat），即：OPTrow，按行编码OPTcol，按列编码OPTmat，按整个矩阵编码ABSOL是函数的控制参数（缺省值为1），即：ABSOL0时，返回编码矩阵ABSOL1时，返回数据矩阵的绝对值ABS(X)(2)dwt2函数功能：二维离散小波变换格式

15、：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)使用指定的小波基函数wname对二维信号X进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。(3)wavedec2函数功能：二维信号的多层小波分解格式：C,S=wavedec2(X,N,wname)C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)说明：C,S

16、=wavedec2(X,N,wname)用小波基函数wname对二维信号X进行N层分解；C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。(4)idwt2函数功能：二维离散小波反变换格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname,S)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname)由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH、cH、cV、cD

17、经小波反变换重构原信号X；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)使用指定的重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号X；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,wname,S)和X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)返回中心附近的S个数据点。(5)waverec2函数说明：二维信号的多层小波重构格式：X=waverec2(C,S,wname)X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)说明：X=waverec2(C,S,wname)由多层二维小波分解的结果C、S重构原始信号X，wname为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S

18、,Lo_R,Hi_R)使用重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号。图像处理工具箱1.图像和图像数据缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩阵中每个数据占用1个字节。在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。从uint8到double的转换图像类型MATLAB语句索引色B=double(A)+1索引色或真彩色B=double(A)/255二值图像B=double(A)从do

19、uble到uint8的转换索引色B=uint8(round(A-1)索引色或真彩色B=uint8(round(A*255)二值图像B=logical(uint8(round(A)2.图像处理工具箱所支持的图像类型2.1真彩色图像R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，可查看三元数据(100,50,1:3)。真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是0,1；比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储，亮度值范围0,2552.2索引色图像包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行的色彩映像矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表

20、红、绿、蓝色强度的双精度数。注意：MATLAB中调色板色彩强度0,1，0代表最暗，1代表最亮。产生标准调色板的函数Hsv色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束Hot黑色红色黄色白色Cool青蓝和洋红的色度Pink粉红的色度Gray线型灰度Bone带蓝色的灰度JetHsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束Copper线型铜色度Prim三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝Flag交替为红、白、蓝和黑缺省情况下，调用上述函数灰产生一个643的调色板，用户也可指定调色板大小。索引色图像数据也有double和uint8两种类型。当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行如果图

21、像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，值1代表第2行2.3灰度图像存储灰度图像只需要一个数据矩阵。数据类型可以是double:0，1；也可以是uint8:0,2552.4二值图像二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。2.5图像序列MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，调色板也必须相同。可参考cat()函数

22、Acat(4,A1,A2,A3,A4,A5)3.MATLAB图像类型转换Dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像gray2ind将灰度图像转换成索引图像grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图ind2gray将索引色图像转换成灰度图像ind2rgb将索引色图像转换成真彩色图像mat2gray将一个数据矩阵转换成一副灰度图rgb2gray将一副真彩色图像转换成灰度图像rgb2ind将真彩色图像转换成索引色图像4.图像文件的读写和查询4.1图形图像文件的读取利用函数imread()可完成图

23、形图像文件的读取，语法：A=imread(filename,fmt)X,map=imread(filename,fmt).=imread(filename).=imread(filename,idx)（只对TIF格式的文件）.=imread(filename,ref)（只对HDF格式的文件）通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将其存贮在uint16中。注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将颜色

24、映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。4.2图形图像文件的写入使用imwrite函数，语法如下：imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(.,filename)imwrite(.,parameter,value)当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道uint8的数据格式。4.3图形图像文件信息的查询imfinfo()函数5.图像文件的显示5.1索引图像及其显示方法一：image(X)colormap(map)方法二：imshow(X,map)5.2灰度图像及其显示Matlab7.

25、0中，要显示一副灰度图像，可以调用函数imshow或imagesc（即imagescale，图像缩放函数）(1)imshow函数显示灰度图像使用imshow(I) 或 使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义大小的调色板。其调用格式如下：imshow(I,low,high)其中，low和high分别为数据数组的最小值和最大值。(2)imagesc函数显示灰度图像下面的代码是具有两个输入参数的imagesc函数显示一副灰度图像imagesc(1,0,1);colormap(gray);imagesc函数中的第二

26、个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），对应于颜色映象表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。在调用imagesc函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩阵中的最大值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。5.3 RGB图像及其显示(1) image(RGB)不管RGB图像的类型是double浮点型，还是uint8或uint16无符号整数型，Matlab都能通过image函数将其正确显示出来。R

27、GB8=uint8(round(RGB64255);将double浮点型转换为uint8无符号整型RGB64=double(RGB8)/255;将uint8无符号整型转换为double浮点型RGB16=uint16(round(RGB6465535);将double浮点型转换为uint16无符号整型RGB64=double(RGB16)/65535;将uint16无符号整型转换为double浮点型(2) imshow(RGB) 参数是一个mn3的数组5.4二进制图像及其显示(1) imshow(BW)在Matlab7.0中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括0和1两个数值。像素0显示为黑色，像素1

28、显示为白色。显示时，也可通过NOT()命令，对二进制图象进行取反，使数值0显示为白色；1显示为黑色。例如：imshow(BW)(2)此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是uint8数据类型，则数值0显示为调色板的第一个颜色，数值1显示为第二个颜色。例如：imshow(BW,100;001)5.5直接从磁盘显示图像可使用一下命令直接进行图像文件的显示：Imshow filename其中，filename为要显示的图像文件的文件名。如果图像是多帧的，那么imshow将仅显示第一帧。但需注意，在使用这种方式时，图像数据没有保存在Matlab7.0工作平台。如果希望将图像装入工作台中

29、，需使用getimage函数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，命令形式为：rgbgetimage;色图操作brighten亮/暗色图cmpermute色图中颜色的重排colormap设置色图imapprox以较少的颜色来近似索引图像rgbplot绘制RGB色图色彩空间变换hsv2rgb饱和色彩色图HSV向红绿蓝色图RGB转换ntsc2rgb将NTSC制式值转换到RGB颜色空间rgb2hsvRGB色图M向HSV色图cmap转换rgb2ntsc将RGB颜色空间转换到NTSC制式rgb2ycbcr将RGB颜色空间转换到YCBCR颜色空间ycbcr2rgb将YCBCR颜色空间转换到RGB颜色空

30、间图像类型判断及其转换dither用抖动法（dithering）转换图像gray2ind灰度图像向索引图像转换grayslice设定阀值将灰度图转换为索引图isbw图像为二值图像则返回真isgray图像为灰度图像则返回真isind图像为索引图像则返回真isrgb图像为RGB图像则返回真im2bw设定阀值将图像转换为值维图像im2double将图像数据阵列转换为double型im2uint8将图像数据阵列转换为uint8型im2uint16将图像数据阵列转换为uint16型ind2gray索引图像向灰度图像转换ind2rgb索引图像向RGB图像转换mat2rgb将矩阵转换为灰度图rgb2gray

31、RGB图像向灰度图转换rgb2indRGB图像向索引图像转换图像处理演示函数dctdemo二维DCT图像压缩演示edgedemo边缘检测演示firdemo二维FIR滤波及滤波器演示imadjdemo灰度及调整和直方图均衡演示landsatdemo陆地卫星颜色合成演示nrfiltdemo噪声消除滤波演示qtdemo四叉树分解演示roidemo特定区域处理演示图像分析edge得到加强图像的边缘qtdecomp四叉树分解qtgetblk得到四叉树分解的块值qtsetblk调整四叉树分解的块值图像增强histeq自动调整直方图imadjust灰度级调整imnoise引入各种类型的噪声medfilt2中

32、值滤波ordfilt2执行二维阶统计滤波wiener2维纳滤波器的二维滤波线性滤波conv2图像卷积convmtx2计算二维卷积矩阵convn图像的n维卷积filter2二维线性滤波fspecial产生预定义的滤波器medfilt2中值滤波wiener2维纳滤波器的二维滤波二维线性滤波器的设计 filter2二维线性滤波fspecial产生预定义的滤波器fsample生成滤波器freqz2计算二维滤波器的频率响应fsamp2二维FIR滤波器的频率采样设计fwind1由用户自定义的两个一维窗口生成一个二维窗口滤波器fwind2由一个已知的二维窗口直接生成一个二维滤波器hamming创建一个一维窗

33、口freqspace生成合适的频率点阵矩阵ftrans2频率变换图像变换dct离散余弦变换dct2计算二维离散余弦变换dctmtx计算离散余弦变换矩阵dctmtx2计算二维离散余弦变换矩阵dctdemo二维离散余弦变图像压缩矩阵fft2得到二维FFT的结果fftnN维FFT变换fftshiftnFFT变换结果的逆象限iradonRadon逆变换idct离散余弦离散余弦变换的逆变换idct2计算二维离散余弦离散余弦变换的逆变换radonRadon变换邻域及块处理blkproc执行分块操作bestblk选择用于块处理的块尺寸col2im对矩阵的列进行块重排colfilt利用列式函数进行邻域操作im

34、2col将图像块按列重排nlfilter执行常规滑动邻域操作图像的区域处理rolpoly选定多边形形状的特定区域roifilt2对图像特定区域进行滤波roifill指定区域的快速插值roicolor根据颜色进行图像显示colorbar对图像增加颜色条figure在不同的图像窗口显示不同的图像getimage从轴上得到图像数据montage多贞图像一次显示image显示图像imagesc显示亮度图像imcontour显示一幅图画的轮廓图immovie多帧图像转换为电影imshow显示各类图像subimage在一幅图形窗口中显示多个图像subplot在同一个图形窗口中显示多图truesize调整图

35、像显示的大小warp纹理乘图功能zoom图像的区域缩放图像文件数据输入/输出imfinfo查询图像文件信息imread从图像文件中读数据imwrite将数据写入到图像文件中图像的几何操作imcrop裁剪余弦中的一部分interp2二维数据插补imresize同于改变图像尺寸imrotate用于进行图像的旋转像值与统计corr2计算尺寸相同的两个图像矩阵的相关系数applylut利用查找表执行邻域操作bwarea返回一幅二值图像的面积bweuler对图像的拓扑结构的测量bwfill进行区域的填充bwlabel对图像中不同目标进行标注bwmorph一系列的膨胀与腐蚀操作bwperim决定二值图像中目标对象的轴长bwselect对目标进行操作dilate二值图像的膨胀erode二值图像的腐蚀makelut创建查找表