matlab图像处理常用函数

matlab图像处理常⽤函数
1. Imadjust—调整图像的亮度值或颜⾊
J = imadjust(I)
将灰度图像I 中的亮度值映射到J 中的新值并使1％的数据是在低⾼强度和饱和，这增加了输出图像J 的对⽐度值。

此⽤法相当于imadjust(I,stretchlim(I))
J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])
将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in⾄hige_in之间的值映射到low_out ⾄high_out之间的值。

low_in 以下与high_in 以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in 以下的值映射到low_out，high_in 以上的值映射到high_out。

它们都可以使⽤空的矩阵[]，默认值是[0 1]。

J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)
将图像I 中的亮度值映射到J 中的新值，其中gamma指定描述值I和值J关系的曲线形状。

如果gamma⼩于1，此映射偏重更⾼数值（明亮）输出，如果gamma⼤于1，此映射偏重更低数值（灰暗）输出，如果省略此参数，默认为(线性映射)。

newmap = imadjust(map,[low_in; high_in],[low_out;
high_out],gamma)
调整索引⾊图像的调⾊板map。

如果low_in, high_in, low_out, high_out 和gamma 都是标量，那么对r，g，b 分量同时都做此映射。

对于每个颜⾊分量都有唯⼀的映射，当low_in 和high_in 同时为1*3向量或者low_out 和high_out 同时为1*3向量或者gamma 为1*3向量时。

调整后的颜⾊矩阵newmap 和map 有相同的⼤⼩。

RGB2 = imadjust(RGB1,...)
对RGB 图像RGB1 的红、绿、蓝调⾊板分别进⾏调整。

随着颜⾊矩阵的调整，每⼀个调⾊板都有唯⼀的映射值。

例⼦：
1）调整低对⽐度灰度图像：
I = imread('pout.tif');
J = imadjust(I);
imshow(I), figure, imshow(J)
2）调整灰度图像，指定范围：
K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);
figure, imshow(K)
3）调整RGB 图像。

RGB1 = imread('football.jpg');
RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);
imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)
2. Im2bw
将图像转换为基于阈值的⼆进制图像。

1)BW = im2bw(I, level)
将灰度图像I 转换为⼆进制图像。

输出图像BW 将输⼊图像中亮度值⼤于level 的像素替换为值1 (⽩⾊)，其他替换为值0(⿊⾊)。

你指定level 在[0,1]之间，不⽤管输⼊图像的等级。

函数graythresh 能⽤来⾃动计算变量level 。

如果你不指定level ，
im2bw 使⽤0.5。

2) BW = im2bw(X, map, level)
将颜⾊表为map 的索引图像X 转换为⼆进制图像。

3)BW = im2bw(RGB, level)
将RGB 真彩图像转换为⼆进制图像。

如果输⼊图像不是灰度图像，im2bw ⾸先将图像转换为灰度图像，然后通过阈值将灰度图像转换成⼆进制图像。

例⼦：
I=imread('test.jpg');
BW = im2bw(I,0.4);
imtool(BW);
3. imclose
对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它⼀般融合窄的缺⼝和细长的弯⼝，去掉⼩洞，填补轮廓上的缝隙。

1)IM2=imclose(IM,SE)
2)IM2 = imclose(IM),
对灰度形态学关闭或⼆值图像,图像,返回已关闭图像IM2。

这个结构元素SE必须是⼀个单⼀的结构元素的对象,⽽不是以⼀个数组的形式返回对象。

3) IM2=imclose(IM,NHOOD)
例⼦：
从Matlab⼯作环境中读⼊⼀幅图，并显⽰
1、originalBW = imread('circles.png');
imshow(originalBW);
运⾏结果：
原图
2、创建⼀个磁盘形状的形态学结构，⽤磁盘形态结构去保留这个图像的圆型特征，指定半径为10个像素，最⼤的空⽩处就可以填满了。

se = strel('disk',10);
3、显⽰形态学关闭图像
closeBW = imclose(originalBW,se);
figure, imshow(closeBW)
运⾏结果：
处理后
4. strel
创建形态学结构元素
1）SE = STREL('arbitrary',NHOOD)
创建⼀个指定领域的平⾯结构化元素。

NHOOD是⼀个包含1/0的矩阵;1的位置定义了领域的形态学操作。

NHOOD的中⼼就是它的中⼼元素，位置在FLOOR((SIZE(NHOOD) +
1)/2)。

你也可以忽略参数串'arbitrary'⽽只使⽤STREL(NHOOD).
2）SE = STREL('arbitrary',NHOOD,HEIGHT)
创建⼀个指定领域的⾮平⾯结构化元素。

HEIGHT是⼀个矩阵，⼤⼩和NHOOD相同，他指定了NHOOD中任何⾮零元素的⾼度值。

HEIGHT必须是实有限值。

你也可以忽略参数串'arbitrary'⽽只使⽤STREL(NHOOD,HEIGHT).
3）SE = STREL('ball',R,H,N)
创建⼀个空间椭球状的结构元素，其X-Y平⾯半径为R，⾼度为H。

R必须为⾮负整数，H 是⼀个实数。

N必须为⼀个⾮负偶数，当N>0时此球形结构元素由⼀系列空间线段结构元素来近似;当N=0时不需要近似，结构化元素的成员由所有中⼼距圆点>R的元素组成，相应的⾼度值可由R/H指定的椭球中提取。

如果N未指定，缺省值8，并且。

注: 使⽤球体近似的形态学操作N>0的情况要⽐N=0的情况快许多。

4）SE = STREL('diamond',R)
创建⼀个指定⼤⼩R平⾯钻⽯形状的结构化元素。

R是从结构化元素原点到其点的距离，必须为⾮负整数。

5）SE = STREL('disk',R,N)
创建⼀个指定半径R的平⾯圆盘形的结构元素。

这⾥R必须是⾮负整数. N须是0, 4, 6, 8.当N⼤于0时,圆盘形结构元素由⼀组
N(或N+2)个周期线结构元素来近似。

当N等于0时,不使⽤近似，即结构元素的所有像素是由到中⼼像素距离⼩于等于R的像素组成。

N可以被忽略,此时缺省值是4。

注: 形态学操作在N>0情况下要快于N=0的情形。

例⼦：
1）se1 = strel('square',11) % 11乘以11的正⽅形
运⾏结果：
se1 =
Flat STREL object containing 121 neighbors.
Decomposition: 2 STREL objects containing a total of 22 neighbors Neighborhood:
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
例2、se2 = strel('line',10,45) % 长为10 倾斜⾓为45度的直线
运⾏结果：
se2 =
Flat STREL object containing 7 neighbors.
Neighborhood:
0 0 0 0 0 0 1
0 0 0 0 0 1 0
0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0
0 1 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0
例3、se3 = strel('disk',5) % 半径为5的圆盘
运⾏结果：
se3 =
Flat STREL object containing 69 neighbors.
Decomposition: 6 STREL objects containing a total of 18 neighbors Neighborhood: 0 0 1 1 1 1 1 0 0
0 1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
0 1 1 1 1 1 1 1 0
0 0 1 1 1 1 1 0 0。