1、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 double 到 u
2、int8 的转换 - 图像类型 MATLAB 语句 - 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0,255 2.2 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
3、一个有 3 列和若干行 的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3 列分别代表红、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。 常用颜色的 RGB 值 - 颜色 R G B 颜色 R G B - 黑 0 0 1 洋红 1 0 1 白 1 1 1 青蓝 0 1 1 红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1 绿 0 1 0 橘黄 1 0.5 0 蓝 0 0 1 深红 0.5 0 0 黄 1 1 0 灰 0.5 0.5 0.5 - 产生标准调色板的函数 - 函数名 调色板 - 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
4、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 Jet Hsv 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
5、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 uint8，0,255 2.4 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 Acat(4,A1,A
6、2,A3,A4,A5) 3. MATLAB 图像类型转换 图像类型转换函数 - 函数名 函数功能 - 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
7、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，Ma
8、tlab 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 i
9、mfinfo()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 Matlab 7.0 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
10、， 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
11、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。 RGB8 = 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)
12、; 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 Matlab 7.0 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 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
13、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,1 0 0;0 0 1) 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 Matlab 7.0 工作平台。如果希望将将图像装入工作台中，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： rgb getimage; 1、
14、图像的变换 fft2：fft2 函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread(104_8.tif); j=fft2(i); ifft2:： ifft2 函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread(104_8.tif); j=fft2(i);k=ifft2(j); 2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器 imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread(104_8.tif); j=imnoise(i,gaussian,0,0.02);%模拟高斯噪声 fspecial：用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial(sobel);%sobel 水平边缘增强滤波
15、器 h=fspecial(gaussian);%高斯低通滤波器 h=fspecial(laplacian);%拉普拉斯滤波器 h=fspecial(log);%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial(average);%均值滤波器 2、图像的增强 直方图：imhist 函数用于数字图像的直方图显示，如： i=imread(104_8.tif);imhist(i); 直方图均化：histeq 函数用于数字图像的直方图均化，如： i=imread(104_8.tif);j=histeq(i); 对比度调整：imadjust 函数用于数字图像的对比度调整，如： i=imread(104_
16、8.tif); j=imadjust(i,0.3,0.7,); 对数变换：log 函数用于数字图像的对数变换，如： i=imread(104_8.tif);j=double(i);k=log(j); 基于卷积的图像滤波函数：filter2 函数用于图像滤波，如：i=imread(104_8.tif); h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1;j=filter2(h,i); 线性滤波：利用二维卷积 conv2 滤波, 如: i=imread(104_8.tif);h=1,1,1;1,1,1;1,1,1;h=h/9;j=conv2(i,h); 中值滤波：medfilt2 函数用于图像的中值滤
17、波，如： i=imread(104_8.tif);j=medfilt2(i); 锐化 （1）利用 Sobel 算子锐化图像 , 如: i=imread(104_8.tif);h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1;%Sobel 算子 j=filter2(h,i); （2）利用拉氏算子锐化图像, 如: i=imread(104_8.tif);j=double(i);h=0,1,0;1,-4,0;0,1,0;%拉氏算子 k=conv2(j,h,same); m=j-k; 3、图像边缘检测 sobel 算子 如：i=imread(104_8.tif);j = edge(i,sobel,thre
18、sh) prewitt 算子 如：i=imread(104_8.tif);j = edge(i,prewitt,thresh) roberts 算子 如：i=imread(104_8.tif);j = edge(i,roberts,thresh) log 算子 如：i=imread(104_8.tif);j = edge(i,log,thresh) canny 算子 如：i=imread(104_8.tif);j = edge(i,canny,thresh) Zero-Cross 算子 如：i=imread(104_8.tif);j = edge(i,zerocross,thresh) 4、形
19、态学图像处理 膨胀：是在二值化图像中“加长”或“ 变粗”的操作，函数 imdilate 执行膨胀运算，如： a=imread(104_7.tif); %输入二值图像 b=0 1 0;1 1 1;0 1 0; c=imdilate(a,b); 腐蚀：函数 imerode 执行腐蚀，如： a=imread(104_7.tif); %输入二值图像 b=strel(disk,1);c=imerode(a,b); 开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用 imopen 来实现，如： a=imread(104_8.tif);b=strel(square,2);c=imopen(a,b); 闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用 imclose 来实现，如： a=imread(104_8.tif);b=strel(square,2);c=imclose(a,b);
