MATLAB 图像处理相关函数命令大全

Matlab图像处理相关函数命令大全一、通用函数：colorbar显示彩色条语法：colorbar\colorbar('vert')\colorbar('horiz')\colorbar(h)\h=colorbar(...)\ colorbar(...,'peer',axes_handle)getimage从坐标轴取得图像数据语法：A=getimage(h)\[x,y,A]=getimage(h)\[...,A,flag]=getimage(h)\[...]=getimage imshow显示图像语法：imshow(I,n)\imshow(I,[low high])\imshow(BW)\imshow(X,map)\imshow(RGB)\ imshow(...,display_option)\imshow(x,y,A,...)\imshow filename\h=imshow(...) montage在矩形框中同时显示多幅图像语法：montage(I)\montage(BW)\montage(X,map)\montage(RGB)\h=montage(...) immovie创建多帧索引图的电影动画语法：mov=immovie(X,map)\mov=immovie(RGB)subimage在一副图中显示多个图像语法：subimage(X,map)\subimage(I)\subimage(BW)\subimage(RGB)\subimage(x,y,...)\subimage(...)truesize调整图像显示尺寸语法：truesize(fig,[mrows mcols])\truesize(fig)warp将图像显示到纹理映射表面语法：warp(X,map)\warp(I,n)\warp(z,...)warp(x,y,z,...)\h=warp(...)zoom缩放图像语法：zoom on\zoom off\zoom out\zoom reset\zoom\zoom xon\zoom yon\ zoom(factor)\zoom(fig,option)二、图像文件I/O函数命令imfinfo返回图形图像文件信息语法：info=imfinfo(filename,fmt)\info=imfinfo(filename)imread从图像文件中读取（载入）图像语法：A=imread(filename,fmt)\[X,map]=imread(filename,fmt)\[...]=imread(filename)\ [...]=imread(URL,...)\[...]=imread(...,idx)(CUR,ICO,and TIFF only)\[...]=imread(...,'frames',idx)(GIF only)\[...]=imread(...,ref)(HDF only)\[...]=imread(...,'BackgroundColor',BG)(PNG only)\[A,map,alpha]=imread(...) (ICO,CUR,PNG only)imwrite把图像写入（保存）图像文件中语法：imwrite(A,filename,fmt)\imwrite(X,map,filename,fmt)\imwrite(...,filename)\ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)imcrop剪切图像语法：I2=imcrop(I)\X2=imcrop(X,map)\RGB2=imcrop(RGB)\I2=imcrop(I,rect)\X2=imcrop(RGB,rect)\[...]=imcrop(x,y,...)\[A,rect]=imcrop(...)\[x,y,A,rect]=imcrop(...)imresize改变图像大小语法：B=imresize(A,m,method)imrotate旋转图像语法：B=imrotate(A,angle,method)\B=imrotate(A,angle,method,'crop')三、像素和统计处理函数corr2计算两个矩形的二维相关系数语法：r=corr2(A,B)imcontour创建图像数据的轮廓图语法：imcontour(I,n)\imcontour(I,v)\imcontour(x,y,...)\imcontour(...,LineSpec)\[C,h] =imcontour(...)imfeature计算图像区域的特征尺寸语法：stats=imfeature(L,measurements)\stats=imfeature(L,measurements,n)imbist显示图像数据的柱状图impixel确定像素颜色值语法：P=impixel(I)\P=impixel(X,map)\P=impixel(RGB)\P=impixel(I,c,r)\P=impixel(X,map,c,r)\P=impixel(RGB,c,r)\[c,r,P]=impixel(...)\P=impixel(x,y,I,xi,yi)\ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi)\P=impixel(x,y,X,map,xi,yi)\[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)improfile沿线段计算剖面图的像素值语法：c=improfile\c=improfile(n)\c=improfile(I,xi,yi)\c=improfile(I,xi,yi,n)\[cx,cy,c]=improfile(...)\[cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...)\[...]=improfile(x,y,I,xi,yi)\[...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n)\[...]=improfile(...,method)mean2计算矩阵元素的平均值语法：B=mean2(A)pixval显示图像像素信息语法：pixval onstd2计算矩阵元素的标准偏移语法：b=std2(A)四、图像分析函数：edge图像边缘检测语法：BW=edge(I,'sobel')\BW=edge(I,'sobel',thresh)\BW=edge(I,'sobel',thresh,direction) \[BW,thresh]=edge(I,'sobel',...)\BW=edge(I,'prewitt')\BW=edge(I,'prewitt',thresh)\BW=edge(I,'prewitt',thresh,direction)\[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...)\BW=edge(I,'roberts')\BW=edge(I,'roberts',thresh)\ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...)\BW=edge(I,'log')\BW=edge(I,'log',thresh)\BW=edge(I,'log',thresh,sigma)\[BW,threshold]=edge(I,'log',...)\BW=edge(I,'zerocross',thresh,h)\[BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...)\BW=edge(I,'canny')\BW=edge(I,'canny',thresh)\BW=edge(I,'canny',thresh,sigma)\ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)qtgetblk获取四叉树分解的块值语法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim)\[vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)qtsetblk设置四叉树分解中的块值语法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)五、图像增强函数histeq用柱状图均等化增强对比语法：J=histeq(I,hgram)\J=histeq(I,n)\[J,T]=histeq(I,...)\newmap=histeq(X,map,hgram) \newmap=histeq(X,map)imadjust调整图像灰度值或颜色映像表语法：J=imadjust(I,[low_in,high_in]),[low_out,high_out],gamma)\newmap=imadjust(map,[low_in,high_in]),[low_out,high_out],gamma)\RGB2=imadjust(RGB1,...)imnoise增强图像的渲染效果语法：J=imnoise(I,type)\J=imnoise(I,type,parameters)medfilt2进行二维中值过滤语法：B=medfilt2(A,[m n])\B=medfilt2(A)\B=medfilt2(A,'indexed',...)ordfilt2进行二维统计顺序过滤语法：B=ordfilt2(A,order,domain)\B=ordfilt2(A,order,domain,S)\B=ordfilt2(...,padopt) wiener2进行二维适应性去噪过滤处理语法：J=wiener2(I,[m n],noise)\[J,noise]=wiener2(I,[m n])六、线性滤波函数conv2进行二维卷积操作语法：C=conv2(A,B)\C=conv2(hcol,hrow,A)\C=conv2(...,'shape')convmtx2计算二维卷积矩阵语法：T=convmtx2(H,m,n)\T=convmtx2(H,[m n])convn计算n维卷积语法：C=convn(A,B)\C=convn(A,B,'shape')filter2进行二维线性过滤操作语法：Y=filter2(h,X)\Y=filter2(h,X,shape)fspecial创建预定义过滤器语法：h=fspecial(type)\h=fspecial(type,parameters)七、线性二维滤波设计函数freqspace确定二维频率响应的频率空间语法：[f1,f2]=freqspace(n)\[f1,f2]=freqspace([m n])\[x1,y1]=freqspace(...,'meshgrid')\ f=freqspace(N)\f=freqspace(N,'whole')freqz2计算二维频率响应语法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2)\[H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1])\[H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2])\ [H,fi,f2]]=freqz2(h)\[...]=freqz2(h,...,[dx dy])\[...]=freqz2(h,...,dx)\freqz2(...)fsamp2用频率采样法设计二维FIR过滤器语法：h=fsamp2(Hd)\h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])ftrans2通过频率转换设计二维FIR过滤器语法：h=ftrans2(b,t)\h=ftrans2(b)fwind1用一维窗口方法设计二维FIR过滤器语法：h=fwind1(Hd,win)\h=fwind1(Hd,win1,win2)\h=fwind1(f1,f2,Hd,...)fwind2用二维窗口方法设计二维FIR过滤器语法：h=fwind2(Hd,win)\h=fwind2(f1,f2,Hd,win)八、图像变换函数dct2进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)语法：B=dct2(A)\B=dct2(A,m.n)\B=dct2(A,[m n])dctmtx计算离散余弦傅立叶变换语法：D=dctmtx(n)fft2进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)语法：Y=fft2(X)\Y=fft2(X,m,n)fftn进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)语法：Y=ffn(X)\Y=fftn(X,siz)fftshift快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心语法：Y=fftshift(X)\Y=fftshift(X,dim)iradon进行反radon变换语法：I=iradon(P,theta)\I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n)\[I,h]=iradon(...) phantom产生一个头部幻影图像语法：P=phantom(def,n)\P=phantom(E,n)\[P,E]=phantom(...)radon计算radon变换语法：R=radon(I,theta)\[R,xp]=radon(...)九、边沿和块处理函数bestblk确定进行块操作的块大小语法：siz=bestblk([m n],k)\[mb,nb]=bestblk([m n],k)blkproc实现图像的显示块操作语法：B=blkproc(A,[m n]),fun)\B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...)\B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)col2im将矩阵的列重新组织到块中语法：A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type)\A=col2im(B,[m n],[mm nn])colfilt利用列相关函数进行边沿操作语法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun)\B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...)\B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...)\B=colfilt(A,'indexed',...)im2col重调图像块为列语法：B=im2col(A,[m n],block_type)\B=im2col(A,[m n])\B=im2col(A,'indexed',...) nlfilter进行边沿操作语法：B=nlfilter(A,[m n],fun)\B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...)\B=nlfilter(A,'indexed',...)十、二进制图像操作函数applylut在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作语法：A=applylut(BW,LUT)bwarea计算二进制图像对象的面积语法：total=bwarea(BW)bweuler计算二进制图像的欧拉数语法：eul=bweuler(BW)bwfill填充二进制图像的背景色语法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n)\BW2=bwfill(BW1,n)\[BW2,idx]=bwfill(...)\BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n)\[x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...)\[BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)bwlabel标注二进制图像中已连接的部分语法：L=bwlabel(BW,n)\[L,num]=bwlabel(BW,n)bwmorph提取二进制图像的轮廓语法：BW2=bwmorph(BW1,operation)\BW2=bwmorph(BW1,operation,n) bwperim计算二进制图像中对象的周长语法：BW2=bwperim(BW1)\BW2=bwperim(BW1,CONN)bwselect在二进制图像中选择对象语法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n)\BW2=bwselect(BW1,n)\[BW2,idx]=bwselect(...)\ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n)\[x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)dilate放大二进制图像语法：BW2=dilate(BW1,SE)\BW2=dilate(BW1,SE,alg)\BW2=dilate(BW1,SE,...,n) erode弱化二进制图像的边界语法：BW2=erode(BW1,SE)\BW2=erode(BW1,SE,alg)\BW2=erode(BW1,SE,...,n) makelut创建一个用于applylut函数的lookup表语法：lut=makelut(fun,n)\lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)十一、区域处理函数roicolor选择感兴趣的颜色区语法:BW=roicolor(A,low,high)\BW=rocicolor(A,v)roifill在图像的任意区域中进行平滑插补语法:J=roifill(I,c,r)\J=roifill(I)\J=roifill(I,BW)\[J,BW]=roifill(...)\J=roifill(x,y,I,xi,yi)\ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)roifilt2过滤敏感区域语法:J=roifilt2(h,I,BW)\J=roifilt2(I,BW,fun)\J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)roipoly选择一个敏感的多边形区域语法:BW=roipoly(I,c,r)\BW=roipoly(I)\BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)\[BW,xi,yi]=roipoly(...)\ [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...)十二、颜色映像处理函数brighten增加或降低颜色映像表的亮度语法：brighten(beta)\brighten(h,beta)\newmap=brighten(beta)\newmap=brighten(cmap,beta)cmpermute调整颜色映像表中的颜色语法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map)\[Y,newmap]=cmpermute(X,map,index) cmunigue查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像语法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map)\[Y,newmap]=cmunigue(RGB)\[Y,newmap]=cmunique(I)imapprox对索引图像进行近似处理语法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n)\[Y,newmap]=imapprox(X,map,tol)\Y=imapprox(X,map,newmap)\[...]=imapprox(...,dither_option)rgbplot划分颜色映像表语法：rgbplot(cmap)十三、颜色空间转换函数hsv2rgb转换HSV值为RGB颜色空间：M=hsv2rgb(H)ntsc2rgb转换NTSC值为RGB颜色空间：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap)\ RGB=ntsc2rgb(YIQ)rgb2hsv转换RGB值为HSV颜色空间：cmap=rgb2hsv(M)rgb2ntsc转换RGB值为NTSC颜色空间：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap)\YIQ=rgb2ntsc(RGB)rgb2ycbcr转换RGB值为YCbCr颜色空间：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap)\ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)ycbcr2rgb转化YCbCr值为RGB颜色空间：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap)\ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)十四、图像类型和类型转换函数dither通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像语法：X=dither(RGB,map)\BW=dither(I)gray2ind转换灰度图像为索引图像语法：[X,map]=gray2ind(I,n)\[X,map]=gray2ind(BW,n)grayslice从灰度图像为索引图像语法：X=grayslice(I,n)\X=grayslice(I,v)im2bw转换图像为二进制图像语法：BW=im2bw(I,level)\BW=im2bw(X,map,level)\BW=im2bw(RGB,level) im2double转换图像矩阵为双精度型语法：I2=im2double(I1)\RGB2=im2double(RGB1)\I=im2double(BW)\X2=im2double(X1,'indexed')double转换数据为双精度型语法：double(X)unit8、unit16转换数据为8位、16位无符号整型：i=unit8(x)\i=unit16(x) im2unit8转换图像阵列为8位无符号整型语法：I2=im2unit8(I1)\RGB2=im2unit8(RGB1)\I=im2unit8(BW)\X2=im2unit8(X1,'indexed')im2unit16转换图像阵列为16位无符号整型语法：I2=im2unit16(I1)\RGB2=im2unit16(RGB1)\I=im2unit16(BW)\X2=im2unit16(X1,'indexed')ind2gray把检索图像转化为灰度图像语法：I=ind2gray(X,map)ind2rgb转化索引图像为RGB真彩图像语法：RGB=ind2rgb(X,map)isbw判断是否为二进制图像语法：flag=isbw(A)isgray判断是否为灰度图像语法：flag=isgray(A)isind判断是否为索引图像语法：flag=isind(A)isrgb判断是否为RGB真彩色图像语法：flag=isrgb(A)mat2gray转换矩阵为灰度图像语法：I=mat2gray(A,[amin amax])\I=mat2gray(A)rgb2gray转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像语法：I=rgb2gray(RGB)\newmap=rgb2gray(map)rgb2ind转换RGB图像为索引图像语法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol)\[X,map]=rgb2ind(RGB,n)\X=rgb2ind(RGB,map)\ [...]=rgb2ind(...,dither_option)十五、新增图像处理工具箱函数adapthisteq限制对比度直方图均衡化:J=adapthisteq(I)\J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)applycform用于颜色空间变换out=applyform(I,C)bwboundaries描绘二进制图像边界语法：B=bwboundaries(BW)\B=bwboundaries(BW,CONN)\B=bwboundaries(BW,CONN,options)[BW,CONN,options]\[BL]=bwboundaries(...)\ [BLNA]=bwboundaries()bwtraceboundary描述二进制图像中的物体B=bwtraceboundary(BW,P,fstep)\B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN)\B=bwtraceboundary(...N,dir)decorrstrech对多通道图像进行去相关处理语法：S=decorrstretch(I)\S=decorrstretch(I,TOL)dicomdict获取或读取DICOM文件语法：dicomdict('set',dictionary)\dictionary=dicomdict('get')getline用鼠标选择ployline语法：[x,y]=getline(fig)\[x,y]=getline(ax)\[x,y]=getline\[x,y]=getline(...,'closed') getpts用鼠标选择像素点语法：[x,y]=getpts(fig)\[x,y]=getpts(ax)\[x,y]=getptsgetrect用鼠标选择矩阵语法：rect=getrect(fig)\rect=getrect(ax)\rect=getrect(fig)iccread读取ICC剖面语法：P=iccread(filename)im2java2d将图像转换为Java缓冲图像语法：jimage=im2java2d(I)\jimage=im2java2d(X,MAP)imview在图像与蓝旗中显示图像语法：imview(I)\imview(RGB)\imview(X,map)\imview(I,range)\imview(filename)\ imview(....'InitialMagnification',initial_mag)\h=imview(...)\imview close allippl检查IPPL的存在语法：TF=ippl\[TF B]=ippliptdemos显示图像处理工具箱中的索引图像lab2double、lab2unit16、lab2unit8将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据makecform创造一个色彩转换结构poly2mask把多边形区域转换成mask区域语法：BW=poly2mask(x,y,m,n)unitlut查找表中A像素值语法：B=unitlut(A,LUT)xyz2double、xyz2unit16将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。