非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

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MATLAB中的图像处理技术详解

图像处理是一门涉及数字图像获取、处理、分析和展示的学科，其在各个领域

都有重要的应用。而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像

处理工具包，可以帮助用户轻松地进行各种图像处理操作。本文将详细介绍MATLAB中常用的图像处理技术，包括图像读取、图像显示、灰度转换、滤波操作、边缘检测以及图像分割等。

1. 图像读取和显示

首先，在MATLAB中进行图像处理的第一步是读取图像。MATLAB提供了imread函数，可以快速读取各类图像文件，例如JPEG、PNG、BMP等。读取的图

像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。读取之后，我们可以使用imshow函数将

图像显示在MATLAB的图像窗口中，便于后续处理和分析。

2. 灰度转换

在实际的图像处理应用中，有时候我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以方

便后续的处理和分析。MATLAB提供了rgb2gray函数，可以将彩色图像转换为灰

度图像。转换后的灰度图像只包含一个通道，每个像素点的取值范围为0~255，表

示灰度级。

3. 滤波操作

滤波操作是在图像处理中常用的一种方法，其可以对图像进行平滑或者增强等

处理。MATLAB中提供了丰富的滤波函数，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。这些滤波函数可以通过设置不同的参数来控制滤波效果，比如滤波窗口的大小、滤波核函数等。

4. 边缘检测

边缘检测是图像处理中的一个重要任务，其可以帮助我们识别图像中的边缘信息，进而进行物体检测和分割。MATLAB中提供了多种边缘检测算法，包括Sobel 算子、Canny算子等。这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的边缘检测方法，并根据需要调整相应的参数。

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

数字图像处理与机器视觉-基于MATLAB实现第3章 MATLAB数字图像处理基础

3.1 图像的基本概念
图像：“图”是物体反射或透射光的分布，“像”是人的视觉系统所接受的图在人脑中所形成的印象或认识，照片、绘画、剪贴画、地图、书法作品、手写汉学、传真、卫星云图、影视画面、X光片、脑电图、心电图等都是图像。图像根据图像记录方式的不同可分为两大类：模拟图像和数字图像。
模拟图像：与模拟信号的连续性一样，又称连续图像，是指在二维坐标系中连续变化的图像，即图像的像点是无限稠密的，同时具有灰度值（即图像从暗到亮的变化值）。连续图像的典型代表是由光学透镜系统获取的图像，如人的视觉系统成像，人物照片和景物照片等。如图3-3所示的小孔成像便是一种模拟图像。
2022年6月5日10时44分长征2号运载火箭托举着神舟十四号载人飞船从酒泉卫星发射中心拔地而起奔赴太空，这是中国人的第9次太空远征。神舟载人飞船返回舱是航天员在飞船发射、交会对接以及返回地面阶段需要乘坐的飞船舱。与在轨的空间站不同，返回舱和地面之间的通信链路资源极其有限，传统的视频通信技术影响返回舱图像的分辨率和画质。如图3-1所示，在神舟十三号及以前的飞船中，返回舱图像的有效分辨率仅为352×288，难以适应目前高分辨率、大屏显示的画面要求。
一幅图片的图形质量越高，其数据量也就高，处理起来就越麻烦；反之，图形质量越低的图片，数据处理起来相对轻松，但当分辨率低于一定程度时，会出现严重的马赛克效应，如图3-7所示，当采样率越来越低时，图片的质量也越来越差，当图片质量过低时，难以满足数字图像处理的需求。为平衡好处理速度于图像质量的关系，取样点的选取至关重要。

MATLAB中的图像处理与计算机视觉技术

图像处理和计算机视觉技术是计算机科学领域的关键研究方向，广泛应用于图像分析、目标识别、模式识别、人机交互等众多应用。MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理与计算机视觉工具箱，帮助用户实现各种图像处理和计算机视觉应用。

一、图像处理技术

1. 基础图像处理

MATLAB提供了一系列用于图像处理的函数和工具，能够实现图像的读取、显示、保存、缩放、旋转、裁剪等基本操作。用户可以使用MATLAB的矩阵操作和向量化编程特性，高效地处理图像数据。此外，MATLAB还提供了直方图均衡化、空间滤波、频域滤波、灰度转换等常用的图像处理算法。

2. 图像增强与复原

通过应用各种滤波算法，如中值滤波、高斯滤波、锐化滤波等，可以改善图像质量。MATLAB提供了多种图像增强和复原技术，例如去噪、补偿、边缘增强和细节增强。通过调整算法参数和应用不同的增强方法，可以满足特定的图像处理需求。

3. 特征提取与描述

在图像分析和模式识别任务中，特征提取是非常重要的一步。MATLAB提供了各种特征提取和描述算法，如SIFT、HOG和LBP等，可以有效地提取图像的局部和全局特征。这些特征可以用于图像分类、目标检测和相似性匹配等应用。

4. 图像分割与边缘检测

图像分割是图像处理中常用的技术，用于将图像分割成若干个具有相似特征的区域。MATLAB提供了多种图像分割与边缘检测算法，如阈值分割、边缘检测、区域生长等。通过这些技术，可以实现图像分割、目标提取和边缘检测等任务。

二、计算机视觉技术

MATLAB数字图像处理课件

式、图像分辨率或所用的彩色空间模型，这使它适用于MATLAB。
D）PCX格式。可处理1、4、8、16、24位等图像数据。文件内容包括文件头、
图像数据、扩展调色板数据。
E）XWD格式。 1、8位Zpixmaps, Xybitmaps, 1位XYPixmaps。 F）TGA格式。处理1、4、8、16、24位非压缩图像和行程编码图像。文件包由 5个固定长度字段和3个可变长度字段组成。 G）HDF格式。

3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知，分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位），RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
Matlab数字图像处理简介
一.介绍应用matlab处理图像问题
1. 图像与数字图像简介 2. 图像的不同类型及在matlab中的显示 3. 常用的几个图像处理命令

如何进行MATLAB图像处理

一、引言

图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。而MATLAB是一种强大的数学计算软件，也被广泛应用于图像处理。本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理，并探讨一些常见的图像处理技术。

二、图像处理基础

在开始使用MATLAB进行图像处理之前，我们需要了解一些基础知识。一个图像通常由像素组成，每个像素都有一个灰度值或者RGB（红绿蓝）三个通道的值。图像的处理可以分为两个主要方面：空间域处理和频域处理。

1. 空间域处理

空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作，常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。

例如，要调整图像的亮度，可以使用imadjust函数。该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围，实现亮度的增强或者降低。下面是一个简单的例子：```matlab

I = imread('image.jpg'); % 读取图像

J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围

imshow(J); % 显示图像

```

2. 频域处理

频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理，常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。

例如，要对图像进行傅里叶变换，可以使用fft2函数。该函数将图像转换为频率域表示，可以进一步进行滤波等处理。下面是一个简单的例子：```matlab

I = imread('image.jpg'); % 读取图像

Matlab数字图像处理

优势：比傅里叶变换更加灵活，能够更好地处理非平稳信号
定义：离散余弦变换（DCT）是一种将图像从空间域转换到频域的算法应用：DCT广泛应用于图像压缩和编码，例如JPEG标准实现：DCT通过一系列的数学运算将图像的像素值变换为频域系数特点：DCT具有很好的能量压缩能力，能够去除图像中的冗余信息
直方图均衡化：通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度对比度拉伸：通过线性或非线性函数调整像素强度范围来增强对比度
自适应直方图均衡化：根据局部像素强度分布进行直方图均衡化，增强局部对比度
伽马变换：通过调整伽马参数来改变像素强度分布，从而增强对比度
图像模糊的原因：运动模糊、镜头失真等
Matlab数字图像增强技术：直方图均衡化、对比度拉伸等
边缘检测可以用于图像分割、目标识别等任务，是计算机视觉领域的重要技术之一。
添加标题
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Matlab提供了多种边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等。
在Matlab中，可以使用edge函数进行边缘检测，该函数可以指定不同的算法和参数。
图像边缘检测：提取图像中的边缘信息，用于图像识别和特征匹配图像分割：将图像划分为若干个区域，提取出感兴趣的区域特征
特征描述符：提取图像中的纹理、形状、颜色等特征，用于图像分类和识别特征降维：利用主成分分析等技术降低特征维度，提高计算效率和分类准确率

《数字图像处理(matlab版)》教程课件

imwrite(A，FILENAME,FMT)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
图像直方图归一化
imhist(I);%灰度直方图
I=imread(‘red.bmp’);%读入图像 figure;%打开新窗口 [M,N]=size(I);%计算图像大小 [counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 stem(x,counts);%绘制归一化直方图
参数transformtype指定了变换的类型，常见的’affine’为二维或多维仿射变换，包括平移、旋转、比例、拉伸和错切等。
Matrix为相应的仿射变换矩阵。
A=imread('nir.bmp'); [height,width,dim]=size(A); tform=maketform('affine',[-1 0 0;0 1 0;width 0 1]); B=imtransform(A,tform,'nearest'); tform2=maketform('affine',[1 0 0;0 -1 0;0 height 1]); C=imtransform(A,tform2,'nearest'); figure;imshow(A); figure;imshow(B);imwrite(B,'nir水平镜像.bmp'); figure;imshow(C);imwrite(B,'nir垂直镜像.bmp');

如何使用Matlab进行图像处理与分析

图像处理与分析是计算机视觉和数字图像处理领域的重要组成部分。而Matlab 作为一种高效的数值计算与数据分析工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，使得图像处理与分析变得更加简单和便捷。本文将介绍如何使用Matlab进行图像处理与分析，并探讨其中的一些常见技术和方法。

1. 图像读取与显示

首先，我们需要通过Matlab将图像读取到内存中，并进行显示。Matlab提供了imread函数用于读取图像，imshow函数用于显示图像。例如，使用以下代码读取并显示一张图像：

```

img = imread('image.jpg');

imshow(img);

```

2. 图像增强与滤波

图像增强是指通过各种方法改善图像的质量和视觉效果。Matlab提供了多种图像增强函数，如亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。此外，滤波也是图像增强的一种重要方式，通过消除图像中的噪声和干扰来提高图像的质量。Matlab提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。下面是一个对图像进行对比度增强和高斯滤波的示例：

```

enhanced_img = imadjust(img, [0.2 0.8], []);

filtered_img = imgaussfilt(enhanced_img, 2);

```

3. 边缘检测与特征提取

边缘检测是图像处理中的一项重要任务，用于检测出图像中物体的边界。Matlab提供了多种边缘检测函数，如Sobel、Canny、Laplacian等。特征提取是指从图像中提取出有用的特征信息，用于进行物体分类、识别等任务。Matlab提供了多种特征提取函数，如HOG、SURF、SIFT等。下面是一个对图像进行边缘检测和特征提取的示例：

[工学]MATLAB在数字图像处理

MATLAB在数字图像处理中的应用
应用技术学院和丽芳
h
1
第一章 MATLAB图像处理工具箱
1.1图像的显示和相互转换
1、常见的图像文件格式
PCX、BMP、TIF、GIF、JPG等
2、MATLAB支持的图像文件格式
BMP、HDF、 JPEG、 PCX、PNG、TIF、 XWD
h
2
3、图像类型 Matlab中最基本的数据结构是数组，大多数
h
12
（8）通过阈值化方法把灰度图像转换为索引图像
函数：grayslice
格式： X=grayslice（ I，n）
X=grayslice（ I，V）
h
13
1.2 图像的显示
1、标准图像的显示 imshow
2、索引图像的显示 Imshow(X,map) 3、灰度图像的显示 Imshow(I) Imshow(I,N)
h
38
2.3 频率抽取法和matlab实现
如果一个二维FIR滤波器的冲激响应及频率响应都是实数，则其频率响应能写出冲激响应的线性函数，既可以应用线性规划法进行优化设计，又能利用其对称性使计算得到简化，只需要部分冲激响应序列就可以来计算滤波器的频率响应。
Matlab工具箱里给出了利用频率抽样法实现二维FIR 滤波器的函数fsamp2。
Imshow(I,[low,high]) 8、特殊图像的显示（1）添加颜色条

数字图像处理MATLAB程序完整版

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算

实验1.1 直方图

一．实验目的

1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；

2．理解和掌握直方图原理和方法；

二．实验设备

1.PC机一台；

2.软件matlab。

三．程序设计

在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像

subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像

title('原始图像') %在原始图像中加标题

subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图

title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题

四．实验步骤

1. 启动matlab

双击桌面matlab图标启动matlab环境；

2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，

如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；

3．浏览源程序并理解含义；

4．运行，观察显示结果；

5．结束运行，退出；

五．实验结果

观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图

六．实验报告要求

1、给出实验原理过程及实现代码；

2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡

一．实验目的

1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；

2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；

二．实验设备

1.PC机一台；

基于MATLAB的数字图像处理技术分析

摘要：本文主要针对MATLAB数字图像处理技术进行分析研究，文章中简要

分析MATLAB数字图像处理技术的原理和优势，同时也分析该技术的应用功能，

并以具体项目为例总结MATLAB数字图像处理技术的具体应用。

关键字；MATLAB；数字图像处理技术；图像处理

数字图像处理技术四基于计算机技术基础上的图像处理技术，该技术能够图

像信号转换为数字信号并进行综合处理，从而能够利用计算机就直接进行数字处

理管控，提升数字图像处理效果。而随着现代计算机技术的不断优化进步，数字

图像处理技术也逐渐升级。本文提出的MATLAB数字图像处理技术就是一种利用

了MATLAB工程语言的图像处理技术，该技术的应用具有图像处理功能全、图像

处理效率高的优势，在现代数字图像处理技术中应用，具有良好的应用效果。

1.MATLAB数字图像处理技术简要分析

MATLAB数字图像处理技术应用是以MATLAB语言为主要技术的数字图像处理

方法。MATLAB计算机软件语言是由美国mathworks公司设计研发的一种新型软件。该软件具有矩阵运算处理功能，具有数据分析功能、具有信号处理功能以及图形

显示功能，在该功能之下，数据分析信号处理的效率都非常高。并且国mathworks公司的MATLAB计算机软件语言也针对图像信号处理、神经网络系统以

及非线性系统构建设计了多种工具箱，从而方便各项功能良好开

展。 MATLAB计算机软件语言在应用的过程中，工

具箱的应用十分关键，利用工具箱可以完成多项工作处理工作。在整个工作进行

MATLAB数字图像处理技术

MATLAB 数字图像处理技术

4 MATLAB 图像增强

4.1 原理、方法及体系结构

三个阶段：图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。目的：改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；是图像变得有利于计算机处理。方法：空间域增强方法、频域增强方法。体系：

图像增强：空间域、频率域、彩色增强

空间域：像素点处理（图像灰度变换、直方图修正（中值滤波、均值滤波））、领域处理（图像平滑滤波、图像锐化滤波）

频率域：低通滤波、高通滤波、同态滤波

彩色处理：真彩色处理、伪彩色处理（灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色）

4.2 对比度增强

线性变换：(,)[(,)]N n

g x y f x y m n M m

-+-。其中功能是把函数的灰度值(,)f x y 从

范围[m,M]变为[n,N]。

非线性变换：分为对数变换和Gamma 变换。前者表达式为(,)log[(,)1]g x y c f x y =+，

其中c 为常数。后者表达式为r

f cr =，r 为CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度，为

常数，灰度与光强成正比，则有1

()r f g kr k c

==，k 为常数通常为1，1/r 取0.4~0.8。

我们可以用一个函数imadjust 函数来实现： J=imadjust(I)；

J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]);

J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。其中灰度范围用归一化灰度值，范围[0,1]。整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch 函数来获得。 MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板，调用函数imconstrast 。

matlab 数字图像处理

111 matlab图像命令大全[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2×3的矩阵，则分别调整 R、G、B 3个分量。

数字图像处理技术MATLAB图像处理简介.

300
分析图像中间一行灰度分布： >> plot(f(512,:))
200
100
0
0
200
400
600
ຫໍສະໝຸດ Baidu
800
1000
19 1200
MATLAB图像处理基础
• 图像放缩：利用函数imresize可实现图像放缩，一般形式为： h = imresize(f, m, method); h为待放缩图像，m为倍数（小于1为缩小，大于1为放大），method为插值方法，取值为'nearest', 'bilinear', 或 'bicubic'。
MATLAB图像处理基础
• 四. MATLAB中的数据类型：
类型名称描述
double uint8
uint16 uint32 int8 int16 int32 single char logical
双精度浮点类型，8字节（MATLAB数值运算基本类型）无符号8位整数（8位数字图像所用类型）
无符号16位整数（16位数字图像所用类型）无符号32位整数有符号8位整数有符号16位整数有符号32位整数单精度浮点类型，4字节字符类型，2字节（Unicode编码）逻辑类型（0或1），1字节（二值图像所用数据类型）
quality = 100

数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件

第3页/共41页
• 二值图像第4页/共41页
• 索引图像第5页/共41页
• 灰度图像第6页/共41页
• 真彩色图像第7页/共41页
图像的读写与显示
常用函数： imread； imwrite； imshow；imagesc； colormap(可以自定义颜色映射矩阵)
例如：a=imrea d ('D:\MATLAB \wo rk \cy \wav elet \len a\len a512 .BMP'); figure, imshow(a,[]),title(‘原始图像'); 或： figure, imagesc(cc);colormap(gray);
（1）图像的局部显示
第24页/共41页
乘法运算(Multiplication) （2）改变图像的灰度级
(a) 原图
(b) 乘以1.2 图：乘法运算结果
(c) 乘以2
注意：使用乘法函数时，对uint8图像进行操作往往会发生溢出现
象，immultiply函数将溢出的数据截取为数据类型允许的最大值。为了避免这种现象，可以考虑在进行乘法运算前将图像转换为一种数据范围更大的图像类型。
将该位置像素的灰度值按某种方
式分配到输出图像相邻四个像素.
x1
x
象
素
y1
移交
y
映