数字图象处理实验指导书

数字图像处理实验指导书周利兵编武汉纺织大学电信学院2010年10月实验一 Matlab图像处理工具箱的使用一、实验目的1.熟悉MATLAB的开发环境；2.熟悉MATLAB图像处理工具箱中基本函数的使用；3.掌握不同类型图像数据的读写、显示以及格式转换；二、图像类型在Matlab中，一幅图像可能包含一个数据矩阵，也可能有一个颜色映像表矩阵。

MATLAB 中有4种基本的图像类型，其区别在于数据矩阵元素的不同含义。

(1) 索引图像索引图像包括—个数据矩阵X，一个颜色映像矩阵MAP。

其中MAP是一个m×3的数据阵列，其每个元素的值均为[0，1]之间的双精度浮点型数据。

MAP知矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。

在MATLAB中，索引图像是从像素值到颜色映象表值的“直接映射”。

像素颜色用由数据矩阵X作为索引值向矩阵MAP进行索引。

例如1指向矩阵中的第一行，值2指向第二行，依此类推。

当用户调用imread时，MATLAB自动将颜色映像表与图像同时加载。

图1－1显示了索引图像的结构。

该图像中的像素的像素用整数类型表示，指向颜色映像表中的特定颜色值。

图1－1 索引图像（2）强度图像在MATLAB中，强度图像即灰度图像。

一幅强度图像是一个数据矩阵I，其中I中的数据均代表了在一定范围内的颜色强度值。

MATLAB把强度图像存储为一个数据矩阵，该数据矩阵中的元素分别代表了图像中的像素。

矩阵中的元素可以是双精度的浮点类型、8位或16位无符号的整数类型。

大多数情况下，强度图像很少和颜色映像表一起保存。

但是在显示强度图像时，MATLAB仍然在后台使用系统预定义的默认的灰度颜色映像表。

（3）二值图像二值图像是一种所有像素值只能在两种可能的离散值中取其一的图像，也称为黑白图像。

这两个可取的像素值分别对应于关闭和打开，也记为0（黑）﹑1（白），以这种方式来操作图像可以更加容易地识别出图像的结构特征。

可理解为只有2种灰度值的灰度图像。

（4）RGB图像RGB图像，即真彩图像，在MATLAB中存储n x m x 3的数据数组。

数组中的元素定义了图像中每一个像素的红、绿、篮颜色值。

需要指出的是，RGB图像不使用Windowns 调色板。

像素的颜色由保存在像素位置上的红、绿、篮的强度值的组合来确定。

图形文件格式把RGB图像存储为24位的图像，红、绿、篮分别占8位。

这样可以有1600多万种颜色。

MATLAB的RGB数组可以是双精度型的浮点类型、8位或16位无符号的整数类型。

在RGB 的双精度型数组种，每一种颜色是用在0和1之间的数值表示。

例如，颜色值是（0，0，0）的像素，显示的是黑色；颜色值是（1，1，1）的像素，显示的是白色。

每一个像素的3个颜色值保存在数组的第三维中。

例如像素（10，5）的红、绿、兰颜色值分别保存在元素RGB （10，5，1）、RGB（10，5，2）、RGB（10，5，3）中。

注意：MATLAB自带的图片文件存储于(有几种类型：如*.JPG，*.TIF,*.PNG,*.GIF) \MATLAB701\toolbox\images\imdemos中。

三、实验内容和步骤MATLAB为各种文件格式的图像提供了读、写、显示以及格式转换函数。

MATLAB支持以下格式的图像：BMP、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD等。

（1）读图像文件使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，imread的语法为：[X,map]= imread（‘filename’） (注意单引号要在英文状态下输入)其中，filename是一个含有图像文件全名的字符串（包括任何可用的扩展名）。

X为读取的图像数据矩阵，map为颜色映像矩阵（针对索引图像才有该矩阵，否则为空矩阵[ ]）。

imread 函数可以从任何Matlab支持的图形文件中以特定的位宽读取图像。

通常情况下，我们读取的大多数图像均为8位的。

将这些图像加载到内存中时，MATLAB就将其存储在类unit8中。

【操作】以下操作可实现通过鼠标选中打开指定文件夹里的图像文件（适用于所有类型文件）[filename,path]=uigetfile('*.*','打开一个图象文件');[p,cmap]=imread(filename); % p为图像数据矩阵(mxn)；cmap为颜色映射矩阵（mx3）figure;imshow(p,cmap);① 真彩图像的读入读取一幅名为‘pepper s’的PNG格式的真彩图像，在指令窗中依次输入输入：A=imread(‘pepper s.png’)；（注：该图像为真彩图像，所以没有颜色映像矩阵。

）size(A) 观察结果，并说明含义；class(A) 观察结果，并说明含义；length(A(:)) 观察结果，并说明含义；A（1,1，：）观察结果，并说明含义；R=A(:,:,1) class（R） size(R）观察结果，并说明含义；G=A(:,:,2) class（R） size(R）观察结果，并说明含义；B=A(:,:,3) class（R） size(R）观察结果，并说明含义；在Matalb工作空间（Workspace）中观察各数组的属性，包括（size/bytes/class）。

② 索引图像的读入读取一幅名为‘canoe’的TIF格式的索引图像，在指令窗中依次输入输入：[X,map]=imread(‘canoe.tif’); -------→读索引图像文件size(X) 观察结果，并说明含义；class(X) 观察结果，并说明含义；size(map)观察结果，并说明含义；在Matalb工作空间（Workspace）中观察各数组的属性，包括（size/bytes/class）。

③ 灰度图像的读入读取一幅名为‘tire.tif’的TIF格式的灰度图像，在指令窗中依次输入输入：I =imread(‘tire.tif’); -------→读灰度图像文件size(I) 观察结果，并说明含义；class(I) 观察结果，并说明含义；max(max(I)) 观察结果，并说明含义；min(min(I))观察结果，并说明含义；(2) 图像的显示MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像显示函数，如：imshow函数可以直接从文件显示多种类型的图像；image函数可以将矩阵作为图像显示；imagesc函数可以实现输入数据比例化并以全色图方式显示（如单色灰度色图gray等）；colorbar函数可以显示颜色条；subplot函数可以在一个图形窗口中同时显示几幅图像；montage函数可将多帧图像阵列显示在一个图像对象窗口中。

图像的显示一般使用imshow来显示，基本语法为：imshow filename 显示图形文件中的图像;imshow（I） I是图像数据矩阵（灰度或真彩）;imshow（X,map）X是索引图像矩阵，map为颜色映像矩阵;对于不同类型的图像，输入函数的语法有所不同。

下面以imshow函数来举例说明一下:①显示索引图像：imshow(X,map) 或image(X); colormap(map)如：[X,map]=imread(‘trees.tif’);figure; imshow(X,map);或 imshow(X);colormap(map);②显示灰度图像(含二值图像)： imshow(I) 或imagesc(I)I =imread(‘tire.tif’);figure;imshow(I);③显示真彩图像： imshow(RGB) 或image(I)A =imread(‘peppers.tif’);figure；imshow(A);在Matalb工作空间（Workspace）中观察各数组的属性，包括（size/bytes/class）。

（3）图像数据的导入与导出MATLAB提供了图像数据的导入导出函数。

例如，只需调用save函数和load函数就可以存储图像数据和调出图像数据。

例如：[X,map]=imread(‘trees.tif’);save fnd X map; %执行后图像和颜色映像数据已经保存到文件fnd.mat中。

若想读出文件fnd.mat中的数据，可用load函数。

load fnd;执行后，我们在命令行中键入：X可见到屏幕上滚动显示图像数据。

用语句imshow(X,map) 重新显示图像，图像不变。

(4) 图形图像信息的查询Matlab为用户提供了imfinfo函数用于从图像文件文件中查询其信息。

这里所获取的信息依赖于文件类型的不同而不同。

但是不管哪种类型的图像文件，至少包含下面的内容：文件名；文件格式；文件格式的版本号；文件修改时间；文件的字节大小；图像的宽度；图像的长度；每个像素的位数；图像类型；在指令窗中运行下列语句：Info=imfinfo(‘peppers.png’)(5) 图像文件的写入（保存）利用imwrite函数可以完成处理后图形图像文件的写入操作。

其语法如下：imwrite（A,filename,fmt); 适用于灰度或真彩色图像imwrite（X,map,filename,fmt); 适用于索引图像imwrite（…,Parameter,Value,…)；带参数保存（见帮助help imwrite）如：A =imread(‘peppe rs.png’);imwrite（A,‘peppers.jpg’);%该语句可将图像保存为JPG压缩格式文件figure; %创建一个图形窗口subplot(1,2,1); imshow peppers.png; %显示原图像文件subplot(1,2,2); imshow peppers.jpg; %显示新图像文件，对比前后效果。

（6）图像类型转换对于有些操作，需要将图像转换为不同的图像类型。

例如，如果试图对一幅保存为索引类型的彩色图像进行滤波，应该首先将它转换为RGB格式。

对RGB图像使用滤波器时，MATLAB 将对图像中亮度值进行滤波，直到合适为止。

如果试图对索引图像滤波，MATLAB会简单地对索引图像矩阵中的索引值进行滤波，结果可能没有意义。

注意：如果将图像从一种格式转换为另一种格式，产生的图像看起来可能会与原来的图像不同。

MATLAB中提供了很多函数来实现不同类型图像间的相互转换，如下表：表1.图像类型转换函数① RGB图像转换为灰度图像A =imread(‘peppers.png’);G=rgb2gray(A); % RGB图像转换为灰度图像figure; %创建一个图形窗口subplot(1,2,1); imshow(A); title(‘真彩图像’); %显示原图像文件subplot(1,2,2); imshow(G); title(‘灰度图像’); %显示新图像文件，对比前后效果。