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matlab图像处理命令.doc

上传人:精品资料 文档编号:9828679 上传时间:2019-09-09 格式:DOC 页数:11 大小:58KB
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1、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,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

2、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,low high,bottom top,gamma) 其中,gamma 为校正量 r,low high 为原图像中要变换的灰度范围,bottom top指定了变换后的灰度范围;newmap=imadjust(map,low high,bottom top,gamma) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 low high 和bottom top 都为 23 的矩阵,

3、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

4、图像 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

5、)C=conv2(Hcol,Hrow,A)C=conv2(.,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;

6、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,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

7、,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)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=fsp

8、ecial(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=i

9、mfilter(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 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

10、,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

11、(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. 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

12、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

13、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,cD,wname,L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L

14、) 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

15、:对数据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(

16、X)(2) dwt2 函数功能:二维离散小波变换格式: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

17、,wname)C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)说明:C,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

18、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 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_

19、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,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

20、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)-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(

21、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

22、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

23、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

24、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rgb2gra

25、y 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(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

26、 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。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 ui

27、nt8 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(

28、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

29、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。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)

30、; 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制图像。如果图形

31、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;bwlabel功能:标注二进制图像

32、中已连接的部分。L = bwlabel(BW,n)L,num = bwlabel(BW,n)isbw功能:判断是否为二进制图像。语法:flag = isbw(A)相关命令:isind, isgray, isrgb74isgray功能:判断是否为灰度图像。语法:flag = isgray(A)相关命令:isbw, isind, isrgb11bwselect功能:在二进制图像中选择对象。语法:BW2 = bwselect(BW1,c,r,n)BW2 = bwselect(BW1,n)BW2,idx = bwselect(.)举例BW1 = imread(text.tif);c = 16 90 144;r = 85 197 247;BW2 = bwselect(BW1,c,r,4);imshow(BW1)figure, imshow(BW2)47im2bw功能:转换图像为二进制图像。语法:BW = im2bw(I,level)BW = im2bw(X,map,level)BW = im2bw(RGB,level)举例load treesBW = im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map)

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