Matlab图像处理教程简易教程_1608596158.ppt
合集下载
第五篇Matlab图像处理PPT课件
3）immovie 以动画方式显示图像各帧，既将各帧图片转换为matlab动画格式；只能用索引图
像； mov=immovie(X,map)
实例：5-7.m
4）subimage subplot以子图方式在一个图像窗口中显示多幅图像，但整个图像窗口采用一个调
色板，subimage可以在各个子图中采用各自的调色板； 实例：5-8.m
3）pixval 交互显示单个像素的亮度值；显示欧几里得距离；
4）imfinfo
第4页/共40页
5）size(I) 获得图像矩阵大小；
6）保存图像 imwrite(I,filename,fmt) imwrite(I,map,filename,fmt) I—待保存的图像矩阵；filename—图像保存路
第20页/共40页
5）zoom 缩放图像
zoom on，zoom off 打开或关闭缩放功能
zoom out
恢复图像的原始尺寸
zoom reset
以当前图像尺寸作为缩放起点
zoom xon，zoom yon 设置X或Y轴缩放功能
6）warp
纹理映射
imshow显示的图像在二维平面上，纹理映射可以把图像显示在其他类型的表 面，如柱面、球面等等；
为uint8和uint16，分别对应[0 255]、[0 65535]
2）二值图像 像素取值只能为0或1；逻辑矩阵；
B=logical(A) 非零为1；
第6页/共40页
3）索引图像 索引图像包括调色板和图像数据两部分，是把颜色进行排列、编号，图像数据
对应为该点像素的颜色序号而非颜色本身； 调色板为m×3矩阵，每一行代表一种颜色，各元素的值介于[0,1]之间，乘以
2）im2bw
matlab教程ppt(完整版)
矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算，如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中，可以使用inv() 函数来求矩阵的逆，使用det() 函数来求矩阵的行列式，使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如，A的逆可以表示为 inv(A)，A的行列式可以表示 为det(A)，A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词：了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述：特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x，特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用，如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵，例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用，如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算，可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词：了解矩阵的分解方法，如LU分解、QR分解等。
• 详细描述：在MATLAB中，可以使用lu()函数进行LU分解，使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分，便于计算和分析。
matlab教程ppt(完整版)
转置
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
可以使用`'`运算符对矩阵进行 转置。
矩阵高级运算
01
逆矩阵
可以使用`inv`函数求矩阵的逆矩阵 。
行列式
可以使用`det`函数求矩阵的行列式 。
03
02
特征值和特征向量
可以使用`eig`函数求矩阵的特征值 和特征向量。
秩
可以使用`rank`函数求矩阵的秩。
04
04
matlab绘图功能
绘图基本命令
控制设计
MATLAB提供了控制系统设计和分析 工具箱，可以方便地进行控制系统的 建模、分析和优化。
03
信号处理
MATLAB提供了丰富的信号处理工具 箱，可以进行信号的时域和频域分析 、滤波器设计等操作。
05
04
图像处理
MATLAB提供了图像处理工具箱，可 以进行图像的增强、分割、特征提取 等操作。
02
matlab程序调试技巧分享
01
调试模式
MATLAB提供了调试模式，可以 逐行执行代码，查看变量值，设 置断点等。
日志输出
02
03
错误处理
通过使用fprintf函数，可以在程 序运行过程中输出日志信息，帮 助定位问题。
MATLAB中的错误处理机制可以 帮助我们捕获和处理运行时错误 。
matlab程序优化方法探讨
显示结果
命令执行后，结果将在命令窗口中显示。
保存结果
可以使用`save`命令将结果保存到文件中。
matlab变量定义与赋值
定义变量
使用`varname = value`格式定义变 量，其中`varname`是变量名， `value`是变量的值。
赋值操作
使用`=`运算符将值赋给变量。例如 ，`a = 10`将值10赋给变量a。
MATLAB图像处理实例详解PPT第3章MATLAB图像处理基础
3.2.7数值矩阵转换为灰 度图像
在MATLAB中，一个数据矩阵就相当于一幅数字图像，只是在数 字图像中对应的数组元素必须在一定的取值范围，因此，只要将 对应数据矩阵中的元素按一定规律进行转换，就可以将矩阵转换 为图像了。在MATLAB中可以利用函数mat2gray( )，将一个数据 矩阵转换为一幅灰度图像，其调用格式为： I=mat2gray(X,[ xmin, xmax])：该函数是按照指定的取值区间 [xmin,xmax]将数据矩阵X转换为灰度图像I，xmin对应灰度值0， 即黑色，xmax对应灰度值1，即白色。数据矩阵中小于xmin的值 取为0，大于xmax的值取为1。如果不指定取值区间[xmin, xmax]， 即缺省情况下，将数据矩阵X中最小值设为xmin，最大值设为 xmax。
3.3.3图像文件的保存
MATLAB中利用函数imwrite( )来实现图像文件的写入操作，即 保存，与函数imread( )的作用相对。其调用格式通常有以下几种： imwrite(I, 'filename', 'fmt')：该函数是把图像数据I保存到由字符 串“filename”指定的文件中，存储的文件格式由fmt指定。与 函数imread( )使用类似，如果所指定的保存文件filename不在当 前目录下或MATLAB的目录下，必须指明其完整路径。fmt的取 值必须是MATLAB所支持的图像文件格式。图像数据I不能为空， 如果I为灰度图像，那么I应该是一个M N的二维数组，如果I为彩 色图像，那么I应该是一个M×N×3的三维数组。如果fmt指定的 格式为TIFF，那么函数imwrite( )可以接受M×N×4的三维数组。
第3章 MATLAB图像处 理基础
本章主要介绍利用MATLAB来实现数字图像处理的基本操作，主 要包括以下几个方面的内容：MATLAB图像处理工具箱，图像类 型的转换，图像文件的读写，图像文件的显示，视频文件的读写。 介绍这5个部分目的是为了让广大用户了解MATLAB图像处理工 具箱的基础上，能够利用该工具箱来实现基本的图像处理操作。
matlab教程ppt(完整版)
矩阵乘法：两个矩阵相乘 需要满足特定的条件，例 如E=A*B。
矩阵减法：两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ，例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解：将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵，例如LU分解、QR分解等。
特征值：矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性，可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型，如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
matlab教程PPT(完整版)
汇报人：可编辑 2023-12-26
目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
矩阵减法：两个相同大小 的矩阵可以进行减法运算 ，例如D=A-B。
矩阵的分解与特征值
详细描述
矩阵分解：将一个复杂的矩阵分 解为几个简单的、易于处理的矩 阵，例如LU分解、QR分解等。
特征值：矩阵的特征值是该矩阵 的一个重要的数值属性，可以用 于分析矩阵的性质和特征。
矩阵运算
介绍矩阵的创建、索引、算术 运算和逻辑运算等操作。
控制流
介绍if语句、for循环和while 循环等控制流结构的使用方法 。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不能包 含空格。
数据类型
MATLAB支持多种数据类 型，如数值型、字符型、 逻辑型和单元数组等。
matlab教程PPT(完整版)
汇报人：可编辑 2023-12-26
目 录
• MATLAB基础 • MATLAB编程 • MATLAB矩阵运算 • MATLAB图像处理 • MATLAB数值分析 • MATLAB应用实例
01
MATLAB基础
MATLAB简介
MATLAB定义
MATLAB应用领域
MATLAB是一种用于算法开发、数据 可视化、数据分析和数值计算的编程 语言和环境。
函数编写
01
02
03
04
函数定义
使用`function`关键字定义函 数，指定输入输出参数。
函数体
在函数定义中编写实现特定功 能的代码。
函数调用
通过函数名和输入参数调用自 定义函数。
MATLAB图形图像处理 ppt课件
③若x和y 都是矩阵时：大小必须相同，矩阵x 的每列与y的每列画一条曲线。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
精通MATLAB图像处理PPT共59页文档
9
3、元胞数组
元胞是元胞数组（Cell Array）的基本组成部分。 元胞数组与数字数组相似，以下标来区分，单 元胞数组由元胞和元胞内容两部分组成。用{} 表示元胞数组的内容，用圆括号（）表示元胞 元素。与一般的数值数组不同，元胞可以存放 任何类型、任何大小的数组，而且同一个元胞 数组中各元胞的内容可以不同。
MATLAB的优势与特点
1.友好的工作平台和编程环境 2.简单易用的编程语言 3.强大的科学计算和数据处理能力 4.出色的图形处理功能 5.应用广泛的模块集合工具箱 6.使用的程序接口和发布平台
13.04.2020
1
MALAB系统的构成
1.MATLAB开发环境 2.MATLAB数学函数库 3.MATLAB语言 4.MATLAB图形处理系统 5.MATLAB应用程序接口
5
小波工具箱
主要功能有：
(1)、完整的GUI和命令行功能，用于分析，综合 和去噪、压缩信号和图像
(2)、小波和信号处理工具箱，其中包括实现从 尺度到频率变换的函数
(3)、连续小波变换，用于多出度信号分析 (4)、分解和分析多分辨率信号和图像 (5)、信号和图像的小波包变换
13.04.2020
6
第二章 MATLAB基本运算
向量，也统称为一维数组 （4）普通的具有多行多列元素的二维数组 （5）超过二维的多维数组
13.04.2020
11
数组的创建
1、空数组 创建空数组很简单，只需要变量赋值为空的方括号即可
2、一维数组 创建一维行向量，只需要把所有用空格或逗号分隔的元素用
方括号括起来，而创建一维列向量，则需要在方括号括起来的元 素之间用分号分隔 3、二维数组
m*n个元素组成
最新MATLAB在图像处理中应用PPT课件
20
(1) 利用直方图均衡化方法增强图像 从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：一 类是频域处理法、一类是空域处理法。频域处理法的基础 是卷积定理。它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图 像的增强处理。空域处理法是直接对图像中的像素进行处 理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换 取决于增强的目的。例如增加图像的对比度，改善图像的 灰度层次等处理均属于空域处理法。
2
2.3 彩色图象简介
1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型
1) RGB模型最直接的方来自是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围， 如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可 能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如 下图中的彩色立方体所示。
9
2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图象 ( true color )
能真实反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。
( 2 ) 伪彩色图象( pseudo color )
把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩 色图象处理。
灰度到彩色的映射。
( 3 ) 假彩色图象 ( false color ) 根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图
纹理映射 [x,y,z]=cylinder; I=imread('trees.tif'); subplot(121);warp(x,y,z,I); [x,y,z]=sphere(50); I=imread('trees.tif'); subplot(122);warp(x,y,z,I);
18
图像的算术运算
%加法运算 I=imread('trees.tif'); J=imread('cameraman.tif'); K=imadd(I,J); imshow(K)
(1) 利用直方图均衡化方法增强图像 从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：一 类是频域处理法、一类是空域处理法。频域处理法的基础 是卷积定理。它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图 像的增强处理。空域处理法是直接对图像中的像素进行处 理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换 取决于增强的目的。例如增加图像的对比度，改善图像的 灰度层次等处理均属于空域处理法。
2
2.3 彩色图象简介
1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型
1) RGB模型最直接的方来自是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围， 如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可 能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如 下图中的彩色立方体所示。
9
2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图象 ( true color )
能真实反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。
( 2 ) 伪彩色图象( pseudo color )
把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩 色图象处理。
灰度到彩色的映射。
( 3 ) 假彩色图象 ( false color ) 根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图
纹理映射 [x,y,z]=cylinder; I=imread('trees.tif'); subplot(121);warp(x,y,z,I); [x,y,z]=sphere(50); I=imread('trees.tif'); subplot(122);warp(x,y,z,I);
18
图像的算术运算
%加法运算 I=imread('trees.tif'); J=imread('cameraman.tif'); K=imadd(I,J); imshow(K)
数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件
C(x, y) A(x, y) B(x, y) 差值图像提供了图像间的差值信息，能用于指导动态监测、 运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
《篇Matlab图像处理》课件
感谢您的观看
THANKS
线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
matlab图像处理命令课件
•线性滤波 •中值滤波 •自适应滤波
一个像素
– 例如一幅200行300列的图像，在MATLAB中存 储为200×300大小的矩阵
– 有些图像，如RGB图像，需要三维矩阵表示， 每一维代表一种颜色
MATLAB中的图像
• MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为： – 双精度(double)类型，即64位的浮点数 – 无符号整数(uint8) 类型
low_in
high_in
I
对比度增强
•灰度调整
J high_out
J=imadjust(I,[low_in; high_in], [low_out; high_out], gamma)
low_out 0
low_in
high_in
I
灰度的Gamma变换
y x esp
其中，x、y的取值范围为[0,1]。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。
图像几何运算
• 图像的插值旋转
图像几何运算
• 图像的剪切
交互式
rect
[Xmin Ymin Width Height]
图像增强
空间域
图像 增强
频率域
点运算
区域运算
高通滤波 低通滤波 同态滤波
灰度变换 直方图修正法
平滑 锐化
彩色增强
假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
代数运算
图像增强
• 直方图增强 • 对比度增强 • 二维卷积和二维滤波 • 平滑滤波 • 锐化
h = imshow(I,[0 80]);
图像文件的显示
图像文件的显示
• RGB图像的显示 – image(RGB)
一个像素
– 例如一幅200行300列的图像，在MATLAB中存 储为200×300大小的矩阵
– 有些图像，如RGB图像，需要三维矩阵表示， 每一维代表一种颜色
MATLAB中的图像
• MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为： – 双精度(double)类型，即64位的浮点数 – 无符号整数(uint8) 类型
low_in
high_in
I
对比度增强
•灰度调整
J high_out
J=imadjust(I,[low_in; high_in], [low_out; high_out], gamma)
low_out 0
low_in
high_in
I
灰度的Gamma变换
y x esp
其中，x、y的取值范围为[0,1]。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。
图像几何运算
• 图像的插值旋转
图像几何运算
• 图像的剪切
交互式
rect
[Xmin Ymin Width Height]
图像增强
空间域
图像 增强
频率域
点运算
区域运算
高通滤波 低通滤波 同态滤波
灰度变换 直方图修正法
平滑 锐化
彩色增强
假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
代数运算
图像增强
• 直方图增强 • 对比度增强 • 二维卷积和二维滤波 • 平滑滤波 • 锐化
h = imshow(I,[0 80]);
图像文件的显示
图像文件的显示
• RGB图像的显示 – image(RGB)
Matlab图像处理工具箱1ppt课件
level=graythresh(I3); bw=im2bw(I3,level); figure,imshow (bw);
精选PPT课件
12
(6) 检查图像中的对象个数 为了确定图像中的米粒的个数，使用bwlabel函数，
该函数标示了二值图像bw中的所有相关成分，并且返回 在图像中找到的对象个数 numobjects：
精选PPT课件
8
(2) 估计图像背景
图像 rice.tif 中心位置的背景亮度要高于其 他部分的亮度。使用 imopen 函数和一个半径为 15的圆盘形结构元素对输入的图像I进行形态打开 操作。形态打开操作将会删除那些不完全包括在 半径为15的圆盘中的对象，从而实现背景亮度的 估计，其程序如下：
background=imopen (I,strel (‘disk’,15));
RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,’c’,’shuffle’ ); imshow(RGB_label);
精选PPT课件
14
(8) 计算图像中对象的统计属性
regionprops 命令可以用来调节图像中对象或区域的 属性，并将这些属性返回到一个结构体数组中。当调用 regionprops函数来返回一个包含图像中所有米粒阈值的 基本属性度量结构体时，使用以下MATLAB函数来计算 阈值对象的一些统计属性：首先使用 max 获取最大的米 粒大小，其程序如下：
imshow(I) 显示结果如下图所示。
精选PPT课件
3
(2) 检查内存中的图像
使用whos命令来查看图像数据I是如何存储在内存中， 其程序为：
whos
MATLAB做出的响应如下：
Name
Size
精选PPT课件
12
(6) 检查图像中的对象个数 为了确定图像中的米粒的个数，使用bwlabel函数，
该函数标示了二值图像bw中的所有相关成分，并且返回 在图像中找到的对象个数 numobjects：
精选PPT课件
8
(2) 估计图像背景
图像 rice.tif 中心位置的背景亮度要高于其 他部分的亮度。使用 imopen 函数和一个半径为 15的圆盘形结构元素对输入的图像I进行形态打开 操作。形态打开操作将会删除那些不完全包括在 半径为15的圆盘中的对象，从而实现背景亮度的 估计，其程序如下：
background=imopen (I,strel (‘disk’,15));
RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,’c’,’shuffle’ ); imshow(RGB_label);
精选PPT课件
14
(8) 计算图像中对象的统计属性
regionprops 命令可以用来调节图像中对象或区域的 属性，并将这些属性返回到一个结构体数组中。当调用 regionprops函数来返回一个包含图像中所有米粒阈值的 基本属性度量结构体时，使用以下MATLAB函数来计算 阈值对象的一些统计属性：首先使用 max 获取最大的米 粒大小，其程序如下：
imshow(I) 显示结果如下图所示。
精选PPT课件
3
(2) 检查内存中的图像
使用whos命令来查看图像数据I是如何存储在内存中， 其程序为：
whos
MATLAB做出的响应如下：
Name
Size
数学建模之Matlab图像处理 ppt课件
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
29
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1……是可选项，包括： 1、边界选项（’symmetric’、’replicate’、’circular’） 2、尺寸选项（’same’、’full’） 3、模式选项（’corr’、’conv’）
kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二 值化算法。
直
原
接
图
阈
像
值
分
割
0.25
18
算 法
算 法 算 法
19
割分法来自算OTSUNiblack
KittlerMet
Kapur
割
分
值
阈
动
自
/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DBf
原 图 像
滤 波 后 图
像
30
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’