Matlab应用图像处理2011
利用Matlab进行图像处理的常用方法
利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。
随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。
一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。
通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。
对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。
对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。
此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。
二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。
常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。
1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。
2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。
直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。
锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。
常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。
1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。
2011MATLAB课程设计
一、设计题目Matlab用于图像处理二、设计背景图像是一种重要的信息源，图像处理的最终目的就是要帮助人类理解信息的内涵。
数字图像处理技术的研究内容设计光学系统、微电子技术、计算机科学、数学分析等领域，是一门综合性很强的边缘科学。
随着计算机的迅速发展，图像处理技术已广泛应用于各个领域。
“数字图像处理”课程内容主要包括利用计算机对图像信息进行图像采集、图像变换、图像增强与恢复、图像分割、图像分析与理解、图像压缩、图像传输等各种处理的基本理论、典型方法和使用技术。
三、设计目的通过该设计，要求对图像的采集、显示、处理和存储等有一个系统的掌握和理解，并且掌握对二维数据进行处理的方法。
四、设计内容及主要MATLAB函数1．图像的采集与显示采集一张格式为*.jpg *.cur *.tif *.hdf *.ico *.pcx *.xwd 的任一幅图像，用MATLAB的imread函数读入图像文件，并用image函数显示图像。
MATLAB函数：imread 功能是读入图像imshow 显示图像文件image 显示图像文件要求采集一幅图像，把该图像读入在MATLAB中，并且显示出来。
2．图像的插值1)最近邻插值最近邻插值是最简单的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样的值。
2）双线性插值双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2*2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。
3）双三次插值双三次插值的插值核为三次函数，其插值领域的大小为4*4，它的插值效果比较好，但相应的计算量较大。
MATLAB函数：imresize使用格式：b=imresize(a,m,method)，返回图像的m倍放大图像（小于1时返回缩小的图像返回缩小图像）；b=imresize(,[m,n],method），返回一个m行n列的图像b=imresize(a,m,method,h)，使用用户设计的插值核进行插值，h可以看作是一个二维的FIR滤波器。
使用Matlab进行图像处理的基本步骤
使用Matlab进行图像处理的基本步骤引言：随着计算机技术的迅猛发展，图像处理技术在各个领域得到广泛应用。
而Matlab作为一种功能强大的数学软件，也被广泛应用于图像处理领域。
本文将介绍使用Matlab进行图像处理的基本步骤，以帮助读者更好地理解和运用这一工具。
一、图像的读取与显示在进行图像处理之前，我们首先需要将图像读入Matlab中。
Matlab提供了imread函数来读取图像，并将读取的图像存储为矩阵形式。
通过imshow函数，我们可以将读取的图像显示出来，以便进一步的处理。
二、图像的基本操作在图像处理过程中，我们通常需要对图像进行一些基本的操作，比如调整图像的大小、旋转图像、图像翻转等。
Matlab提供了一系列的函数来实现这些操作。
例如，imresize函数可以调整图像的大小；imrotate函数可以用来旋转图像；flipud和fliplr函数可以进行图像的垂直和水平翻转。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是图像处理中非常重要的一部分。
通过滤波处理，我们可以去噪、增强图像的细节、平滑图像等。
Matlab提供了一系列的滤波函数，比如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
我们可以根据实际需求选择适合的滤波方法来对图像进行处理。
四、图像的灰度转换和二值化图像的灰度转换和二值化是图像处理中经常用到的技术。
通过对图像进行灰度转换，我们可以将彩色图像转换为灰度图像，这样可以降低图像处理的复杂性。
而通过对灰度图像进行二值化处理，我们可以将图像转换为黑白图像，以便进行一些特定的处理。
Matlab提供了rgb2gray函数来实现灰度转换，同时也提供了一系列的二值化函数，比如im2bw函数。
五、图像的特征提取在进行图像处理的过程中，我们经常需要从图像中提取一些特征信息，以便进行后续的分析。
Matlab提供了一系列的特征提取函数，比如corner函数可以用来检测图像的角点，regionprops函数可以用来分析图像的区域属性等。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
使用Matlab技术进行图像处理的基本步骤
使用Matlab技术进行图像处理的基本步骤使用Matlab进行图像处理的基本步骤在数字时代，图像处理成为了一个热门的话题，越来越多的人开始使用计算机进行图像处理。
在众多图像处理软件中，Matlab无疑是最受欢迎的之一。
它不仅提供了强大的图像处理功能，还提供了友好的用户界面，使得图像处理变得更加简单。
本文将介绍使用Matlab进行图像处理的基本步骤。
第一步：读入图像图像处理的第一步是读入待处理的图像。
Matlab提供了多种读取图像文件的函数，最常用的是imread函数。
其中，imread函数需要传入图像文件的路径作为参数，然后返回一个表示图像的矩阵。
例如，我们可以使用以下代码读入一张名为"image.jpg"的图像：```Matlabimage = imread('image.jpg');```第二步：显示图像读入图像后，我们通常需要将其显示在屏幕上，以便进一步的处理。
Matlab提供了imshow函数用于显示图像。
以下是显示图像的示例代码：```Matlabimshow(image);```通过调用imshow函数，Matlab会自动弹出一个窗口，将图像显示在其中。
第三步：图像预处理在进行进一步的图像处理之前，通常需要对图像进行一些预处理操作，以使后续处理更加准确。
常见的图像预处理操作包括灰度化、去噪和平滑等。
下面我们以灰度化为例进行说明。
灰度化是指将彩色图像转化为灰度图像，使得每个像素只有一个灰度值。
在Matlab中，我们可以使用rgb2gray函数将彩色图像转化为灰度图像。
以下是灰度化的示例代码：```Matlabgray_image = rgb2gray(image);```通过调用rgb2gray函数，我们可以将图像image转化为灰度图像，并保存在gray_image中。
第四步：图像处理经过预处理后，我们可以开始进行具体的图像处理操作。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，涵盖了图像增强、图像滤波、边缘检测等多个领域。
Matlab在图像处理中的应用
Matlab在图像处理中的应用-计算机论文摘要 :MATLAB是集公式演算推导与数值计算于一体的可视化科学计算软件，它的工具箱对相关学科和各种基于技术都采用了当今最先进的算法有极强的图形和图像处理功能，其语法简单易学。
为此，介绍了如何利用M ATLAB图像工具箱来实现图像处理基本操作，说明如何用MATLAB实现经典的图像处理方法与技巧，验证了该语言是简洁的易学的。
关键词：图像处理、应用、MATLAB工具箱、实例引言1 MATLAP 概述MATLAP是当今最优秀的科技应用软件之一，具有强大的科学计算能力、可视化功能同时具有其他高级语言难以比拟的一些优点：编写简单、效率高、易懂易学。
在信号处理、通信、自动控制及科学计算等领域中被广泛应用，被认为最能够提高工作效率，改善设计手段的工具软件。
MATLAP 最新版本软件工具实现数字信号处理、图像处理、小波分析和系统仿真等相关应用领域有了新的突破。
MATLAB应用领域主要有三个方面：数字信号处理、系统建模与仿真、图像处理。
1.1 MATLAB 特点作为第四代计算机语言的MATLAB语法结构简单，数据计算高效，图形功能完备，特别受到以完成数据处理与图形图像成为目的技术研发人员的青睐，同时可用其丰富的函数资源，使得编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。
1.1.1界面友好、编程效率高因语法结构简单、数据类型单一，命令表达方式接近于常用的数学公式，这使MATLAB用户在很短的时间内能够快速掌握其主要内容和基本操作。
M ATLAB不仅能免去大量的经常重复的基本数学运算，而且编译和执行速度都远远超过了C和FORTRAN语言设计的程序。
1.1.2功能强大，可扩展性强MATLAB 针对不同领域的应用，推出了自动控制、信号处理、图像处理、模糊逻辑、神经网络、小波分析、通讯、数据统计、偏微分方程、财经金融等具有专门功能的工具箱。
各种工具箱中的函数可以互相调用，也可以由用户更改。
MATLAB支持用户对其函数进行二次开发，用户的应用程序可以作为新的函数添加到相应的工具箱中。
Matlab在图像处理中的应用与技巧
Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。
而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。
本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。
一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。
例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。
二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。
MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。
2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。
3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。
三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。
matlab图像处理教程
matlab图像处理教程2011-04-19 11:42fmmu王孜|分类：图像处理软件|浏览39735次选择任一256级灰度位图图像，编写程序实现下述的图像处理操作：一、位图格式图像基本操作1、图像的读取2、图像的保存二、图像的灰度及修正1、对比度展宽（灰度窗方法，a, b位置自选）2、直方图均衡三、图像的几何变换1、图像的位置变化平移、镜像（水平、垂直）及旋转2、图像的形状变化缩小、放大及错切变化（采用双线性插值）【实验要求及上交内容】：按实验报告的规定格式上交实验报告，报告中应包括实验要求，算法及程序基本说明，实验结果及对结果的说明，实验中遇到的问题等。
同时上交源程序及代码，原图像及处理后的图像结果。
2011-04-19 12:15 提问者采纳楼主你太狠了，5分要别人做这么多！1.图像的读入、显示及信息查询：(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入imshow(I) %图像显示(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询2.图像的常用处理语句：(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像3.图像滤波：clear allg0=imread('lena.tif')g0 = g0(:,:,2); %三维转二维figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图5g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)g1=im2double(g1);figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图6h1=fspecial('gaussian',4,0.3)g2=filter2(h1,g1,'same')figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图7h2=fspecial('sobel')g3=filter2(h2,g1,'same')figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图8h3=fspecial('prewitt')g4=filter2(h3,g1,'same')figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图9h4=fspecial('laplacian',0.5);g5=filter2(h4,g1,'same');figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图10h5=fspecial('log',4,0.3);g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图11h6=fspecial('average');g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图12h7=fspecial('unsharp',0.3);g8=filter2(h7,g1,'same');figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图13h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];g9=filter2(h8,g1,'same');figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图14h9=g1;g10=medfilt2(h9);figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图15[x,y,z]=meshgrid(linspace(-3,3,120));f=(x.^2+(9*y.^2)./4+z.^2-1).^3-((9*y.^2).*(z.^3))./80-(x.^2).*(z.^3); p=patch(isosurface(x,y,z,f,0));set(p,'FaceColor','r','EdgeColor','r')grid ondaspect([1 1 1])view(3)camlight('right')camlight('left')camlight('headlight')lighting phongxlabel('X')ylabel('Y')zlabel('Z')title('3D Heart')Matlab绘图系列之高级绘图2007-09-06 17:06:16| 分类：Matlab绘图|举报|字号订阅一、目录1.彗星图二维彗星图三维彗星图2.帧动画3.程序动画4.色图变换5.Voronoi图和三角剖分Voronoi图三角剖分6.四面体7.彩带图彩带图三维流彩带图8.伪彩图9.切片图切片图切片轮廓线图10.轮廓图显示轮廓线显示围裙瀑布效果带光照模式的阴影图11.函数绘图轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数12.三维图形控制视点灯光效果色彩控制二、图形示例1．彗星图二维彗星图t=0:.01:2*pi;x=cos(2*t).*(cos(t).^2);y=sin(2*t).*(sin(t).^2);comet(x,y);title('二维彗星轨迹图')hold onplot(x,y)三维彗星图a=12;b=9;T0=2*pi;%T0是轨道的周期T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]';f=sqrt(a^2-b^2);%地球与另一焦点的距离th=12.5*pi/180;%未经轨道与x-y平面的倾角E=exp(-t/20);%轨道收缩率x=E.*(a*cos(t)-f);y=E.*(b*cos(th)*sin(t));z=E.*(b*sin(th)*sin(t));plot3(x,y,z,'g')%画全程轨线hold on,sphere(20);%画地球axis offtitle('卫星返回地球示例')x1=-18*T0;x2=6*T0;y1=-12*T0;y2=12*T0;z1=-6*T0;z2=6*T0;axis([x1 x2 y1 y2 z1 z2])% axis([-15 10 -15 10 -10 10]) axis equalcomet3(x,y,z,0.02);%画运动轨线hold off2．帧动画Z=peaks;surf(Z)%绘制网格表面图axis tightset(gca,'nextplot','replacechildren');%设定axis覆盖重画模式title('帧动画播放示例')for j=1:20surf(sin(2*pi*j/20)*Z,Z)%重新绘制网格表面图，这里后面一个Z当成了颜色矩阵F(j)=getframe;%创建帧endmovie(F,20)%播放动画20次3．程序动画t=0:pi/50:10*pii=1;h=plot3(sin(t(i)),cos(t(i)),t(i),'*','erasemode','none');%设定擦除模式grid onaxis([-2 2 -2 2 -1 10*pi])title('程序动画示例')for i=2:length(t)set(h,'xdata',sin(t(i)),'ydata',cos(t(i)),'zdata',t(i));drawnowpause(0.01)end4．色图变换load spine image(X) colormap cool spinmap(10)5．Voronoi图和三角剖分Voronoi图rand('state',5)x=rand(1,10);y=rand(1,10);subplot(131)voronoi(x,y);%绘制voronoi图形axis equalaxis([-0.2 1.6 -0.5 2.5])subplot(132)[vx,vy]=voronoi(x,y);plot(x,y,'r+',vx,vy,'b-');%应用返回值绘制axis equalaxis([-0.2 1.6 -0.5 2.5])subplot(133)rand('state',5);x=rand(10,2);[v,c]=voronoin(x);%返回值v参数维voronoi顶点矩阵，返回值c参数为voronoi元胞数组for i=1:length(c)if all(c{i}~=1)patch(v(c{i},1),v(c{i},2),i);%应用色图iendendaxis equalaxis([-0.2 1.6 -0.5 2.5])box on三角剖分[x,y]=meshgrid(1:15,1:15);tri=delaunay(x,y);z=peaks(15);trimesh(tri,x,y,z)6．四面体d=[-1 1];[x,y,z]=meshgrid(d,d,d);%定义一个立方体x=[x(:);0];y=[y(:);0];z=[z(:);0];%[x,y,z]分别为加上中心的立方体顶点X=[x(:) y(:) z(:)];Tes=delaunayn(X);%返回m×n的数组值tetramesh(Tes,X);%绘制四面体图camorbit(20,0);%旋转摄像目标位置7．彩带图彩带图[x,y]=meshgrid(-3:.5:3,-3:.1:3);z=peaks(x,y);ribbon(y,z)三维流彩带图load wind%打开保存的数据lims=[100.64 116.67 17.25 28.75 -0.02 6.86];%定义坐标轴范围[x,y,z,u,v,w]=subvolume(x,y,z,u,v,w,lims);%lims来定义数据子集[sx sy sz]=meshgrid(110,20:5:30,1:5);%定义网格点verts=stream3(x,y,z,u,v,w,sx,sy,sz,.5);%计算彩带顶点cav=curl(x,y,z,u,v,w);%计算卷曲角速度wind_speed=sqrt(u.^2+v.^2+w.^2);%计算流速h=streamribbon(verts,x,y,z,cav,wind_speed,2);%绘制流彩带图view(3)8．伪彩图n=6%定义轮数r=(0:n)'/n;%定义轮的半径theta=pi*(-n:n)/n;%定义轮的扇区角X=r*cos(theta);Y=r*sin(theta);%定义网格顶点C=r*cos(2*theta);%定义色图pcolor(X,Y,C)%绘制伪彩图axis equal tight9．切片图切片图[x,y,z] = meshgrid(-2:.2:2,-2:.25:2,-2:.16:2); v = x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);xslice = [-1.2,.8,2]; yslice = 2; zslice = [-2,0]; slice(x,y,z,v,xslice,yslice,zslice)colormap hsv切片轮廓线图[x y z v]=flow;%打开水流数据h=contourslice(x,y,z,v,[1:9],[],[0],linspace(-8,2,10));%切片轮廓线view([-12 30])10．轮廓图显示轮廓线[x,y,z]=peaks;subplot(1,2,1)meshc(x,y,z);%同时画出网格图与轮廓线title('meshc 网格图与轮廓线')axis([-inf inf -inf inf -inf inf]); subplot(1,2,2)surfc(x,y,z);%同时画出曲面图与轮廓线title('surfc 曲面图与轮廓线')axis([-inf inf -inf inf -inf inf]);显示围裙[x y z]=peaks; meshz(x,y,z);瀑布效果[X,Y,Z]=peaks(30); waterfall(X,Y,Z)带光照模式的阴影图[x,y]=meshgrid(-3:1/8:3); z=peaks(x,y);surfl(x,y,z);shading interp%着色处理colormap(gray);%灰度处理axis([-3 3 -3 3 -8 8])11．函数绘图轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图%图1绘制轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图subplot(221)f=['3*(1-x)^2*exp(-(x^2)-(y+1)^2)-10*(x/5-x^3-y^5)*exp(-x^2-y^2)-1/3 *exp(-(x+1)^2-y^2)'];%定义双变量x、y的函数式ezcontour(f,[-3,3],49)%x、y为[-3 3]，网格为49×49subplot(222)ezmesh('sqrt(x^2+y^2)');subplot(223)ezsurf('real(atan(x+i*y))')%经过滤波，如果相同数据surf绘图没有滤波subplot(224)ezmeshc('y/(1+x^2+y^2)',[-5,5,-2*pi,2*pi])%x、y的数值范围分别为[-5 5]、[-2*pi 2*pi]轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数%图2绘制轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数figure(2)subplot(221)ezsurfc('sin(u)*sin(v)')subplot(222)ezplot('x^2-y^4');subplot(223)ezpolar('1+cos(t)')subplot(224)fplot('myfun',[-20 20])function Y=myfun(x)Y(:,1)=200*sin(x(:))./x(:);Y(:,2)=x(:).^2;三维曲线图%绘制三维曲线图figure(3)ezplot3('sin(t)','cos(t)','t',[0,6*pi])12．三维图形控制视点View图形旋转subplot(121)surf(peaks);title('旋转前图形'); subplot(122)h=surf(peaks); rotate(h,[1 0 1],180) title('旋转后图形');灯光效果%灯光效果(1)camlight(2)light(3)lightangle(4)lighting(5)material sphere;camlight色彩控制%色彩控制(1)缺省设置colordef、whitebg(2)色图colormap(3)浓淡处理shadingload flujetimage(X)colormap(jet)subplot(131)sphere(16)axis squareshading flattitle('Flat Shading') subplot(132)sphere(16)axis squareshading facetedtitle('Faceted Shading') subplot(133)sphere(16)axis squareshading interptitle('Interpolated Shading')。
如何使用Matlab技术进行图像处理
如何使用Matlab技术进行图像处理图像处理是一门涉及数字图像的方法和技术的学科，它在当今数字化时代中扮演着至关重要的角色。
Matlab作为一种强大的计算工具和编程语言，提供了丰富的函数和库，使得图像处理工作变得更加高效和简便。
本文将讨论如何使用Matlab技术进行图像处理。
一、图像读取与显示首先，我们需要将图像加载到Matlab环境中并进行显示。
Matlab提供了imread()函数来读取图像文件，例如：img = imread('image.jpg')。
然后可以使用imshow()函数来显示图像：imshow(img)。
此外，还可以使用imtool()函数来打开图像查看器并进行交互式的图像探索。
二、图像预处理在进行图像处理之前，我们通常需要对图像进行一些预处理，以提高后续处理的效果。
Matlab提供了一系列的函数来进行图像预处理，例如：1. 图像灰度化：将图像从RGB颜色空间转换为灰度颜色空间，可以使用rgb2gray()函数来实现，例如：gray_img = rgb2gray(img)。
2. 图像平滑：使用滤波器对图像进行平滑处理，可以使用fspecial()函数创建不同类型的滤波器，然后使用imfilter()函数对图像进行滤波处理。
例如，可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理：smooth_img = imfilter(img, fspecial('gaussian'))。
3. 图像增强：使用直方图均衡化来增强图像的对比度，可以使用histeq()函数来实现，例如：enhanced_img = histeq(gray_img)。
三、图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。
Matlab提供了各种图像分割算法和函数，常用的包括：1. 基于阈值的分割：使用im2bw()函数将灰度图像转换为二值图像，并使用graythresh()函数自动选择合适的阈值进行分割。
Matlab技术应用在图像处理领域的介绍
Mat1ab技术应用在图像处理领域的介绍图像处理是计算机科学和工程领域的重要研究方向之一。
随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了长足的进步和应用。
其中，Mat1ab是一种强大的数字计算和图像处理工具，被广泛应用于图像处理领域。
本文将介绍Mauab技术在图像处理中的应用，包括图像读取、滤波、边缘检测、图像分割和图像识别等方面。
首先，我们来介绍图像读取和显示方面的应用。
MaUab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，通过这些函数可以方便地读取和处理图像。
我们可以使用imread函数读取各种格式的图像，例如JPEG、PNG、BMP等。
通过imshow函数可以将读取的图像显示出来，并且可以对图像进行裁剪、旋转和缩放等操作。
此外，MaUab还提供了imwrite函数，用于将图像写入到指定的文件中。
接下来，我们来介绍滤波技术在图像处理中的应用。
滤波是一种常用的图像处理方法，可以用于图像去噪、图像锐化和图像增强等方面。
在MatIab中，有许多滤波函数可供选择，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些流波函数能够通过对图像进行卷积运算，从而实现图像的平滑和增强。
此外，MaUab还提供了一些自适应滤波算法，可以根据图像的不同特点进行滤波处理，以得到更好的效果。
然后，我们来介绍边缘检测技术在图像处理中的应用。
边缘检测是图像处理中的一项基础任务，用于提取图像中物体的边界信息。
MatIab提供了多种边缘检测算法，例如Sobe1算子、Canny算子和1叩IaCian算子等。
这些算子可以通过对图像进行卷积运算，从而实现对图像边缘的检测。
通过调整算子的参数，可以得到不同精度和鲁棒性的边缘检测结果。
除了传统的边缘检测方法，Mat1ab还提供了一些基于机器学习和深度学习的边缘检测算法，例如基于卷积神经网络的边缘检测方法。
接着，我们来介绍图像分割技术在图像处理中的应用。
图像分割是一种将图像划分为多个具有相似性质的区域的方法，常用于图像理解和目标检测等任务。
在MATLAB中进行图像处理的方法
在MATLAB中进行图像处理的方法引言图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、处理和识别的学科。
在现代社会中，图像处理已经广泛应用于各个领域，如医学影像、电子商务和计算机视觉等。
MATLAB是一种强大的数值计算环境和编程语言，被广泛用于图像处理领域。
在本文中，我们将介绍在MATLAB中进行图像处理的一些常见方法。
一、图像读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。
例如，可以使用以下代码读取并显示一张图像：```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```二、图像增强图像增强是指通过改变图像的外观或质量，以提高图像的观感和可识别性。
在MATLAB中，有多种方法用于图像增强。
下面介绍其中的几种方法：1. 灰度转换灰度转换是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
例如，可以使用以下代码实现灰度转换：```matlabgray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
例如，可以使用以下代码实现直方图均衡化：```matlabeq_img = histeq(gray_img);imshow(eq_img);```3. 锐化锐化是一种增强图像边缘和细节的方法。
在MATLAB中，可以使用imsharpen 函数对图像进行锐化处理。
例如，可以使用以下代码实现图像锐化：```matlabsharp_img = imsharpen(img);imshow(sharp_img);```三、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑处理以去除噪声或减小图像细节的过程。
在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择。
Matlab及其应用-曲线拟合与图像处理
Matlab的图像处理
图像的旋转 [I,map] = imread('kids.tif'); J = imrotate(I,35); subplot(1,2,1) imshow(I,map) subplot(1,2,2) imshow(J,map)
POLYMECH
Matlab的图像处理
0 0
x
POLYMECH
24
Matlab的图像处理(Cftool) 演示举例
POLYMECH
25
Matlab的图像处理
图像与数字图像
• 图像：是对客观对象的一种相似性的描述或写真，它包含了被描述 或写真对象的信息，是人们最主要的信息源。 • 数字图像：是指能被计算机存储、处理和使用的图像，是空间坐标
和灰度均不连续，用离散数字表示的图像
Matlab图像处理工具箱：imtool
Matlab常用的图像处理函数：
imread (图像读取)，imshow/image(图像显示)，
POLYMECH
26
Matlab的图像处理
Matlab常用的图像处理函数：
imread imwrite immovie zoom imfinfo imcrop imresize 图像读取 图像写入 创建动画 图像缩放 图像信息查询 图像裁剪 改变图像尺寸 rgb2gray imadjust histeq edge imnoise imfill im2bw 灰度转换 图像增强 直方图增强 边缘检测 图像加噪 图像填充 图像二值化
Matlab及其应用-曲线拟合与图像处理
报告人：L X
2014.04.15
报告内容
介绍Matlab的用途和特点 Matlab拟合工具箱Cftool Matlab图像处理
如何利用Matlab进行图像处理
如何利用Matlab进行图像处理引言：图像处理技术在现代科技领域扮演着重要的角色。
利用Matlab这一强大的工具，我们可以高效地进行图像处理，实现各种功能，如图像增强、特征提取、目标检测等。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像处理，以及一些常用的图像处理算法和技巧。
一、图像读取与显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取图像并显示出来。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱，使得图像读取和显示变得十分简单。
我们可以使用imread 函数读取图像，并使用imshow函数显示出来。
此外，还可以使用imtool函数进行交互式的图像探索和分析。
二、图像格式转换在进行图像处理之前，有时我们需要将图像转换为特定的格式，以便后续的处理。
Matlab提供了丰富的函数，如rgb2gray、im2double等，可以方便地将图像从一种格式转换为另一种格式。
例如，我们可以将RGB图像转换为灰度图像，或者将图像从整数格式转换为双精度格式。
三、图像增强图像增强是图像处理的重要部分，可以提高图像的质量和可视性。
Matlab提供了多种图像增强方法，如直方图均衡化、滤波器等。
直方图均衡化能够通过调整图像像素灰度分布，使得图像具有更明显的对比度和细节；滤波器可以消除图像中的噪声，使其更加清晰和锐利。
四、图像特征提取图像特征提取是计算机视觉和模式识别领域的重要任务。
通过提取图像的特征，我们可以获取有意义的信息，并用于后续的分析和处理。
Matlab提供了许多函数和工具箱，如corner、edge等，可以方便地提取图像的角点、边缘等特征。
这些特征可以用于目标检测、图像配准等应用。
五、图像分割与检测图像分割和检测是图像处理的核心任务之一。
它们可以将图像分割为不同的区域，并检测出感兴趣的目标。
Matlab提供了许多图像分割和检测的函数和工具箱，如regionprops、detectSURFFeatures等。
这些工具可以帮助我们找到图像中的区域和目标，并进行进一步的分析和处理。
Matlab应用图像处理2011
I=imread(‘tire.tif’); » 读取图像 J=histeq(I); » 直方图均衡图像 Imshow(I);
» 显示原图像
Figure,imshow(J); Figure,imshow(I,64); » 显示图像的直方图 Figure,imshow(J,64);
心血管造影（图像剪影）
Origin
3x3
5x5
7x7
空域中值滤波增强实例
K3=medfilt2(K,[3,3]); figure,imshow(K3); K5=medfilt2(K,[5,5]); figure,imshow(K5); M3=filter2(fspecial('average',3),K)/255; figure,imshow(M3);
%创建图像 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,'notruesize'); %fft变换 F=fft2(f); F2=log(abs(F)); figure,imshow(F2,[-1,5],'notruesize'); %加入伪彩显示 colormap(jet); %等间隔采样变换 FM=fft2(f,256,256); FM2=log(abs(FM)); figure,imshow(FM2,[-1,5],'notruesize'); colormap(jet);
图像的插值旋转
通过函数imrotate来实现对图像的放大和缩小。 插值方法可以采用 » 最近邻域插值(Nearest neighbor interpolation) » 双线性插值(Bilinear interpolation) » 双三次插值(Bicubic interpolation) B= imrotate(A,angle,method) » A:原图像矩阵 » angle :旋转角度。 » Method:插值方法
使用Matlab进行图像处理的方法
使用Matlab进行图像处理的方法引言：在当今数字化时代，图像处理成为了计算机科学中重要且热门的领域。
图像处理可以用于各种应用，比如医学图像分析、视频监控、人工智能等。
而Matlab作为一种强大的计算工具在图像处理中也发挥着重要的作用。
本文将介绍一些使用Matlab进行图像处理的方法，以帮助读者掌握这一领域的基本技能。
一、读入和显示图像图像处理的第一步是读入和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread()函数读取图像，并使用imshow()函数显示图像。
例如，下面的代码将读入名为"image.jpg"的图像，并在Matlab中显示出来。
```image = imread('image.jpg');imshow(image);```二、灰度图像处理在图像处理中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过将RGB通道的像素值取平均得到。
Matlab提供了rgb2gray()函数来实现这一转换。
例如，下面的代码将读入一个彩色图像，并将其转换为灰度图像。
```image = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的尺寸调整有时候我们需要调整图像的尺寸，比如缩小或者放大图像，以适应不同的应用场景。
Matlab中提供了imresize()函数来实现这一功能。
下面的代码将读入一个图像，并将其尺寸调整为原来的一半。
```image = imread('image.jpg');resized_image = imresize(image, 0.5);imshow(resized_image);```四、图像的滤波滤波是图像处理中常用的技术，它能够增强或者减弱图像中的某些特征。
在Matlab中，可以使用imfilter()函数来实现各种滤波操作。
使用MATLAB进行图像处理的步骤
使用MATLAB进行图像处理的步骤引言图像处理是一门研究如何对图像进行数字化处理和分析的技术，它在日常生活中得到了广泛的应用。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，具有丰富的图像处理功能，可以帮助用户快速、准确地处理图像数据。
本文将介绍使用MATLAB 进行图像处理的步骤，帮助读者初步了解图像处理的基本原理与方法。
一、加载图像数据使用MATLAB进行图像处理的第一步是加载待处理的图像数据。
在MATLAB 中，可以使用imread函数来读取图像文件并将其存储为矩阵形式。
例如，可以使用以下代码读取一个名为image.jpg的图像文件：```matlabimage = imread('image.jpg');```二、图像灰度化在进行图像处理之前，通常需要将图像转换为灰度图像。
这是因为灰度图像只包含亮度信息，更加简化了后续处理的复杂度。
可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
以下是一个示例代码：```matlabgrayImage = rgb2gray(image);```三、图像增强图像增强是指通过一系列处理技术，改善图像的质量、清晰度和对比度。
在MATLAB中，有许多算法和函数可用于对图像进行增强，如直方图均衡化、滤波等。
下面是一些常用的图像增强函数的示例代码：直方图均衡化：```matlabenhancedImage = histeq(grayImage);```图像滤波：```matlabfilteredImage = imgaussfilt(grayImage, 1);```四、图像分割图像分割是将图像分成多个非重叠的区域，每个区域内具有类似的特征。
分割技术在许多图像处理应用中发挥着重要作用，如目标检测、边缘检测等。
MATLAB提供了多种图像分割算法，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割等。
以下是一些常用的图像分割函数的示例代码：基于阈值的分割：```matlabthreshold = graythresh(enhancedImage);bwImage = imbinarize(enhancedImage, threshold);```基于边缘的分割：```matlabedgeImage = edge(enhancedImage, 'Canny');```五、图像特征提取图像特征提取是从图像中提取出一些具有代表性的特征，以便进行后续的模式识别、目标检测等任务。
Matlab技术在图像处理中的应用
Matlab技术在图像处理中的应用引言:图像处理在现代科学技术中占据了重要的地位，无论是在医学、工程还是娱乐行业，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。
而Matlab作为一款功能强大的编程语言和环境，被广泛应用于图像处理领域。
本文将从图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面，探讨Matlab技术在图像处理中的应用。
1. 图像增强图像增强是改善图像质量，使得图像更符合人眼视觉感知的过程。
Matlab提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数来增强图像质量。
例如，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸，将图像的像素值映射到更广的灰度范围，从而增强图像的对比度。
另外，Matlab还提供了直方图均衡化函数histeq，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图更均衡，从而提高图像的视觉效果。
2. 图像滤波图像滤波是将图像传递通过滤波器，以消除图像中的噪声或者改善图像的细节。
Matlab提供了各种滤波函数和工具，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波等。
例如，可以使用imfilter函数进行线性滤波，如高斯滤波器、中值滤波器等。
另外，Matlab还提供了快速傅里叶变换函数fft2，可以对图像进行频域滤波，如带通滤波器、陷波滤波器等。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者对象的过程。
Matlab中提供了多种图像分割算法和函数。
例如，可以使用基于阈值的分割算法，通过设定合适的阈值将图像的像素分为不同的类别。
另外，Matlab还提供了基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域增长算法等。
这些算法可以根据图像的纹理、颜色、亮度等特征，将图像分割为不同的区域，便于进一步的处理和分析。
4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，来识别图像中的对象或者场景。
Matlab中提供了多种图像识别的函数和工具箱，如SVM分类器、k近邻分类器等。
通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，可以训练分类器来对图像进行分类和识别。
MATLAB Image Analysis 2011
The left microscopy image shows a field of view of tissue-culture cells. One can ask: how many cells are there in this field of view? What is the average size? How much DNA is in each of the cells? How are the microtubule and actin cytoskeletons organized spatially? For the movie of the speckled spindle on the right, one can ask: What is the distribution of polymer mass in the spindle? What is the flux rate? Does it depend on the position along the spindle? Where is monomer getting incorporated and lost?Image processing and analysis provides a means to extract and quantify objects and patterns in image data and obtain answers to meaningful biological questions. It offers two advantages over traditional more manual methods of analysis: 1) Human vision, while highly sensitive, can be easily biased by pre-conceived notions of objects and concepts; automated image analysis provides an unbiased approach to extracting information from image data and testing hypotheses. 2) OnceHere is an outline of the process:1) Correct imageacquisition artifacts,byadjustmentspatial filtering2) Extract features usingsegmentation andmorphological operations3) Quantify imagedata, measureproperties of imagefeaturesNote that in the figure toolbar we have buttons that allow us to zoom parts of the image. The syntax imshow(f, [low high])displays all pixels with values less than or equal toall pixels with values greater or equal to high as white. Try>> imshow(f,[10 50])Finally,>> imshow(f,[])sets the variable low to the minimum value of array f and highvery useful for displaying images that have a low dynamic range. This occurs very frequently with 16-bit images from a microscope.We can also display portions of an image by specifying the range3)Contrast adjustmentsOften, images have a low dynamic range and many of its features are difficult to see. We will present different intensity transformations that will improve the appearance of the images. Improving the appearance of an image does not merely serve an aesthetic role – often, it can help improve the performance of image segmentation algorithms and feature recognition.During contrast adjustment, the intensity value of each pixel in the raw image is transformed using a transfer function to form a contrast-adjusted image. The most common transfer function is the gamma contrast adjustment:Here low_in and low_high give the low and high grayscale intensity values for the contrast adjustment, and gamma gives the exponent for the transfer function.The basic matlab function for contrast adjustment is imadjust. It has the syntax:g = imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)Without the optional arguments (g = imadjust(f)), the output image has 1% of the data in f is saturated at low and high intensities.Try the following commands (negative image)>> f = imread('chest-xray.tif');>> imshow(f)>> g1 = imadjust(f);>> imshow(g1)>> g2 = imadjust(f, [0 1], [1 0]);>> figure,imshow(g2)In the limiting case of E >> 1, the image is thresholded at the intensity commands>> f = imread('spectrum.tif');MASKand translated across all possible pixel positions on the image. A new (filtered) image is produced by replacing the intensity value at the center by a linear combination of the intensity values of the center pixel and all neighboring pixels covered by the mask. The coefficients (array give the weights of each pixel in the linear combination. Here is an example:Filters can perform many different functions. The function of the filter is essentially determined by the value of the mask coefficients (a-i). In this tutorial, we consider primarily two classes of filters: 1) Smoothing filters, which reduce noise in an image, and 2) edge detection (or derivative) filters,The best way to get an idea for what a given filter is doing is to look at its shape. Smoothing filtersThe following is a 3x3 average filter:Try the following example>> A = imread('broken-text.tif');ErosionErosion shrinks or thins objects in a binary image. After erosion the only pixels that survive are those where the structuring element fits entirely in the foreground.In the following example one can see how different erosions affect the features of an image >> A = imread('wirebond-mask.tif');>> imshow(A)>> se = strel('disk',10);>> A2 = imerode(A,se);Consider the topographic surface on the right. Water would collect in one of the two catchment basins. Water falling on the watershed ridge line separating the two basins would be equally likelytry running the watershed algorithm on the complement of this image: >> L = watershed(imcomplement(im));Extract the following parameters from the image: 1) number of dots, 2) histogram of areas and 3) histogram of integrated intensitiesDIC images of cells.5.Additional Exercises. Develop a criteria to distinguish between the DNA and tubulinmorphologies of these cells treated with different drugs:U2OS DAPI Taxol.tifU2OS DAPI VX680.tifU2OS DAPI.tifU2OS Tubulin Taxol.tifU2OS Tubulin VX680.tif6. Measuring transferrin endocytosisHere are the key components:1. The GUI Backdrop is the background on which you add GUI components such as buttons, text, axes, text boxes and all sorts of other bells and whistles.2. The Commands allow you to add various bells and whistles to the Backdrop.3. Once you have designed the basic layout for your GUI, you can attach various functions to your GUI components by pressing the button to Edit your M-file.4. Once everything is complete, run the GUI by pressing the Run button!Before adding any GUI components onto the backdrop, let‟s first take a look at the M -file behind the GUI. Press the button …M -file editor‟ to edit your M-file. When prompted, save the GUI file as …mygui‟.Backdrop foradding buttons,axes, etc…Commandsfor addingstuff to thebackdrop. RUN the GUIM-file foryour GUIPlay the movie a few times. Note that the tubulin speckles flux towards the both spindle poles. One way to measure the rate of flux is to create a kymograph along a straight line that runs from one spindle pole to the other.We start off by creating a scan of intensities along a straight line connecting the spindle poles. One way to do this in MATLAB is to use to use the commandvalue cross-sections along line segments:c = improfile(I,xi,yi)where I, the input image, and xi, yi, which are equal-length vectors specifying the spatialCreate a superimposed color image of the two images to simultaneously visualize both images. The command cat is used to concatenate matrices in the third dimension and can be used to create RGB color images:>> blank = zeros(size(im1));。
matlab(2011新,第4章)
x = 0:pi/1000:2*pi;
y = sin(2*x+pi/4); plot(x,y)
共有三条指令，前面 两条是准备绘制的数据， x和y两个变量为长度相同 的行向量，其中y是利用 三角函数处理的数据。而
plot函数使用默认的设置
将数据x和y绘制在图形窗 体中。系统默认的设置为
蓝色的连续线条。绘制的
显示坐标网格线，上例子的结果添加
上坐标网格线之后的效果如右图。
若不希望出现坐标网格线，则可以执行grid off命令。 执行grid命令，图形窗体的轴将在有网格线和无网 格线之间切换.
10
若需要向已经存在曲线的图形窗体中增加曲线，则可以使用hold on命
令锁定当前的图形窗体，之后所有绘图操作的结果都会显示在当前的图形
* 使用MATLAB的绘图函数绘制图形或者曲线。
* 设置曲线的属性，例如线型、线宽等。 * 设置绘图区域的属性，并且添加数据网格线。
* 为绘制的图形添加标题、轴标签或者标注文本等。
* 打印或者导出图形。
3
4.2 基本二维绘图
1 基本绘图指令(plot)
在MATLAB中进行数据可视化使用最频繁的绘制函数就是 plot函数，该函数能够将向量或者矩阵中的数据绘制在图形窗体 中，并且可以指定不同的线型和色彩。同一个plot函数不仅能够 绘制一条曲线，还可以一次绘制多条曲线。
13
subplot函数的基本用法如下： subplot(m,n,p)
其中，m和n为将图形窗体分割成的行数和列数，p为选定
的窗体区域的序号，以行元素优先顺序排列。 例如，指令：subplot(2,3,4) 将图形窗体分割成为二行三列， 并且将第四个绘图区域设置为当前的绘图区域。
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Example:
» Imwrite(I,’Test.bmp’) » Imwrite(I,’clown.png’,’BitDepth’,4)
图像文件的显示
函数imshow可以自动对读入的图像进行调整显示，以获得最佳的显 示效果。 Imshow(I,[low high]) » I:待显示的图像
» [low high]:图像数据的值域
Origin
3x3
5x5
7x7
空域中值滤波增强实例
K3=medfilt2(K,[3,3]); figure,imshow(K3); K5=medfilt2(K,[5,5]); figure,imshow(K5); M3=filter2(fspecial('average',3),K)/255; figure,imshow(M3);
FFT变换实例
%坐标轴平移 OF=fftshift(FM); OF2=log(abs(OF)); figure,imshow(OF2,[-1,5],'notruesize'); colormap(jet); %图片保存 imwrite(OF2,'C:\004.bmp');
Matlab预定义滤波器
无
无 alpha
近似计算垂直梯度光滑效应的水平边缘算子
近似计算垂直梯度水平边缘算子 系数由alpha(0.0~1.0)决定的二维拉普拉斯算子
log
average disk motion
Hsize,sigma
hsize radius Len,theta
标准差为sigma、大小为hsize的高斯滤波旋转 对称拉氏算子
Matlab基本知识
Matlab图像类型
» 索引图像 – 直接把像素值作为RGB调色板下标的图像。包括一个数据矩阵及一 个颜色映像矩阵。 » 灰度图像 – 是包含灰度级（量度）的图像。仅包含一个数据矩阵，其中数据矩 阵中的每一个数据代表了一定范围内的灰度值。（0~255） » RGB图像 – 真彩图像。用RGB三原色表示图像色彩信息。 » 二进制图像
可以调用fspecial创建Matlab预定义的滤波器 » h= fspecial(‘type’,parameters) parameters Hsize,sigma 说明 标准差为sigma、大小为hsize的高斯低通滤波 器
type gaussian
sobel
prewitt laplacian
I=imread(‘tire.tif’); » 读取图像 J=histeq(I); » 直方图均衡图像 Imshow(I);
» 显示原图像
Figure,imshow(J); Figure,imshow(I,64); » 显示图像的直方图 Figure,imshow(J,64);
心血管造影（图像剪影）
3x3 Average
origin
3x3 Median
5x5 Median
傅里叶变换及实现
Matlib函数fft、fft2、fftn分别可以实现一维、二维和N维DFT快 速傅里叶变化算法。 函数ifft、ifft2、ifftn则用来计算反DFT，它们是以需要进行反 变换的图像作为输入参数，计算得到输出图像。 A=fft(X,N,DIM)
Wiener滤波
对图像进行魏纳滤波主要是消除图像中存在的噪声。利用Matlib的 wiener2函数可对一幅图像进行自适应魏纳滤波。 J=wiener2(I,[M,N],NOISE)
» I:输入图像 » [M,N]:表示卷积使用的邻域大小，缺省为[3,3]。 » NOISE:噪声强度，如果不指定， wiener2返回一个估计的噪声强度。
图像的插值旋转
通过函数imrotate来实现对图像的放大和缩小。 插值方法可以采用 » 最近邻域插值(Nearest neighbor interpolation) » 双线性插值(Bilinear interpolation) » 双三次插值(Bicubic interpolation) B= imrotate(A,angle,method) » A:原图像矩阵 » angle :旋转角度。 » Method:插值方法
均值滤波 有(radius*2+1)个边的圆形均值滤波器 按照角度theta移动len个像素的运动滤波器
频率变换方式
I=imread(‘c:\wiener.bmp’); Imshow(I); %构造一个权值全部为1的5X5滤波器进行均值滤波 H=ones(5,5)/25; I2=imfilter(I,H); Figure,imshow(I2); %可利用彩色增强 rgb=imread(‘rgb.bmp’); Imshow(rgb); %构造一个权值全部为1的5X5滤波器进行均值滤波 H=ones(5,5)/25; rgb2=imfilter(rgb,H); Figure,imshow(rgb2);
Matlab应用--图像处理
Matlaby基本知识
Matlaby图像文件格式
» BMP(Windows Bitmap) .bmp – Windows通用文件格式 » JPEG(Joint Photographic Experts Group) – 高度压缩的图像文件格式 » TIFF(Tagged Image File Format) .tif – 主要适用于排版印刷 » PCX(Windows Paintbrush) » PNG(Portable Network Graphics) » HDF(Hierarchical Data Format) » XWD(X Windows Dump) » GIF(Graphics Interchange Format) .jpg
– 显示黑、白信息的图像。每一个像素值由三个数值来指定红、绿和 蓝颜色分量。需要一个数据矩阵，每个像素只取两个灰度值。
图像示例
图像文件读取
函数imread可以从任何Matlab支持的图像文件格式中以任意位深 度读取一幅图像。 [X,MAP]=imread(Filename,’FMT’) » Filename:读入的文件名。 » FMT为图像格式，如果不指定FMT参数，系统将根据文件名自 动判断图像类型。 » 输出参数X：存储图像数据的矩阵名。 » MAP:当图像为索引图像时，MAP为该图像的调色板。
– 默认的插值方法为Nearest
Example:
» I1=imsize(I,30,’nearest’);
图像插值旋转实例
I4=imrotate(I,30,'nearest'); figure,imshow(I4); I5=imrotate(I,30,'bilinear'); figure,imshow(I5); I6=imrotate(I,30,'bicubic'); figure,imshow(I6);
Example:
» RGB=imread(‘flowers.tif’) » I=imread(‘moon.tif’) » [X,map]=imread(‘canoe.tif’)
图像文件的写入（保存）
函数imwrite可以将一幅图像写成一个Matlab支持的格式图像文件 。 Imwrite(X,MAP,Filename,’FMT’) » X:图像变量名 » MAP:调色板 » Filename:输出文件名 » FMT:指定的存储格式
%创建图像 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f,'notruesize'); %fft变换 F=fft2(f); F2=log(abs(F)); figure,imshow(F2,[-1,5],'notruesize'); %加入伪彩显示 colormap(jet); %等间隔采样变换 FM=fft2(f,256,256); FM2=log(abs(FM)); figure,imshow(FM2,[-1,5],'notruesize'); colormap(jet);
空域均值滤波增强实例
N3=filter2(fspecial('average',3),I)/255; figure,imshow(N3); N5=filter2(fspecial('average',5),I)/255; figure,imshow(N5); N7=filter2(fspecial('average',7),I)/255; figure,imshow(N7);
图像的插值缩放
通过函数imresize来实现对图像的放大和缩小。 插值方法可以采用 » 最近邻域插值(Nearest neighbor interpolation) » 双线性插值(Bilinear interpolation) » 双三次插值(Bicubic interpolation) B=imresize(A,m,method) » A:原图像矩阵 » M:放大倍数。
Orgin=imread(‘orgin.bmp’); Mask=imread(‘mask.bmp’); Result=imsubtract(orgin,mask); Figure,imshow(orgin); Figure,imshow(result);
图像求反运算
[m,n]=size(orgin); orgintemp=double(orgin); for i=1:m %转换矩阵的每个像素 for j=1:n f=orgintemp(i,j); g(i,j)=0; if(f>=0)&(f<=255) g(i,j)=y-k*f; else g(i,j)=0; end end End figure;imshow(mat2gray(g));