1、matlab 图像处理.txt 蜜蜂整日忙碌,受到赞扬;蚊子不停奔波,人见人打。多么忙不重要,为什么忙才重要。matlab 常用图像操作(不用下载,直接观帖)找资料的时候找到的,贴上来供大家参考学习一. 读写图像文件1. imreadimread 函数用于读入各种图像文件,如:a=imread(e:w01.tif)注:计算机 E 盘上要有 w01 相应的.tif 文件。2. imwriteimwrite 函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,e:w02.tif,tif)3. imfinfoimfinfo 函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo(e:w01.tif)二. 图像
2、的显示1. imageimage 函数是 MATLAB 提供的最原始的图像显示函数(主要彩色显示图象) ,如:a=1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12;image(a);2. imshowimshow 函数用于灰度图像文件的显示,如:i=imread(e:w01.tif);imshow(i);3. colorbarcolorbar 函数用显示图像的颜色条。 通常,颜色映象进行过调节,把数据从最小扩展到最大,也就是说整个颜色映象都用于绘图。有时也许想改变颜色使用的方法。函数 caxis 代表颜色轴,因为颜色增加了另一个维数,它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据
3、的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。cmin,cmax=caxis 返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。它们通常被设成数据的最小值和最大值。比如,函数 mesh(peaks) 会画出函数 peaks 的网格图,并把颜色轴 caxis 设为-6.5466,8.0752,即 Z 的最小值和最大值。这些值之间的数据点,使用从颜色映象中经插值得到的颜色。如:i=imread(e:w01.tif);imshow(i);colorbar; 4 .figurefigure 函数用于设定图像显示窗口,如:figure(1); /figure(2);5.imagesc(a); caxis(
4、-3 8) ; colorbar; 标尺标度从-3,到 8 显示标度尺。三. 图像的变换1. fft2fft2 函数用于数字图像的二维傅立叶变换,如:i=imread(e:w01.tif);j=fft2(i);2. ifft2ifft2 函数用于数字图像的二维傅立叶反变换,如:i=imread(e:w01.tif);j=fft2(i);k=ifft2(j);3. 利用 fft2 计算二维卷积利用 fft2 函数可以计算二维卷积,如:a=8,1,6;3,5,7;4,9,2;b=1,1,1;1,1,1;1,1,1;a(8,8)=0;b(8,8)=0;c=ifft2(fft2(a).*fft2(b)
5、;c=c(1:5,1:5);利用 conv2(二维卷积函数)校验, 如:a=8,1,6;3,5,7;4,9,2;b=1,1,1;1,1,1;1,1,1;c=conv2(a,b);四. 模拟噪声生成函数和预定义滤波器1. imnoiseimnoise 函数用于对图像生成模拟噪声,如:i=imread(e:w01.tif);j=imnoise(i,gaussian,0,0.02);%模拟高斯噪声2. fspecialfspecial 函数用于产生预定义滤波器,如:h=fspecial(sobel);%sobel 水平边缘增强滤波器h=fspecial(gaussian);%高斯低通滤波器h=fsp
6、ecial(laplacian);%拉普拉斯滤波器h=fspecial(log);%高斯拉普拉斯(LoG)滤波器h=fspecial(average);%均值滤波器五. 图像的增强1. 直方图imhist 函数用于数字图像的直方图显示,如:i=imread(e:w01.tif);imhist(i);2. 直方图均化histeq 函数用于数字图像的直方图均化,如:i=imread(e:w01.tif);j=histeq(i);3. 对比度调整imadjust 函数用于数字图像的对比度调整,如:i=imread(e:w01.tif);j=imadjust(i,0.3,0.7,);4. 对数变换lo
7、g 函数用于数字图像的对数变换,如:i=imread(e:w01.tif);j=double(i);k=log(j);5. 基于卷积的图像滤波函数filter2 函数用于图像滤波,如:i=imread(e:w01.tif);h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1;j=filter2(h,i);6. 线性滤波利用二维卷积 conv2 滤波, 如:i=imread(e:w01.tif);h=1,1,1;1,1,1;1,1,1;h=h/9;j=conv2(i,h);7. 中值滤波medfilt2 函数用于图像的中值滤波,如:i=imread(e:w01.tif);j=medfilt2(i);8
8、. 锐化(1)利用 Sobel 算子锐化图像, 如:i=imread(e:w01.tif);h=1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1;%Sobel 算子j=filter2(h,i);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象矩阵,矩阵每行代表一
9、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Je
10、t 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
11、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,A2,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
12、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()可完成图形图像文件的读取,语法:A=imread(filename,fmt)X,map=imread(f
13、ilename,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 函数仍将颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。
14、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Matlab 7.0 中,要显示一副
15、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);imag
16、esc 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
17、,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); 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
18、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,fil
19、ename 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; UID151090 帖子 82 精华 0 积分 98 威望 1 M 点 金钱 170 M 币 研究方向 matlab 仿真 院校/公司 xnsw 工作性质学生 Matlab 版本其他版本 阅读权限 10 性别女 在线时间 256 小时 注册时间 2009-7-28 最后登录 2010
20、-4-18 查看详细资料TOP 需要协助么?点击这里联系我们的工作人员(2)利用拉氏算子锐化图像, 如:i=imread(e:w01.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;六. 举例二维傅立叶变换和二维傅立叶反变换:i=imread(e:w01.tif);figure(1);imshow(i);colorbar;j=fft2(i);k=fftshift(j);figure(2);l=log(abs(k);imshow(l,);colorbarn=ifft2(j)/255;figure(3);imsh
21、ow(n);colorbar;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 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。Aff
22、tn(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Iimread(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
23、 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. dict2 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(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
24、(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(
25、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,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 Matl
26、ab 实现二维小波变换的函数-函数名 函数功能-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:对数据矩阵进行伪彩色编码格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,AB
27、SOL)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:cA,cH,cV,cD
28、=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
29、,S=wavedec2(X,N,wname) 使用小波基函数 wname 对二维信号 X 进行 N 层分解;C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 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 。(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
30、似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 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
31、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,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 double 到 uint8 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)-