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Matlab中图像函数大全

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MATLAB常用函数使用说明

MATLAB常用函数使用说明

MATLAB常用函数使用说明1. plot函数：用于绘制二维图形。

可以绘制直线、曲线、散点图等。

示例代码如下：```matlabx = 0:pi/100:2*pi;y = sin(x);plot(x,y)```2. subplot函数：用于在同一图中绘制多个子图。

可以按照网格状排列或自定义排列子图。

示例代码如下：```matlabsubplot(2,1,1);plot(x,y);title('Sin(x)');subplot(2,1,2);plot(x,cos(x));title('Cos(x)');```3. surf函数：用于绘制三维曲面图。

可以绘制正弦曲面、高斯曲面等。

示例代码如下：```matlabx=-2:0.1:2;y=-2:0.1:2;[X,Y] = meshgrid(x,y);Z=X.^2+Y.^2;surf(X,Y,Z);```4. imread函数：用于读取图像文件。

可以读取常见的图像格式，如JPEG、PNG等。

示例代码如下：```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```5. imwrite函数：用于写入图像文件。

可以将图像保存为指定格式的文件。

示例代码如下：```matlabimg = imread('image.jpg');imwrite(img,'output.png');6. fft函数：用于计算傅里叶变换。

可以用于信号频谱分析、滤波器设计等。

示例代码如下：```matlabx = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*20*t);y = abs(fft(x));plot(y);```7. filter函数：用于滤波器设计与信号滤波。

可以设计低通、高通、带通滤波器等。

示例代码如下：```matlabb = fir1(31,0.5);y = filter(b,1,x);plot(y);```8. eig函数：用于计算矩阵的特征值和特征向量。

Matlab常见函数汇总

Matlab常见函数汇总

colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM）交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器Imfinfo 返回关于图像的文件的信息Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除，或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减，或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd（DIPUM）可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix（DIPUM）计算向量族的协方差矩阵Imcontour 创建图像数据的轮廓线Imhist 显示图像数据的直方图Impixel 确定像素的彩色点Improfile 计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval 显示关于像素的信息Regionprops 测量图像区域的属性Statmoments（DIPUM）计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析（包括分割、描述和识别）Bayesgauss（DIPUM）高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight（DIPUM）将4连接边界转换为8连接边界Bound2four（DIPUM）将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries 追踪区域边界Bwtraceboundary 追踪单个边界Bound2im（DIPUM）将边界转换为图像Boundaries（DIPUM）追踪区域边界Bsubsamp（DIPUM）对边界二次取样Colorgrad（DIPUM）计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq（DIPUM）分割一幅彩色图像Connectpoly（DIPUM）连接多边形的顶点Diameter（DIPUM）测量图像区域的直径Edge（DIPUM）在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode（DIPUM）计算边界的freeman链码Frdescp（DIPUM）计算傅里叶描绘子Graythresh 使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough（DIPUM） Hough变换Houghlines（DIPUM）基于Hough变换提取线段Houghpeaks（DIPUM）在Hough变换中检测峰值Houghpixels（DIPUM）计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp（DIPUM）计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors（DIPUM）从图像堆栈提取向量Invmoments（DIPUM）计算图像不变距Mahalanobis（DIPUM）计算Mahalanobis距离Minperpoly（DIPUM）计算最小周长多边形Polyangles（DIPUM）计算多边形内角Princomp（DIPUM）得到主分量向量和相关量Qtdecomp 执行四叉树分解Qtgetblk 得到四叉树分解中的块值Qtsetblk 在四叉树中设置块值Randvertex（DIPUM）随机置换多边形顶点Regiongrow（DIPUM）由区域生长来执行分割Signature（DIPUM）计算边界的标记Specxture（DIPUM）计算图像的谱纹理Splitmerge（DIPUM）使用分离-合并算法分割图像Statxture（DIPUM）计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity（DIPUM）两个串间的相似性度量X2majoraxis（DIPUM）以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare（DIPUM）计算和显示两个矩阵间的误差Entropy（DIPUM）计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat（DIPUM）解码霍夫曼编码矩阵Huffman（DIPUM）为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg（DIPUM）使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k（DIPUM）使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio（DIPUM）计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im（DIPUM）解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im（DIPUM）解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat（DIPUM）解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff（DIPUM）霍夫曼编码矩阵Mat2lpc（DIPUM）使用一维有损预测编码矩阵Quantize（DIPUM）量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq 自适应直方图量化Decorrstretch 对多通道图像应用去相关拉伸Gscale（DIPUM）按比例调整输入图像的亮度Histeq 使用直方图均衡化来增强对比度Intrans（DIPUM）执行亮度变换Imadjust 调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim 寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise 给一幅图像添加噪声Imnoise2（DIPUM）使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3（DIPUM）生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian（DIPUM）执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr（DIPUM）执行频率域相关Dftfilt（DIPUM）执行频率域滤波Fspecial 创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter 滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt（DIPUM）执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace 确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter（DIPUM）计算频率域高通滤波器Lpfilter（DIPUM）计算频率域低通滤波器图像去模糊（复原）Deconvblind 使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy 使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx 离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam 计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift 颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam 计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon 计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray（DIPUM）显示小波分解系数Waveback（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy（DIPUM）存取小波分解结构的系数Wavecut（DIPUM）在小波分解结构中置零系数Wavefast（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter（DIPUM）构造小波分解和重构滤波器Wavepaste（DIPUM）在小波分解结构中放置系数Wavework（DIPUM）编辑小波分解结构Wavezero（DIPUM）将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk 为块处理选择块大小Blkproc 为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt 按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作形态学操作（亮度和二值图像）Conndef 默认连通性Imbothat 执行底帽滤波Imclearborder 抑制与图像边框相连的亮结构Imclose 关闭图像Imdilate 膨胀图像Imerode 腐蚀图像Imextendedmax 最大扩展变换Imextendedmin 最小扩展变换Imfill 填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin 强制最小Imopen 打开图像Imreconstruct 形态学重构Imregionalmax 局部最大区域Imregionalmin 局部最小区域Imtophat 执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作（二值图像）Applylut 使用查表法执行邻域操作Bwarea 计算二值图像中的对象面积Bwareaopen 打开二值区域（删除小对象）Bwdist 计算二值图像的距离变换Bweuler 计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss 二值击不中操作Bwlabel 在二维图像中标记连接分量Bwlabeln 在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph 对二值图像执行形态学操作Bwpack 打包二值图像Bwperim 确定二值图像中的对象的周长Bwselect 选择二值图像中的对象Bwulterode 最终腐蚀Bwunpack 解包二值图像Endpoints（DIPUM）计算二值图像的端点Makelut 构建applylut使用的查找表结构元素（STREL）的创建和操作Getheight 得到strel的高度Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood 得到strel邻域Getsequence 得到分解的strel序列Isflat 对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel 创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi（DIPUM）计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor 基于颜色选择ROIRoifill 在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly 选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute 在彩色映射中重排颜色Cmunique 寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap 设置或得到彩色查找表Imapprox 以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot 绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform 应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread 读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform 创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi（DIPUM）将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb（DIPUM）将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint 返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift 循环地移位数组Dftuv（DIPUM）计算网格数组Padarray 填充数组Paddedsize（DIPUM）计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass 改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws（DIPUM）对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist（DIPUM）交互地生成2模式直方图Twomodegauss（DIPUM）生成一个2模式高斯函数Uintlut 基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref 获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref 设置图像处理工具箱参数的值。

matlab数字图像处理函数大全

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Import, Export, and ConversionDisplay and ExplorationGeometric Transformation, Spatial ReferencingImage EnhancementImage AnalysisRead image from graphics fileWrite image to graphics fileInformation about graphics fileRead metadata from National Imagery Transmission Format (NITF) file Read image from NITF fileRead metadata from DPX fileRead DPX imageRead metadata from header file of Analyze 7.5 data setRead image data from image file of Analyze 7.5 data setRead metadata from Interfile fileRead images in Interfile formatAnonymize DICOM fileGet or set active DICOM data dictionaryDisplay DICOM file structureRead metadata from DICOM messageFind attribute in DICOM data dictionaryRead DICOM imageGenerate DICOM unique identifierWrite images as DICOM filesRead high dynamic range (HDR) imageWrite Radiance high dynamic range (HDR) image fileCreate high dynamic range imageRender high dynamic range image for viewingInterface for image I/OCheck if file is R-SetOpen R-Set fileCreate reduced resolution data set from image fileConvert grayscale or binary image to indexed imageConvert indexed image to grayscale imageConvert matrix to grayscale imageConvert RGB image or colormap to grayscaleConvert indexed image to RGB imageConvert label matrix into RGB imageConvert Bayer pattern encoded image to truecolor imageBinarize image by thresholdingQuantize image using specified quantization levels and output values Multilevel image thresholds using Otsu's methodAdaptive image threshold using local first-order statisticsGlobal histogram threshold using Otsu's methodConvert image to binary image, based on thresholdGlobal image threshold using Otsu's methodConvert grayscale image to indexed image using multilevel thresholdingConvert image to double precisionConvert image to 16-bit signed integersConvert image to Java buffered imageConvert image to single precisionConvert image to 16-bit unsigned integersConvert image to 8-bit unsigned integersCreate checkerboard imageCreate head phantom imageAdd noise to imageDisplay imageDisplay multiple image frames as rectangular montage Display multiple images in single figureMake movie from multiframe imagePlay movies, videos, or image sequencesDisplay image as texture-mapped surfaceGet values of Image Processing Toolbox preferencesDisplay Image Processing Toolbox Preferences dialog boxSet Image Processing Toolbox preferences or display valid values Image Viewer appImage Information toolAdjust Contrast toolDisplay Range toolDistance toolPixel Information toolPixel Information tool without text labelPixel Region toolMagnification box for scroll panelOverview tool for image displayed in scroll panelGet values of Image Processing Toolbox preferencesDisplay Image Processing Toolbox Preferences dialog boxSet Image Processing Toolbox preferences or display valid values Image Information toolChoose Colormap toolAdjust Contrast toolCrop imageDisplay Range toolDistance toolPixel Information toolPixel Information tool without text labelPixel Region toolPixel Region tool panelMagnification box for scroll panelOverview tool for image displayed in scroll panelOverview tool panel for image displayed in scroll panelSave Image ToolScroll panel for interactive image navigationCreate draggable ellipseCreate draggable freehand regionCreate draggable, resizable lineCreate draggable pointCreate draggable, resizable polygonCreate draggable rectangleRegion-of-interest (ROI) base classSelect polyline with mouseSpecify points with mouseSpecify rectangle with mouseImage data from axesImage model object from image objectImage Model objectConvert axes coordinates to pixel coordinatesInformation about image attributesGet handle to current axes containing imageGet handle to current figure containing imageOpen Image dialog boxGet all image handlesAdd function handle to callback listCheck validity of handleGet Application Programmer Interface (API) for handleRetrieve pointer behavior from HG objectDirectories containing IPT and MATLAB iconsCreate pointer manager in figureDelete function handle from callback listStore pointer behavior structure in Handle Graphics object Align figure windowsCreate rectangularly bounded drag constraint functionAdjust display size of imagencing, and Image RegistrationCrop imageResize imageRotate imageTranslate imageImage pyramid reduction and expansionApply geometric transformation to imageFit geometric transformation to control point pairsApply 2-D spatial transformation to imageFind output bounds for spatial transformationFlip input and output roles of TFORM structureCreate resampling structureCreate spatial transformation structure (TFORM)Apply spatial transformation to N-D arrayApply forward spatial transformationApply inverse spatial transformationCreate checkerboard image2-D Affine Geometric Transformation3-D Affine Geometric Transformation2-D Projective Geometric Transformation2-D piecewise linear geometric transformation2-D Polynomial Geometric Transformation2-D Local Weighted Mean Geometric TransformationApply geometric transformation to imageIntensity-based image registrationEstimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images Display imageCompare differences between imagesComposite of two imagesReference 2-D image to world coordinatesReference 3-D image to world coordinatesIntensity-based image registrationConfigurations for intensity-based registrationEstimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images Estimates geometric transformation that aligns two 2-D images using phase Estimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D images Composite of two imagesCompare differences between imagesMattes mutual information metric configuration objectMean square error metric configuration objectRegular step gradient descent optimizer configuration objectOne-plus-one evolutionary optimizer configuration objectControl Point Selection ToolFit geometric transformation to control point pairsTune control-point locations using cross correlationConvert CPSTRUCT to valid pairs of control pointsNormalized 2-D cross-correlationInfer spatial transformation from control point pairsAdjust image intensity values or colormapAdjust Contrast toolSharpen image using unsharp maskingEnhance contrast using histogram equalizationContrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE)Adjust histogram of image to match N-bin histogram of reference image Apply decorrelation stretch to multichannel imageFind limits to contrast stretch imageConvert integer values using lookup tableAdd noise to imageN-D filtering of multidimensional images2-D Gaussian filtering of images3-D Gaussian filtering of 3-D imagesCreate predefined 2-D filterGuided filtering of imagesNormalized 2-D cross-correlation2-D adaptive noise-removal filtering2-D median filtering2-D order-statistic filteringLocal standard deviation of imageLocal range of imageLocal entropy of grayscale imageGeneral sliding-neighborhood operationsCreate Gabor filter or Gabor filter bankApply Gabor filter or set of filters to 2-D image2-D box filtering of images3-D box filtering of 3-D imagesCalculate integral imageCalculate 3-D integral image2-D box filtering of integral images3-D box filtering of 3-D integral imagesExtract objects from binary image by sizeExtract objects from binary image using properties Pad array2-D frequency response2-D FIR filter using frequency sampling2-D FIR filter using frequency transformation2-D FIR filter using 1-D window method2-D FIR filter using 2-D window method2-D convolution matrixBinary hit-miss operationMorphological operations on binary images Ultimate erosionRemove small objects from binary imageBottom-hat filteringSuppress light structures connected to image border Morphologically close imageDilate imageErode imageExtended-maxima transformExtended-minima transformFill image regions and holesH-maxima transformH-minima transformImpose minimaMorphologically open imageMorphological reconstructionRegional maximaRegional minimaTop-hat filteringWatershed transformCreate connectivity arrayCheck validity of connectivity argumentNeighborhood operations on binary images using lookup tables Nonlinear filtering using lookup tablesCreate lookup table for use with bwlookupMorphological structuring elementMorphological offset structuring elementDeblur image using blind deconvolutionDeblur image using Lucy-Richardson methodDeblur image using regularized filterDeblur image using Wiener filterTaper discontinuities along image edgesConvert optical transfer function to point-spread function Convert point-spread function to optical transfer functionPad arraySpecify polygonal region of interest (ROI)Convert region of interest (ROI) polygon to region maskFill in specified regions in image using inward interpolation Select region of interest (ROI) based on colorFilter region of interest (ROI) in imageCreate draggable ellipseCreate draggable freehand regionCreate draggable, resizable polygonCreate draggable rectangleRegion-of-interest (ROI) base classInterface for image I/ODistinct block processing for imageDetermine optimal block size for block processingGeneral sliding-neighborhood operationsRearrange matrix columns into blocksColumnwise neighborhood operationsRearrange image blocks into columnsAbsolute difference of two imagesAdd two images or add constant to imageLinear combination of color channelsComplement imageDivide one image into another or divide image by constant Linear combination of imagesMultiply two images or multiply image by constantSubtract one image from another or subtract constant from image Trace region boundaries in binary imageTrace object in binary imagePlot region boundariesFind edges in intensity imageFind circles using circular Hough transformCreate circleGradient magnitude and direction of an imageDirectional gradients of an imageFind 3-D gradient magnitude and direction of imagesFind the directional gradients of a 3-D imageHough transformExtract line segments based on Hough transformIdentify peaks in Hough transformQuadtree decompositionBlock values in quadtree decompositionSet block values in quadtree decompositionMeasure properties of image regionsArea of objects in binary imageExtract objects from binary image by sizeFind connected components in binary imageGenerate convex hull image from binary imageDistance transform of binary imageGeodesic distance transform of binary imageEuler number of binary imageFind perimeter of objects in binary imageExtract objects from binary image using propertiesSelect objects in binary imageGray-weighted distance transform of grayscale imageCreate contour plot of image dataHistogram of image dataPixel color valuesPixel-value cross-sections along line segments2-D correlation coefficientAverage or mean of matrix elementsStandard deviation of matrix elementsLabel connected components in 2-D binary imageLabel connected components in binary imageCreate label matrix from bwconncomp structurePack binary imageUnpack binary imageEntropy of grayscale imageLocal entropy of grayscale imageLocal range of imageLocal standard deviation of imageCreate gray-level co-occurrence matrix from imageProperties of gray-level co-occurrence matrixMean-squared errorPeak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)Structural Similarity Index (SSIM) for measuring image qualitySegment image into foreground and background using active contour Binary image segmentation using Fast Marching MethodSegment image into two or three regions using geodesic distance-based colorCalculate weights for image pixels based on image gradient Calculate weights for image pixels based on grayscale intensity difference Select contiguous image region with similar gray valuesGlobal image threshold using Otsu's methodMultilevel image thresholds using Otsu's methodGlobal histogram threshold using Otsu's methodAdaptive image threshold using local first-order statisticsFind region boundaries of segmentation2-D superpixel oversegmentation of imagesBurn binary mask into 2-D imageConvert label matrix to cell array of linear indicesDistance transform of binary imageGeodesic distance transform of binary imageGray-weighted distance transform of grayscale imageHough transform2-D discrete cosine transformDiscrete cosine transform matrixConvert fan-beam projections to parallel-beamFan-beam transform2-D inverse discrete cosine transformInverse fan-beam transformInverse Radon transformConvert parallel-beam projections to fan-beamRadon transform2-D fast Fourier transformShift zero-frequency component to center of spectrum2-D inverse fast Fourier transformInverse FFT shiftConvert RGB to CIE 1976 L*a*b*Convert RGB color values to NTSC color spaceConvert RGB to CIE 1931 XYZConvert RGB color values to YCbCr color spaceConvert CIE 1976 L*a*b* to RGBConvert CIE 1976 L*a*b* to CIE 1931 XYZConvert CIE 1931 XYZ to CIE 1976 L*a*b*Convert CIE 1931 XYZ to RGBConvert YCbCr color values to RGB color spaceConvert NTSC values to RGB color spaceConvert L*a*b* data to doubleConvert L*a*b* data to uint16Convert L*a*b* data to uint8Convert XYZ color values to doubleConvert XYZ color values to uint16Search for ICC profilesRead ICC profileFind system default ICC profile repositoryWrite ICC color profile to disk fileTrue for valid ICC color profileCreate color transformation structureApply device-independent color space transformation Approximate indexed image by reducing number of colors XYZ color values of standard illuminantsAdaptive image threshold using local first-order statistics Find region boundaries of segmentationRemove small objects from binary imageTrace region boundaries in binary imageFind connected components in binary imageDistance transform of binary imageEuler number of binary imageLabel connected components in 2-D binary image Nonlinear filtering using lookup tables Morphological operations on binary imagesPack binary imageFind perimeter of objects in binary imageSelect objects in binary imageTrace object in binary imageUnpack binary imageCreate connectivity arrayConvert Bayer pattern encoded image to truecolor image Find edges in intensity imageFit geometric transformation to control point pairs Create predefined 2-D filterDefault display range of image based on its classSelect contiguous image region with similar gray values Enhance contrast using histogram equalizationHough transformExtract line segments based on Hough transform Identify peaks in Hough transformConvert HSV colormap to RGB colormapConvert image to double precisionConvert image to 16-bit signed integersConvert image to single precisionConvert image to 16-bit unsigned integersConvert image to 8-bit unsigned integersAbsolute difference of two imagesAdjust image intensity values or colormapBinarize image by thresholdingBottom-hat filtering2-D box filtering of imagesSuppress light structures connected to image border Morphologically close imageComplement imageCrop imageDilate imageErode imageExtended-maxima transformExtended-minima transformFill image regions and holesN-D filtering of multidimensional imagesFind circles using circular Hough transformApply Gabor filter or set of filters to 2-D image2-D Gaussian filtering of imagesFind 3-D gradient magnitude and direction of imagesFind the directional gradients of a 3-D imageHistogram of image dataH-maxima transformH-minima transformLinear combination of imagesMean-squared errorMorphologically open imageBurn binary mask into 2-D imageImage pyramid reduction and expansionQuantize image using specified quantization levels and output values Read image from graphics fileMorphological reconstructionRegional maximaRegional minimaResize imageRotate imageTop-hat filteringTranslate imageApply geometric transformation to image2-D box filtering of integral imagesCalculate integral imageConvert integer values using lookup tableCheck validity of colormapCheck validity of connectivity argumentConvert CIE 1976 L*a*b* to RGBConvert label matrix into RGB imageConvert label matrix to cell array of linear indicesAverage or mean of matrix elements2-D median filteringMultilevel image thresholds using Otsu's method2-D order-statistic filteringGlobal histogram threshold using Otsu's methodPad arrayPeak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)Measure properties of image regionsConvert RGB image or colormap to grayscaleConvert RGB colormap to HSV colormapConvert RGB to CIE 1976 L*a*b*Convert RGB color values to YCbCr color spaceFind limits to contrast stretch image2-D superpixel oversegmentation of imagesWatershed transformConvert YCbCr color values to RGB color spaceReference 2-D image to world coordinatesReference 3-D image to world coordinates2-D Affine Geometric Transformation2-D Projective Geometric TransformationMorphological structuring elementMorphological offset structuring elementDistance transform of binary imageLabel connected components in 2-D binary image Nonlinear filtering using lookup tablesMorphological operations on binary images2-D correlation coefficientFind edges in intensity imageEnhance contrast using histogram equalizationConvert image to double precisionConvert image to single precisionConvert image to 8-bit unsigned integersConvert image to 16-bit unsigned integersAbsolute difference of two imagesAdjust image intensity values or colormapBottom-hat filteringMorphologically close imageComplement imageDilate imageErode imageFill image regions and holesN-D filtering of multidimensional imagesGradient magnitude and direction of an image Directional gradients of an imageHistogram of image dataLinear combination of imagesAdd noise to imageConvert YCbCr color values to RGB color space Morphologically open imageMorphological reconstructionEstimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D images Resize imageRotate imageDisplay imageTop-hat filteringInverse Radon transformConvert matrix to grayscale imageAverage or mean of matrix elements2-D median filteringNormalized 2-D cross-correlationPad arrayRadon transformMeasure properties of image regionsConvert RGB image or colormap to grayscaleConvert RGB color values to YCbCr color spaceStandard deviation of matrix elementsLocal standard deviation of imageFind limits to contrast stretch image从图形文件读取图像写入图像到图形文件关于图形文件的信息从国家图像传输格式的元数据（NITF）文件从NITF文件读取图像读取DPX文件元数据读取DPX图像从分析7.5数据集的头文件读取元数据从分析7.5数据集的图像文件中读取图像数据从归档文件元数据在内部文件格式读取图像匿名DICOM文件获取或设置活动DICOM数据字典显示DICOM文件结构读取DICOM消息元数据发现在DICOM数据字典属性读取DICOM图像生成DICOM的唯一标识符写图像的DICOM文件读高动态范围（HDR）图像写下光辉的高动态范围（HDR）图像文件创建高动态范围图像用于观看的高动态范围图像图像I / O接口检查文件是否存在与r-组开放与r-组文件从图像文件创建减少的分辨率数据集将灰度或二值图像转换为索引图像将索引图像转换为灰度图像转换矩阵到灰度图像将RGB图像的灰度或颜色表索引图像的RGB图像转换转换成RGB图像标签矩阵Bayer编码图像转换为彩色图像二值化图像的阈值分割量化图像使用指定的量化电平和输出值采用多级图像阈值Otsu方法采用局部一阶统计的自适应图像阈值使用全局直方图阈值Otsu方法基于阈值的图像转换成二值图像使用全局阈值Otsu方法采用多层阈值化方法将灰度图像转换为索引图像将图像转换为双精度将图像转换为16位有符号整数将图像转换成java缓冲图像将图像转换为单精度将图像转换为16位无符号整数将图像转换为8位无符号整数创建棋盘格图像创建头部影像添加噪声到图像显示图像显示多个图像帧矩形蒙太奇在单个图形中显示多个图像从多帧图像的电影播放电影、视频或图像序列显示图像作为纹理映射的表面获取图像处理工具箱的首选项显示图像处理工具箱首选项对话框设置图像处理工具箱的首选项或显示有效值图像查看器应用程序图像信息的工具对比度调整工具显示范围的工具距离工具像素信息的工具无文本标签的像素信息工具像素区域的工具用于滚动面板的放大盒在滚动面板中显示的图像的概述工具获取图像处理工具箱的首选项显示图像处理工具箱首选项对话框设置图像处理工具箱的首选项或显示有效值图像信息的工具选择映射工具对比度调整工具作物图像显示范围的工具距离工具像素信息的工具无文本标签的像素信息工具像素区域的工具像素区域工具面板用于滚动面板的放大盒在滚动面板中显示的图像的概述工具滚动面板中显示的图像的工具面板保存图像的工具用于交互式图像导航的滚动面板创建可拖动椭圆创建可拖动自由区域创建可拖动，可调整大小的线创建可拖动点创建可拖动，可调整大小的多边形创建可拖动矩形感兴趣区域（感兴趣区域）基类用鼠标选择多段线用鼠标指定点用鼠标指定矩形从轴的图像数据图像对象的图像模型对象图像模型对象将坐标轴转换为像素坐标关于图像属性的信息获取当前包含图像的轴的句柄获取当前图像包含图像的句柄打开图像对话框获取所有图像处理添加函数句柄到回调列表检查处理的有效性获取处理的应用程序程序员接口（接口）从汞对象检索指针行为目录包含了IPT和Matlab的图标创建图形中的指针管理器从回调列表中删除函数句柄句柄图形对象中的存储指针行为结构排列图的窗口创建矩形拖动约束函数有界调整图像的显示大小作物图像调整图像大小旋转图像转换图像图像金字塔的还原与扩展将几何变换应用于图像拟合控制点对的几何变换二维空间变换在图像中的应用查找空间变换的输出范围输入和输出翻转平台结构的作用创建重采样结构创造空间转换结构（平台）将空间变换N-D数组应用前向空间变换应用逆空间变换创建棋盘格图像二维仿射几何变换三维仿射几何变换二维射影几何变换二维分段线性几何变换二维多项式几何变换二维局部加权平均几何变换将几何变换应用于图像基于强度的图像配准估计对齐两个二维或三维图像的几何变换显示图像比较图像之间的差异两幅图像的复合参考二维图像到世界坐标参考三维图像到世界坐标基于强度的图像配准基于强度的注册的配置估计对齐两个二维或三维图像的几何变换使用相位相关的两个二维图像的几何变换估计估计对齐两个二维或三维图像的位移场两幅图像的复合比较图像之间的差异Mattes互信息度量的配置对象均方误差度量配置对象正规步长梯度下降优化配置对象一加一进化优化配置对象控制点选择工具拟合控制点对的几何变换使用交叉相关的调整控制点位置cpstruct转换控制点的有效对标准化二维互相关从控制点对的空间变换调整图像的灰度值或颜色表对比度调整工具利用反锐化掩模图像锐化采用直方图均衡化增强对比度对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）调整直方图的图像与参考图像n-bin直方图申请去相关拉伸的多通道图像查找对比度拉伸图像的限制使用查找表转换整数值添加噪声到图像N维的多维图像滤波二维图像的二维高斯滤波三维图像的三维高斯滤波创建预定义的二维滤波器图像引导滤波标准化二维互相关二维自适应噪声滤除二维中值滤波二维阶统计滤波图像局部标准偏差局部图像范围灰度图像局部熵一般滑动邻域运算Gabor滤波器和Gabor滤波器组的创建应用Gabor滤波器或滤波器组二维图像二维图像的二维图像滤波三维图像的三维盒滤波计算积分图像计算三维积分图像积分图像的二维箱滤波三维整体图像的三维箱滤波通过大小从二值图像中提取对象使用属性从二值图像中提取对象焊盘阵列二维频率响应采用频率采样的二维滤波器采用频率变换的二维滤波器二维FIR滤波器采用一维窗口的方法采用二维窗法的二维二维滤波器二维卷积矩阵二进制命中错误操作二值图像的形态学运算终极侵蚀从二值图像中删除小对象帽子底部过滤抑制连接到图像边缘的光结构形态接近的图像放大图像腐蚀图像扩展极大值变换扩展最小变换填充图像区域和孔h-maxima变换利用H-minima变换强制最小形态上打开的图像形态重构区域极值局部极小顶帽滤波分水岭变换创建连接的阵列检查连通性参数的有效性使用查找表的二值图像的邻域运算使用查找表的非线性滤波创建bwlookup使用查找表形态学结构元素形态学偏移结构元素利用盲反卷积去模糊图像用露西理查德森的方法去模糊图像利用正则化滤波复原图像使用维纳滤波复原图像沿图像边缘的锥度不连续性将光学传递函数转换为点扩散函数转换点扩展函数到光传输函数焊盘阵列指定感兴趣区域（投资回报率）将感兴趣区域（感兴趣区域）的多边形转换为区域掩模用内插法填充图像中的指定区域基于颜色的选择感兴趣区域（感兴趣区域）图像中的感兴趣区域（感兴趣区域）创建可拖动椭圆创建可拖动自由区域创建可拖动，可调整大小的多边形创建可拖动矩形感兴趣区域（感兴趣区域）基类图像I / O接口图像的不同块处理确定块处理的最佳块大小一般滑动邻域运算将矩阵列重新排列成块纵列邻域操作将图像块重新排列成列两幅图像的绝对差添加两个图像或添加常量到图像彩色通道的线性组合补充图像用常数将一幅图像分割成另一幅图像图像的线性组合用常数相乘的两幅图像或多幅图像从另一个或减去一个图像减去一个图像二元图像中的迹区域边界二进制图像中的跟踪对象绘图区域的边界在强度图像中查找边缘发现使用Hough变换圆创建圈子图像的梯度幅值和方向图像的方向梯度查找图像的三维梯度幅值和方向查找三维图像的方向梯度Hough变换基于Hough变换提取直线段确定峰Hough变换四叉树分解在四叉树分解块值在四叉树分解模块设置的值图像区域的测量特性二值图像中的对象区域通过大小从二值图像中提取对象查找二进制图像中的连接组件从二值图像生成凸壳图像二值图像的距离变换二值图像的测地距离变换二值图像的欧拉数在二值图像中查找对象的周长使用属性从二值图像中提取对象在二值图像中选择对象灰度图像的灰度加权距离变换创建图像数据的等高线图图像数据直方图像素的颜色值沿线段的像素值的横截面二维相关系数矩阵元素的平均值或平均值矩阵元素的标准偏差二维二值图像中的标签连接部件二值图像中的标签连接组件从bwconncomp创建标签矩阵结构包的二进制图像打开二进制图像灰度图像熵灰度图像局部熵局部图像范围图像局部标准偏差从图像创建灰度共生矩阵灰度共生矩阵的性质均方误差峰值信噪比（PSNR）结构相似性指数（SSIM）测量图像质量用主动轮廓分割成前景和背景的图像采用快速行进法的二值图像分割用基于测地距离的彩色分割的两个或三个区域的分割图像基于图像梯度的图像像素权重计算基于灰度强度差的图像像素权重计算选择具有相似灰度值的连续图像区域使用全局阈值Otsu方法采用多级图像阈值Otsu方法使用全局直方图阈值Otsu方法采用局部一阶统计的自适应图像阈值查找区域边界的分割二维超像素oversegmentation的图像将二元掩模烧成二维图像将标签矩阵转换为线性指标的单元阵列图像变换二值图像的距离变换二值图像的测地距离变换灰度图像的灰度加权距离变换Hough变换二维离散余弦变换离散余弦变换矩阵将扇形束投影转换成平行光束扇束变换二维逆离散余弦变换逆扇形束变换逆Radon变换将平行光束投影转换成扇形光束Radon变换二维快速傅立叶变换将零频分量移到光谱中心二维逆快速傅立叶变换逆FFT转换颜色转换转换RGB与CIE 1976 L*a*b*将RGB颜色值的NTSC色彩空间转换RGB与CIE 1931 XYZ转换到YCbCr色彩空间RGB颜色值1976将CIE L*a*b*到RGB1976将CIE L*a*b*到CIE 1931 XYZ将CIE 1931 XYZ CIE 1976 L*a*b*CIE 1931 XYZ到RGB的转换YCbCr颜色值转换到RGB颜色空间转换成NTSC值RGB颜色空间将L * A * B *数据转换为双将L*a*b*数据uint16将L*a*b*数据卡片XYZ颜色值转换为双将XYZ颜色值uint16搜索国际商会简介读的ICC配置文件查找系统默认的国际刑事法院配置文件库将颜色配置文件写入磁盘文件真正的有效的国际刑事法院颜色配置文件创建颜色转换结构应用设备独立的颜色空间变换通过减少颜色数的近似索引图像标准照明体XYZ颜色值generation采用局部一阶统计的自适应图像阈值查找区域边界的分割从二值图像中删除小对象二元图像中的迹区域边界查找二进制图像中的连接组件二值图像的距离变换二值图像的欧拉数二维二值图像中的标签连接部件使用查找表的非线性滤波二值图像的形态学运算包的二进制图像在二值图像中查找对象的周长在二值图像中选择对象二进制图像中的跟踪对象打开二进制图像创建连接的阵列Bayer编码图像转换为彩色图像在强度图像中查找边缘拟合控制点对的几何变换创建预定义的二维滤波器基于它的类的图像的默认显示范围选择具有相似灰度值的连续图像区域采用直方图均衡化增强对比度Hough变换基于Hough变换提取直线段确定峰Hough变换转换到RGB的色度HSV颜色图将图像转换为双精度将图像转换为16位有符号整数将图像转换为单精度将图像转换为16位无符号整数将图像转换为8位无符号整数两幅图像的绝对差调整图像的灰度值或颜色表二值化图像的阈值分割帽子底部过滤二维图像的二维图像滤波抑制连接到图像边缘的光结构形态接近的图像补充图像作物图像放大图像腐蚀图像扩展极大值变换扩展最小变换填充图像区域和孔N维的多维图像滤波发现使用Hough变换圆应用Gabor滤波器或滤波器组二维图像二维图像的二维高斯滤波查找图像的三维梯度幅值和方向查找三维图像的方向梯度图像数据直方图h-maxima变换利用H-minima变换图像的线性组合均方误差形态上打开的图像将二元掩模烧成二维图像图像金字塔的还原与扩展量化图像使用指定的量化电平和输出值从图形文件读取图像形态重构区域极值局部极小调整图像大小旋转图像顶帽滤波转换图像将几何变换应用于图像积分图像的二维箱滤波计算积分图像使用查找表转换整数值检查的有效性信息检查连通性参数的有效性1976将CIE L*a*b*到RGB转换成RGB图像标签矩阵将标签矩阵转换为线性指标的单元阵列矩阵元素的平均值或平均值二维中值滤波采用多级图像阈值Otsu方法二维阶统计滤波使用全局直方图阈值Otsu方法焊盘阵列峰值信噪比（PSNR）图像区域的测量特性将RGB图像的灰度或颜色表将RGB颜色表HSV色图转换RGB与CIE 1976 L*a*b*转换到YCbCr色彩空间RGB颜色值查找对比度拉伸图像的限制二维超像素oversegmentation的图像分水岭变换YCbCr颜色值转换到RGB颜色空间参考二维图像到世界坐标参考三维图像到世界坐标二维仿射几何变换二维射影几何变换形态学结构元素形态学偏移结构元素GPU 计算二值图像的距离变换二维二值图像中的标签连接部件使用查找表的非线性滤波二值图像的形态学运算二维相关系数在强度图像中查找边缘采用直方图均衡化增强对比度将图像转换为双精度将图像转换为单精度将图像转换为8位无符号整数将图像转换为16位无符号整数两幅图像的绝对差调整图像的灰度值或颜色表帽子底部过滤形态接近的图像补充图像放大图像腐蚀图像填充图像区域和孔N维的多维图像滤波图像的梯度幅值和方向图像的方向梯度图像数据直方图图像的线性组合添加噪声到图像YCbCr颜色值转换到RGB颜色空间形态上打开的图像形态重构估计对齐两个二维或三维图像的位移场调整图像大小旋转图像显示图像顶帽滤波逆Radon变换转换矩阵到灰度图像矩阵元素的平均值或平均值二维中值滤波标准化二维互相关焊盘阵列Radon变换图像区域的测量特性将RGB图像的灰度或颜色表转换到YCbCr色彩空间RGB颜色值矩阵元素的标准偏差图像局部标准偏差查找对比度拉伸图像的限制。

MATLAB图像处理函数大全

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Matlab数字数字图像处理函数汇总：1、数字数字图像的变换①fft2：fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i);②ifft2:：ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise：用于对数字数字图像生成模拟噪声，如：i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、数字数字图像的增强①直方图：imhist函数用于数字数字图像的直方图显示，如：i=imread('104_8.tif');imhist(i);②直方图均化：histeq函数用于数字数字图像的直方图均化，如：i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整：imadjust函数用于数字数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);④对数变换：log函数用于数字数字图像的对数变换，如：i=imread('104_8.tif');j=double(i);k=log(j);⑤基于卷积的数字数字图像滤波函数：filter2函数用于数字数字图像滤波，如：i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);⑦中值滤波：medfilt2函数用于数字数字图像的中值滤波，如：i=imread('104_8.tif');j=medfilt2(i);⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、数字数字图像边缘检测①sobel算子如：i=imread('104_8.tif');如有帮助，欢迎支持。

MATLAB 图像处理命令使用

MATLAB 图像处理命令使用

MATLAB 图像处理命令使用1.MATLAB中图像处理的一些简单函数A、imreadimread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。

例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;比较读取二值图像，灰度图像，索引图像，彩色图像的X和MAP的特点，可以利用size 函数用来显示数组的维数，了解数据的特点。

B=size(a) 返回数组a 的维数。

B、imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。

C、imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为imfinfo(filename,fmt)imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。

2.MATLAB中图像文件的显示imshowimshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其语法如下：imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。

（1）二进制（二值）图像显示方法，在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的，该矩阵仅包含0和1。

如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的，那么所有数据都要是逻辑数据，必须对其进行设置（将所有数据标志均设置on）.可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。

Matlab中图像处理常用函数的用法

Matlab中图像处理常用函数的用法

Matlab中常见函数的用法1 size（）函数1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。

2）[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。

3）size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。

其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。

如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。

2 padarray（）函数B = padarray(A,padsize,padval,direction)A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。

padval和direction分别表示填充方法和方向。

它们的具体值和描述如下：Padval选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。

Direction选项：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充；'post'表示在每一维的最后一个元素后填充；'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。

若参量中不包括direction，则默认值为'both'；若参量中不包含padval，则默认用0来填充。

若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。

Matlab绘制函数图像函数示例汇总

Matlab绘制函数图像函数示例汇总

matlab中最根本的函数plot（）的用法标签： matlab plot 指令5.1 二维平面图形5.1.1 根本图形函数plot 是绘制二维图形的最根本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的.也就是说,应用plot 函数之前,必须起首界说好曲线上每一点的x 及y 坐标,经常应用格局为：（1）plot(x) 当x 为一贯量时,以x 元素的值为纵坐标,x 的序号为横坐标值绘制曲线.当x 为一实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线,当x 为m× n 矩阵时,就由n 条曲线.（2）plot(x,y) 以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线.（3）plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线.例5.1.1 画出一条正弦曲线和一条余弦曲线.>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot(x,y1,x,y2)图5.1.1 函数plot 绘制的正弦曲线在绘制曲线图形时,经常采取多种色彩或线型来区分不合的数据组,MATLAB 软件专门供给了这方面的参数选项（见表 5.1.1）,我们只要在每个坐标后加上相干字符串,就可实现它们的功效.- 2 -表5.1.1 画图参数表色彩字符色彩线型字符线型格局标识表记标帜符号数据点情势标识表记标帜符号数据点情势y 黄- 实线. 点< 小于号m 紫：点线o 圆s 正方形c 青-. 点划线x 叉号d 菱形r 红- - 虚线+ 加号h 六角星g 绿* 星号p 五角星b 蓝v 向下三角形w 白^ 向上三角形k 黑> 大于号例如,在上例中输入>> plot(x,y1,'r+-',x,y2,'k*:')图5.1.2 应用不合标识表记标帜的plot 函数绘制的正弦曲线5.1.2 图形润饰MATLAB 软件为用户供给了一些特别的图形函数,用于润饰已经绘制好的图形.函数寄义grid on (/off) 给当前图形标识表记标帜添加（撤消）收集xlable(‘string’) 标识表记标帜横坐标ylabel(‘string’) 标识表记标帜纵坐标title(‘string’) 给图形添加标题text(x,y,’string’) 在图形的随意率性地位增长解释性文本信息gtex t(‘string’) 应用鼠标添加解释性文本信息axis([xmin xmax ymin ymax]) 设置坐标轴的最小最大值- 3 -例 5.1.2 给例 5.1.1 的图形中参加收集和标识表记标帜.（见图5.1.3 和5.1.4）>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot(x,y1,x,y2)>> grid on>> xlabel('independent variable X')>> ylabel('Dependent Variable Y1 & Y2')>> title('Sine and Cosine Curve')>> text(1.5,0.3,'cos(x)')>> gtext('sin(x)')>> axis([0 2*pi -0.9 0.9])图5.1.3 应用了图形润饰的plot 函数绘制的正弦曲线5.1.3 图形的比较显示在一般默认的情形下,MATLAB 每次应用plot 函数进行图形绘制,将从新产生一个图形窗口.但有时愿望后续的图形可以或许和前面所绘制的图形进行比较.一般来说有两种办法一是采取hold on(/off)敕令,将新产生的图形曲线叠加到已有的图形上;二是采取subplot(m,n,k)函数,将图形窗口分隔成n m× 个子图,并选择第k 个子图作为当前图形,然后在统一个视图窗口中画出多个小图形.例5.1.3 在统一窗口中绘制线段.（见图5.1.5）>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> y3=x;>> y4=log(x);>> plot(x,y1,x,y2)>> hold on>> plot(x,y3)>> plot(x,y4)>> hold off例5.1.4 在多个窗口中绘制图形.（见图5.1.6）>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> y3=exp(x);>> y4=log(x);>> subplot(2,2,1);>> plot(x,y1);>> subplot(2,2,2);>> plot(x,y2);>> subplot(2,2,3);>> plot(x,y3);>> subplot(2,2,4);>> plot(x,y4);[解释] （1）子窗口的序号按行由上往下,按列从左向右编号.（2）假如不必指令clf 消除,今后图形将被绘制在子图形窗口中.图5.1.4 设置坐标轴最大最小值的正弦曲线- 5 -- 6 -5.2 三维立体图形5.2.1 三维曲线图与二维图形相对应,MATLAB 供给了plot3 函数,可以在三维空间中绘制三维曲线,它的格局相似于plot,不过多了z 偏向的数据.plot3 的挪用格局为：plot3(x1,y1,z1,x2,y2,z2,...)个中x1,y1,z1,x2,y2,z2,…等分离为维数雷同的向量,分离存储着曲线的三个坐标值,该函数的应用方法和plot 相似,也可以采取多种的色彩或线型（见表 5.1.1）来区分不合的数据组,只需在每组变量后面加上相干字符串即可实现该功效.例5.2.1 绘制方程x=ty=sin(t)z=cos(t)在t=[0,2*pi]上的空间方程.（见图5.2.1）>> clf>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot3(y1,y2,x,'m:p')>> grid on>> xlabel('Dependent Variable Y1')>> ylabel('Dependent Variable Y2')>> zlabel('Independent Variable X')>> title('Sine and Cosine Curve')图5.2.1 函数plot 绘制的三维曲线图- 7 -5.2.2 三维曲面图假如要画一个三维的曲面,可以应用mesh(X,Y,Z)或surf(X,Y,Z)函数来实现.mesh 函数为数据点绘制网格线,图形中的每一个已知点和其邻近的点用直线衔接.surf函数和mesh 的用法相似,但它可以画出着色概况图,图形中的每一个已知点与其相邻点以平面衔接.为便利测试立体画图,MATLAB 供给了一个peaks 函数,它可以产生一个的高斯散布矩阵,其生成方程是N N ×z=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)对应的图形是一个凹凸有致的曲面,包含了三个局部极大点及三个局部微小点.下面应用peaks 函数来比较一下mesh 和surf 的差别.例5.2.2 分离用mesh 函数和surf 函数绘制高斯矩阵的曲面. >> z=peaks(40);>> mesh(z);>> surf(z);图5.2.2 mesh 函数绘制的三维曲面图- 8 -图5.2.3 surf 函数绘制的着色概况图在曲面画图中,另一个经常应用的函数是meshgrid 函数,其一般引用格局是：[X, Y]=meshgrid (x, y)个中x 和y 是向量,经由过程meshgrid 函数就可将x 和y 指定的区域转换成为矩阵X 和Y.如许我们在画图时就可以先用meshgrid 函数产生在x-y 平面上的二维的网格数据,再以一组z 轴的数据对应到这个二维的网格,即可画出三维的曲面.例5.2.3 绘制方程sin((x^2+y^2)^(1/2))z = ---------------------(x^2+y^2)^(1/2)在x∈[-7.5,7.5];y∈[-7.5,7.5] 的图形.>> x=-7.5:0.5:7.5;y=x;>> [X,Y]=meshgrid(x,y);>> R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;>> Z=sin(R)./R;>> surf(X,Y,Z)>> xlabel('X 轴偏向')>> ylabel('Y 轴偏向')>> zlabel('Z 轴偏向')例 5.2.4 绘制由方程形成的立体图.（见图 5.2.5）z=xe-(x^2+y^2)>> clear>> x=-2:0.1:2;y=x;>> [X,Y]=meshgrid(x,y);>> Z=X.*exp(-X.^2-Y.^2);- 9 ->> surf(X,Y,Z)- 10 -5.2.3 不雅察点MTALAB 许可用户设置不雅察点,其指令是：view(azimuth,elevation)个中方位角azimuth 是不雅察点和坐标原点连线在x-y 平面的投影和y 轴负偏向的夹角,仰角elevation 是不雅察点与坐标原点的连线和x-y 平面的夹角.对于这两个角度,三维图形的默认值分离是-37.5 和30,二维图形的默认值是0 和90.例5.2.5 从不合的角度不雅察高斯矩阵的曲面.>> z=peaks(40);>> subplot(2,2,1);>> mesh(z);>> subplot(2,2,2);>> mesh(z);>> view(-37.5,-30);>> subplot(2,2,3);>> mesh(z);>> view(180,0);>> subplot(2,2,4);>> mesh(z);>> view(0,90);图5.2.6 对应不合不雅察点的三维曲面图5.3 其他图形函数除了plot 画图函数以外,在有些场合对绘制的曲线会有一些特别请求,这就要其他函数来实现,经常应用的几种函数如下（见表5.3.1）- 11 -表5.3.1 其他图形函数表函数寄义loglog 应用对数坐标系画图semilogx 横坐标为对数坐标轴,纵坐标为线性坐标轴semilogy 横坐标为线性坐标轴,纵坐标为对数坐标轴polar 绘制极坐标图fill 绘制实心图bar 绘制直方图pie 绘制饼图area 绘制面积图quiver 绘制向量场图stairs 绘制阶梯图sterm 绘制火柴杆图>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> subplot(2,2,1);>> plot(x,y1);>> subplot(2,2,2);>> bar(x,y1);>> subplot(2,2,3);>> fill(x,y1,'g');>> subplot(2,2,4);>> stairs(x,y1,'k');图5.3.1 其他图形函数- 12 -5.3.1 直方图函数bar(x)可以绘制直方图,这对统计或者数据收集异常直不雅适用.它共有四种情势：bar,bar3,barh 和bar3h,个中bar 和bar3 分离用来绘制二维和三维竖直方图,barh 和bar3h 分离用来绘制二维和三维程度直方图,挪用格局是：bar(x,y) 个中x 必须单调递增或递减,y 为n m× 矩阵,可视化成果为m 组,每组n 个垂直柱,也就是把y 的行画在一路,统一列的数据用雷同的色彩暗示;bar(x,y,width) （或bar(y,width)）指定每个直方条的宽度,如width>1,则直方条会重叠,默认值为width=0.8;bar(…,’grouped’) 使统一组直方条紧紧靠在一路;bar(…,’stack’) 把统一组数据描写在一个直方条上.>> y=[5 3 2 9;4 7 2 7;1 5 7 3];>> subplot(2,2,1),bar(y)>> x=[5 9 11];>> subplot(2,2,2),bar3(x,y)>> subplot(2,2,3),bar(x,y,'grouped')>> subplot(2,2,4),bar(rand(2,3),.75,'stack')图5.3.2 直方图5.3.2 面积图函数area 用来绘制面积图,面积图在plot 的基本上填充x 轴和曲线之间的面积,该图用于检讨某个数在该列所稀有的总和中所占的比例.>> x=-3:3;>> y=[3 2 5;6 1 8;7 4 9;6 3 7;8 2 9;4 2 9;3 1 7];>> area(x,y)- 13 -图5.3.3 面积图5.3.3 饼图函数pie 用来绘制饼图,它可以形象地暗示出向量中各元素所占比例.其挪用格局是：pie(x) x 中的元素经由过程x/sum(x)进行归一化,以肯定饼图中的份额;pie(x,explode) 向量explode 和x 元素数雷同,用来指出须要离开的饼片,explode 中不为零的部分会被离开.图5.3.4 饼图- 14 -例 5.3.4 设某班的某课程的测验成绩如下：90 分以上有32人,81 至90 有58 人,71至80 分有27 人,60 至70 分为21 人,60 分以下有16 人,画出饼图.（见图5.3.4）>> x=[32 58 27 21 16];>> explode0=[1 0 0 0 0];>> subplot(1,2,1)>> pie(x,explode0)>> explode1=[0 0 0 0 1];>> subplot(1,2,2)>> pie(x,explode1)5.3.4 不合坐标系中的画图Semilogx,semilogy,loglo,polar(theta,rho)的应用办法和plot 完整相似,不合的只是绘制到不合的图形坐标上.函数semilogx 绘制x 轴为对数标度的图形,在半对数坐标系中画图;函数semilogy 绘制y 轴为对数标度的图形;函数loglog 绘制两个轴都为对数距离的图形;函数polar(theta,rho)绘制极坐标图形,个中theta 为相角,rho 为其对应的半径.例5.3.5 绘制ρ=acos(3θ),a=2 的图形.（见图5.3.5）>> theta=-pi:pi/80:pi;>> polar(theta,2*cos(3*theta))图5.3.5 极坐标图5.4 符号表达式画图MATLAB 软件供给了将表达式进行图形显示的功效.完成此功效需挪用fplot 函数和ezplot 函数.- 15 -函数fplot 用来绘制数学函数,其挪用格局为： fplot(fun,lims)个中fun 就是所要绘制的函数,可所以界说函数的M 文件名,也可所以以x 为变量的可盘算字符串.例如’diric(x,10)’或’[sin(x),cos(x)]’,对于向量x 的每个元素,函数fun(x)必须返回一个行向量.假如fun 返回[f1(x),f2(x),f3(x)],输入[x1;x2],就会返回矩阵f1(x1) f2(x1) f3(x1)f1(x2) f2(x2) f3(x2)lims=[XMIN XMAX YMIN YMAX]限制了x,y 轴上的画图空间.>> subplot(2,2,1),fplot('humps',[0 1])>> subplot(2,2,2),fplot('abs(exp(-j*x*(0:9))*ones(10,1))',[0 2*pi])>> subplot(2,2,3),fplot('[tan(x),sin(x),cos(x)]',2*pi*[-1 1 -1 1])>> subplot(2,2,4),fplot('sin(1./x)',[0.01 0.1],1e-3)图5.4.1 fplot 函数绘制表达式图形ezplot 函数是简捷画图指令之一,它无需数据预备,直接画出函数图形,根本挪用格局为ezplot(f)个中 f 是字符串或代表数学函数的符号表达式,只有一个符号变量,可所以x,缺省情形下x 轴的画图区域为] 2 , 2 [ π π ? ,但我们可以用ezplot(f,xmin,xmax)或ezplot(f,[xmin,xmax])来指定x 的规模. >> y='x^2';>> subplot(1,2,1)- 16 ->> ezplot(y)>> subplot(1,2,2)>> y='sin(x)';>> ezplot(y,[-pi,pi])图5.4.2 ezplot 函数绘制表达式图形5.5 plot 函数MATLAB 对数据是按列存储和盘算的,应用plot(x)时,当x 为一个向量时,以其元素为纵坐标,其序号为横坐标值绘制曲线.当x 为实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素相对于序号的曲线,当x 为n m× 矩阵时,就有n条曲线.假如x,y 是同维向量,plot(x,y)指令以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线.如x 是向量,y 是有一维与x 元素数量相等的矩阵,则以x 为配合横坐标,按列绘制y 每列元素值,曲线数为y 的另一维的元素数.假如x,y 是同维矩阵,则以x,y 对应列元素为.纵坐标分离绘制曲线,数量等于矩阵的列数.>> x=[3 5 10 8];>> subplot(2,2,1)>> plot(x)>> x=[3 5 10 8;7 2 9 4;2 7 2 7]';>> subplot(2,2,2)>> plot(x)>> x=[3 5 6 8];>> y=[1 5 10 4];- 17 ->> subplot(2,2,3)>> plot(x,y)>> x=[1 3 5 7;2 4 6 8]';>> y=[6 2 5 10;3 5 2 6]';>> subplot(2,2,4)>> plot(x,y,'k:*')5.6 交互式图形指令ginput 是一个比较特别的图形指令,用作获取图上数据,例如指令>>[x,y]=ginput(6) % 从图形上拔取 6 个点.此时,ginput 指令将把当前图形调入前台,同时间标变成十字叉,移动光标,使交叉点落在目的点上,单击鼠标,即可获得该点数据.>> fplot('humps',[0 1])>> ginput(6)x =- 18 -y =。

matlab图像处理函数大全

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matlab图像处理函数大全Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。

在Matlab中，有许多内置的图像处理函数，可以帮助我们实现各种图像处理任务。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理函数，帮助您更好地理解和运用这些函数。

1. imread函数imread函数用于读取图像文件，并将其存储为Matlab的图像矩阵。

它可以读取多种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。

例如，可以使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像文件：```matlabimage = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于显示图像。

它可以接受一个图像矩阵作为输入，并将其显示在Matlab的图像窗口中。

例如，可以使用以下代码显示之前读取的图像：```matlabimshow(image);```3. imresize函数imresize函数用于调整图像的大小。

它可以接受一个图像矩阵和目标大小作为输入，并返回调整大小后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将图像调整为200x200的大小：```matlabresized_image = imresize(image, [200, 200]);```4. rgb2gray函数rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。

它可以接受一个彩色图像矩阵作为输入，并返回一个灰度图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```5. imadjust函数imadjust函数用于调整图像的对比度和亮度。

它可以接受一个灰度图像矩阵和目标对比度和亮度范围作为输入，并返回调整后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码增加图像的对比度和亮度：```matlabadjusted_image = imadjust(gray_image, [0.2, 0.8], [0, 1]);```6. imfilter函数imfilter函数用于对图像进行滤波操作。

matlab中images函数

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1. 图像处理在科学研究和工程领域中具有重要作用，而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，拥有丰富的图像处理功能。

其中，images 函数是MATLAB中用于图像处理的重要函数之一。

2. images函数是MATLAB中一个用于创建图像的函数。

它可以在MATLAB中生成各种类型和大小的图像，包括灰度图像、彩色图像以及各种特定形状和大小的图像。

images函数的基本语法如下所示： ```matlabimg = images('PropertyName', 'PropertyValue', ...)```其中，img是生成的图像对象，'PropertyName'和'PropertyValue'是用于指定图像属性的参数。

3. images函数可以用来创建各种类型的图像，包括灰度图像和彩色图像。

对于灰度图像，可以通过指定图像的大小和灰度值来创建。

下面的代码创建了一个大小为256x256的灰度图像，灰度值为128：```matlabimg = images('CData', ones(256,256)*128);```对于彩色图像，可以通过指定图像的大小和RGB值来创建。

下面的代码创建了一个大小为256x256的彩色图像，颜色为红色：```matlabimg = images('CData', cat(3, ones(256,256), zeros(256,256),zeros(256,256)));```4. images函数还可以用来创建特定形状和大小的图像。

通过指定图像的大小和形状参数，可以轻松地创建各种形状的图像，如矩形、圆形和椭圆形。

下面的代码创建了一个大小为256x256的红色矩形图像： ```matlabimg = images('CData', cat(3, ones(256,256), zeros(256,256), zeros(256,256)), 'XData', [0 10], 'YData', [0 10]);```5. images函数还可以用来处理图像的显示和调整。

Matlab常见函数汇总

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Matlab常见函数汇总colorbar显示彩条getimage由坐标轴得到图像数据ice(DIPUM)交互彩色编辑image创建和显示图像对象imagesc缩放数据并显示为图像immovie由多帧图像制作电影imshow显示图像imview在ImageViewer中显示图像montage将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie播放录制的电影帧rgbcube显示一个彩色RGB立方体subimage在单个图形中显示多幅图像truesize调整图像的显示尺寸warp将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Diinfo从一条DI消息中读取元数据Diread读一幅DI图像Diwrite写一幅DI图像Di-dict.txt包含DI数据字典的文本文件Diuid产生DI唯一的识别器Imfinfo返回关于图像的文件的信息Imread读图像文件Imwrite写图像文件图像算术Imabsdiff计算两幅图像的绝对差Imadd两幅图像相加或把常数加到图像上Implement图像求补Imdivide两幅图像相除,或用常数除图像Imlinb计算图像的线性组合Immultiply两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract两幅图像相减,或从图像中减去常数几何变换Checkerboard创建棋盘格图像Findbounds求几何变换的输出范围Fliptform颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop修剪图像Imresize调整图像大小Imrotate旋转图像Imtransform对图像应用几何变换Intline整数坐标线绘制算法Makersampler创建重取样器结构Maketform创建几何变换结构(TFORM)Pixeldup(DIPUM)在两个方向上复制图像的像素Tformarray对N-D数组应用几何变换Tformfwd应用正向几何变换Tforminv应用反向几何变换Vstformfwd(DIPUM)可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform由控制点对推断几何变换Cpcorr使用互相关校准控制点位置Cpselect控制点选择工具Normxcorr2归一化二维互相关像素值及统计Corr2计算二维相关系数Covmatrix(DIPUM)计算向量族的协方差矩阵Imcontour创建图像数据的轮廓线Imhist显示图像数据的直方图Impixel确定像素的彩色点Improfile计算沿着线段的像素值横截面Mean2计算矩阵元素的均值Pixval显示关于像素的信息Regionprops测量图像区域的属性Statmoments(DIPUM)计算一幅图像直方图的统计中心距Std2计算矩阵元素的标准偏差图像分析(包括分割､描述和识别)Bayesgauss(DIPUM)高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight(DIPUM)将4连接边界转换为8连接边界Bound2four(DIPUM)将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries追踪区域边界Bwtraceboundary追踪单个边界Bound2im(DIPUM)将边界转换为图像Boundaries(DIPUM)追踪区域边界Bsubsamp(DIPUM)对边界二次取样Colorgrad(DIPUM)计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq(DIPUM)分割一幅彩色图像Connectpoly(DIPUM)连接多边形的顶点Diameter(DIPUM)测量图像区域的直径Edge(DIPUM)在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode(DIPUM)计算边界的freeman链码Frdescp(DIPUM)计算傅里叶描绘子Graythresh使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough(DIPUM)Hough变换Houghlines(DIPUM)基于Hough变换提取线段Houghpeaks(DIPUM)在Hough变换中检测峰值Houghpixels(DIPUM)计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp(DIPUM)计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors(DIPUM)从图像堆栈提取向量Invmoments(DIPUM)计算图像不变距Mahalanobis(DIPUM)计算Mahalanobis距离Minperpoly(DIPUM)计算最小周长多边形Polyangles(DIPUM)计算多边形内角Prinp(DIPUM)得到主分量向量和相关量QtdepQtgetblkQtsetblkRandvertex(DIPUM)Regiongrow(DIPUM)Signature(DIPUM)Specxture(DIPUM)Splitmerge(DIPUM)Statxture(DIPUM)Strsimilarity(DIPUM)X2majoraxis(DIPUM)图像压缩pare(DIPUM)Entropy(DIPUM)Huff2mat(DIPUM)Huffman(DIPUM)Im2jpeg(DIPUM)执行四叉树分解得到四叉树分解中的块值在四叉树中设置块值随机置换多边形顶点由区域生长来执行分割计算边界的标记计算图像的谱纹理使用分离-合并算法分割图像计算图像中纹理的统计度量两个串间的相似性度量以区域的主轴排列坐标x计算和显示两个矩阵间的误差计算矩阵的熵的一阶估计解码霍夫曼编码矩阵为符号源建立一个变长霍夫曼码使用JPEG近似压缩一幅图像。

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Matlab中图像函数大全abs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制capture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数（预定义）变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi （预定义变量）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维"sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度（符号类）数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换。

matlab函数大全

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图像处理和图像识别中常用的matlab函数2012年03月28日星期三9:42下面仅给出函数的大概意思，详细用法见：help 函数名或matlab help1、imread：read image from graphics file；2、imshow：display image in Handle Graphics figure；3、imwrite：write image to graphics file；4、rgb2gray：convert RGB image or colormap to grayscale；5、im2bw：convert image to bi nary image, based on threshold；6、exist：check existence of variable, functi on, directory, or class；7、size：size of array，用此函数可以获得图像的高和宽；8、min：smallest elements in array；9、max：largest elements in array；10、fprintf：write data to text file；将信息显示到屏幕上或将数据写到指定的文件中；11、conv2：two dimensional convolution；二维卷积(图像滤波)；12、ones(m, n)：create array of all ones；13、zeros(m, n)：create array of all zeros；14、interp2：2-D data interpolati on；二维插值(图像插值)，多和meshgrid一起用；15、meshgrid：generate X and Y arrays for 3-D plots；用于产生网格，将向量区域转换成矩阵；16、clf：clear current figure window；清除当前的图像，图像窗口仍存在；17、pause：halt execution temporarily；暂停；18、figure：create figure graphics object；19、pinv：Moore-Penrose pseudoinverse of matrix；求矩阵的伪逆；20、hold on：holds the current plot and all axis properties so that subsequent graphingcommands add to the existing graph；21、hold off：returns to the default mode whereby PLOT commands erase the previousplots and reset all axis properties before drawing new plots；22、error：di splay message and abort function；23、isempty：determine whether array is empty；24、close：remove specified figure；25、repmat：replicate and tile an array；26、find：find indices and val ues of nonzero elements；27、cell：construct cell array；28、atan2：four quadrant inverse tangent；29、prod：product(乘积) of array elements，对于向量返回的是其所有元素的积、对于矩阵返回的是按列向量的所有元素的积，然后组成一行向量；30、abs：absolute value and complex magnitude；31、disp：Display text or array；32、clear：remove items from workspace, freeing up system memory；33、clc：clear command window；34、delete：delete file or graphics object；35、diary：save text of MATLAB session(a copy of all subsequent command window input and most of the resulting command window output to be appended to the named file)；36、save：saves all workspace variables to the binary "MAT-file"(disk)；37、rand：uniformly distributed pseudo-random numbers；均匀分布的伪随机数；38、memory：di splay memory information；39、pack：consolidate workspace memory；40、pwd：displays the current working directory；41、feature('memstats')：可以用来查看内存的使用情况；42、length：length of vector or largest array dimension；43、floor：round towards minus infinity；朝负无穷方向靠近最近的整数；44、ceil：round towards plus i nfinity；朝正无穷方向靠近最近的整数；45、round：round towards nearest integer；取最近的整数(相当于四舍五入)；46、fix：round towards zero；取离0最近的整数；47、norm：matrix or vector norms(范数)；48、mod：modulus after divi sion；求余数；49、reshape：reshape array；改变指定矩阵的形状，元素个数不变；50、graythresh：global image threshold using Otsu's method；51、xor：logical exclusive OR；逻辑异或；52、imopen：morphologically open image；形态学开运算；53、imclose：morphologically close image；形态学闭运算；54、imerode：erode image；图像腐蚀；55、imdilate：dilate image；图像膨胀；56、bwlabel：label connected components in 2-D binary image；57、cpselect：i s a graphical user interface that enables you to select control points from two related images；手动在两幅图像中选取配准控制点；它会自动存到两个points 数组里面58、cp2tform：takes pairs of control points and uses them to infer spatial transformation；图象配准一个求坐标转换参数的函数；能修正6种变形；59、imcrop：crops an image to a specified rectangle；图像剪切；60、imresize：resize image；61、imrotate：rotate image；62、imtransform：apply 2-D spatial transformation to image；图像空间变换；多与cp2tform或maketform 一起用；63、maketform：create spatial transformation structure (TFORM)；64、edge：find edges i n grayscale image；包括Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian of Gaussian、Zero-cross、Canny；65、cpcorr：tune control point locations usi ng cross-correlation；采用互相关法协调控制点位置，在图像配准中，对已选定的控制点进行微调；66、isnan：array elements that are NaN；67、ischar：determine whether item is character array；68、strcmp：compare strings；69、colstyle：parse color and style from string；70、gcf：get handle to current figure；71、print：print figure or model；save to di sk as image or M-file；72、warning：di splay warning message；di sable or enable warning messages；73、nargout：number of function output arguments；74、nargi n：number of function input arguments；75、any：determine whether any array elements are nonzero；76、median：median value of array；77、imfinfo：information about graphics file；78、filter2：two-dimensional digital filter；在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算，其实filter2和conv2是等价的；79、fspecial：create predefined 2-D filters；80、det：matrix determinant(行列式)；81、trace：sum of diagonal(对角线) elements；矩阵的迹；82、plot：2-D line plot；用于在指定位置标注；83、eye：i dentity matrix(单位矩阵)；84、mean：average or mean value of array；85、exp：exponential(指数)；86、imagesc：scale data and display as image；87、all：determine whether all array elements are nonzero or true；88、sort：sort array elements i n ascending or descending order；89、sparse：create sparse matrix；90、set：set Handle Graphics object properties；91、inv：matrix inverse(逆矩阵)；92、drawnow：flush event queue and update figure window；93、rem：remainder after divi sion(取余数)；94、tril：extract lower triangular part of matrix；95、nargchk：validate number of input arguments；96、ordfilt2：2-D order-statistic filtering；97、im2double：convert image to double preci sion；98、pdi st：pairwise distance between pairs of objects；99、version：version number for MATLAB and libraries；100、nargchk：validate number of input arguments；101、isa：determine whether input is object of given class(类型，如：char、int8)；102、varargin：variable length input argument list；103、varargout：variable length output argument list；104、strcmpi：compare strings ignoring case(忽略大小写)；105、ndims：number of array dimensions；106、assert：generate an error when a condition is vi olated；107、strcmp：compare strings；108、ordfilt2：2-D order-stati stic filtering(类似于形态学灰度图像膨胀)；109、eps：floating-poi nt relati ve accuracy；110、randsample：random sample, with or without replacement；111、feval：execute the specified function；112、dot：vector dot product(向量点积)；113、cross：vector cross product(向量叉积)；114、svd：singular value decompositi on(奇异值分解)；115、numel：number of elements in an array or subscripted array expressi on；116、nnz：number of nonzero matrix elements；可以用来计算某矩阵中某元素的个数；117、wiener2：2-D adaptive noise-removal filtering(二维自适应维纳滤波)；118、medfilt2：2-D median filtering；119、wavedec2：multilevel 2-D wavelet decomposition；120、wrcoef2：reconstruct single branch from 2-D wavelet coefficients；121、wpdencmp：de-noi sing or compression using wavelet packets；122、adjust：adj ust image intensity values or colormap；123、movegui：move a figure window to a specified positi on on the screen；124、uicontrol：create user interface control；125、waitforbuttonpress：wait for key/buttonpress over figure；126、imhist：display histogram of image data；127、smooth：smooth response data；128、cputime：returns the CPU time in seconds；129、bitset：set bit at specified position；设置数的某一位二进制位为1或0；130、bitget：get bit at specified position；取的数的某一位二进制位(只能是0或1)；131、load：load workspace variables from disk；132、axis：control axis scaling and appearance；133、subpl ot：create axes in tiled positions；134、uimenu：create user interface menu；135、eval：execute string with MATLAB expression；136、segment：segments data and estimate models for each segment(分割字符)；137、strcat：concatenate strings horizontally；138、num2str：convert numbers to string；139、diff：difference and approximate derivative(导数)；140、imcomplement：complement image(图像反色处理)；141、bwmorph：morphological operations on binary image(二值图像形态学运算)；142、strel：create morphological structuring element；143、regionprops：measure properties of image regions；144、rectangle：create rectangle, rounded-rectangle, or ellipse；145、text：create text object in current axes；146、radon：radon transform(用于检测图像中的线)；147、ind2sub：multiple subscripts from linear index(把数组的单索引值(按列进行排列)转化相应的下标值(行列值))；148、uigetfile：open standard dialog box for retrieving files；149、im2col：rearrange image blocks into columns(按列重新排列图像块)；150、sim：simulate dynamic system(仿真动态系统，如仿真神经网络)；151、newff：create feed-forward backpropagation network(生成一个BP网络)；152、imadjust：adjust image intensity values or col ormap；153、stretchlim：find limits to contrast stretch an image(获得图像对比度拉伸范围)；154、input：request user input；155、mse：mean squared normalized error performance function(可用来计算神经网络的均方误差)；156、legend：graph legend for lines and patches(图例的线条和patches)；157、init：initialize neural network(初始化一个神经网络)；158、train：train neural network(训练一个神经网络)；159、dir：folder listing(列举当前文件夹里(或指定文件夹)所有的文件与文件夹)；。

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

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) \ [...]=getimageimshow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(...)i mmovie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(...)r adon 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。

MATLAB图像处理函数汇总（二）

MATLAB图像处理函数汇总（二）

MATLAB图像处理函数汇总（⼆）60.imnoise功能:增加图像的渲染效果.语法:J = imnoise(I,type)J = imnoise(I,type,parameters)举例I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);imshow(I)figure, imshow(J)相关命令:rand61.impixel功能:确定像素颜⾊值.语法:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 348P = impixel(I)P = impixel(X,map)P = impixel(RGB)P = impixel(Incur)P = impixel(X,map,c,r)P = impixel(RGB,c,r)[carp] = impixel(...)P = impixel(x,y,I,xi,yi)P = impixel(x,y,X,map,xi,yi)P = impixel(x,y,RGB,xi,yi)[xi,yi,P] = impixel(x,y,...)举例RGB = imread('flowers.tif');c = [12 146 410];r = [104 156 129];pixels = impixel(RGB,c,r)pixels =61 59 101253 240 0237 37 44相关命令:improfile, pixval62.improfile功能:沿线段计算剖⾯图的像素值.语法:c = improfilec = 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)附录 MATLAB图像处理命令 349[...] = improfile(...,method)举例I = imread('alumgrns.tif');x = [35 338 346 103];y = [253 250 17 148];improfile(I,x,y), grid on相关命令:impixel, pixval63.imread功能:从图形⽂件中读取图像.语法:A = imread(filename,fmt)[X,map] = imread(filename,fmt)[...] = imread(filename)[...] = imread(...,idx) (TIFF only)[...] = imread(...,ref) (HDF only)[...] = imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) [A,map,alpha] = imread(...) (PNG only)举例[X,map] = imread('flowers.tif',6);info = imfinfo('skull.hdf');[X,map] = imread('skull.hdf',info(4).Reference);bg = [255 0 0];A = imread('image.png','BackgroundColor',bg); MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 350 [A,map,alpha] = imread('image.png');相关命令:imfinfo, imwrite,fread,double,uint8,uint1664.imresize功能:改变图像⼤⼩.语法:B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method)B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h)65.imrotate功能:旋转图像.语法:B = imrotate(A,angle,method)B = imrotate(A,angle,method,'crop')举例I = imread('ic.tif');J = imrotate(I,-4,'bilinear','crop');imshow(I)figure, imshow(J)相关命令:imcrop, imresize66.imshow功能:显⽰图像.语法:附录 MATLAB图像处理命令 351imshow(I,n)imshow(I,[low high])imshow(BW)imshow(X,map)imshow(RGB)imshow(...,display_option)imshow(x,y,A,...)imshow filenameh = imshow(...)相关命令:getimage, imread, iptgetpref, iptsetpref, subimage, truesize, warp 67.imwrite功能:把图像写⼊图形⽂件中.语法:imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(...,filename)imwrite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)举例imwrite(X,map,'flowers.hdf','Compression','none',... 'WriteMode','append')相关命令:imfinfo, imread68.ind2gray功能:把检索图像转化为灰度图像.语法:I = ind2gray(X,map)举例load treesI = ind2gray(X,map);imshow(X,map)figure,imshow(I)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 352相关命令:gray2ind, imshow, rgb2ntsc69.ind2rgb功能:转化索引图像为RGB真彩图像.语法:RGB = ind2rgb(X,map)相关命令:ind2gray, rgb2ind70.iptgetpref功能:获取图像处理⼯具箱参数设置.语法:value = iptgetpref(prefname)举例value = iptgetpref('ImshowAxesVisible')value =off相关命令:imshow, iptsetpref71.iptsetpref功能:设置图像处理⼯具箱参数.语法:iptsetpref(prefname,value)举例iptsetpref('ImshowBorder','tight')相关命令:imshow, iptgetpref, truesize72.iradon附录 MATLAB图像处理命令 353功能:进⾏反Radon变换.语法:I = iradon(P,theta)I = iradon(P,theta,interp,filter,d,n)[I,h] = iradon(...)举例P = phantom(128);R = radon(P,0:179);I = iradon(R,0:179,'nearest','Hann'); imshow(P)figure, imshow(I)相关命令:radon, phantom73.isbw功能:判断是否为⼆进制图像.语法:flag = isbw(A)相关命令:isind, isgray, isrgb74.isgray功能:判断是否为灰度图像.语法:flag = isgray(A)相关命令:isbw, isind, isrgb75.isindMATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 354功能:判断是否为索引图像.语法:flag = isind(A)相关命令:isbw, isgray, isrgb76.isrgb功能:判读是否为RGB真彩图像.语法:flag = isrgb(A)相关命令:isbw, isgray, isind77.makelut功能:创建⼀个⽤于applylut函数的lookup表.语法:lut = makelut(fun,n)lut = makelut(fun,n,P1,P2,...)举例f = inline('sum(x(:)) >= 2');lut = makelut(f,2)lut =111111111附录 MATLAB图像处理命令 35511相关命令:applylut78.mat2gray功能:转化矩阵为灰度图像.语法:I = mat2gray(A,[amin amax])I = mat2gray(A)举例I = imread('rice.tif');J = filter2(fspecial('sobel'),I);K = mat2gray(J);imshow(I)figure, imshow(K)相关命令:gray2ind79.mean2功能:计算矩阵元素的平均值.语法:b = mean2(A)相关命令:std2, mean, std80.medfilt2功能:进⾏⼆维中值过滤.语法:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 356 B = medfilt2(A,[m n])B = medfilt2(A)B = medfilt2(A,'indexed',...)举例I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);K = medfilt2(J);imshow(J)figure, imshow(K)相关命令:filter2, ordfilt2, wiener281.montage功能: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(...)举例montage(D,map)附录 MATLAB图像处理命令 357相关命令:immovie82.nlfilter功能: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',...)举例B = nlfilter(A,[3 3],'median(x(:))');相关命令:blkproc, colfilt83.ntsc2rgb功能: 转换NTSC的值为RGB颜⾊空间.语法:rgbmap = ntsc2rgb(yiqmap)RGB = ntsc2rgb(YIQ)相关命令:rgb2ntsc, rgb2ind, ind2rgb, ind2gray84.ordfilt2功能:进⾏⼆维统计顺序过滤.语法:B = ordfilt2(A,order,domain)B = ordfilt2(A,order,domain,S)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 358 B = ordfilt2(...,padopt)相关命令:medfilt285.phantom功能:产⽣⼀个头部幻影图像.语法:P = phantom(def,n)P = phantom(E,n)[P,E] = phantom(...)举例P = phantom('Modified Shepp-Logan',200);相关命令:radon, iradon86.pixval功能:显⽰图像像素信息.语法:pixval onpixval offpixvalpixval(fig,option)相关命令:impixel, improfile87.qtdecomp功能:进⾏四叉树分解.附录 MATLAB图像处理命令 359语法:S = qtdecomp(I)S = qtdecomp(I,threshold)S = qtdecomp(I,threshold,mindim)S = qtdecomp(I,threshold,[mindim maxdim]) S = qtdecomp(I,fun)S = qtdecomp(I,fun,P1,P2,...)举例I = [1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16];S = qtdecomp(I,5);full(S)ans =4 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 1 1 2 00 0 0 0 1 1 0 04 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 0 0 0 0相关命令:qtgetblk, qtsetblk88.qtgetblk功能:获取四叉树分解中的块值.语法:[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,dim)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 360 [vals,idx] = qtgetblk(I,S,dim)举例[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,4)vals(:,:,1) =1 1 1 11 12 11 1 1 11 1 1 1vals(:,:,2) =20 22 20 2220 22 22 2020 22 20 2022 22 20 20r =15c =11相关命令:qtdecomp, qtsetblk89.qtsetblk功能:设置四叉树分解中的块值.语法:J = qtsetblk(I,S,dim,vals)举例newvals = cat(3,zeros(4),ones(4));J = qtsetblk(I,S,4,newvals)J =0 0 0 0 2 3 6 60 0 0 0 4 5 6 80 0 0 0 10 15 7 7附录 MATLAB图像处理命令 3610 0 0 0 20 25 7 71 1 1 1 123 41 1 1 1 5 6 7 81 1 1 1 9 10 11 121 1 1 1 13 14 15 16相关命令:qtdecomp, qtgetblk90.radon功能: 计算Radon变换.语法:R = radon(I,theta)R = radon(I,theta,n)[R,xp] = radon(...)举例iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')I = zeros(100,100);I(25:75,25:75) = 1;theta = 0:180;[R,xp] = radon(I,theta);imshow(theta,xp,R,[]), colormap(hot), colorbar 相关命令:iradon, phantom91.rgb2gray功能: 转换RGB图像或颜⾊映像表为灰度图像.语法:I = rgb2gray(RGB)newmap = rgb2gray(map)相关命令:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 362 ind2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc92.rgb2hsv功能: 转化RGB值为HSV颜⾊空间.语法:hsvmap = rgb2hsv(rgbmap)HSV = rgb2hsv(RGB)相关命令:hsv2rgb, rgbplot93.rgb2ind功能: 转化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)举例RGB = imread('flowers.tif');[X,map] = rgb2ind(RGB,128);imshow(X,map)相关命令:cmunique, dither, imapprox, ind2rgb, rgb2gray 94.rgb2ntsc功能: 转化RGB的值为NTSC颜⾊空间.语法:yiqmap = rgb2ntsc(rgbmap)YIQ = rgb2ntsc(RGB)附录 MATLAB图像处理命令 363相关命令:ntsc2rgb, rgb2ind, ind2rgb, ind2gray95.rgb2ycbcr功能: 转化RGB的值为YcbCr颜⾊空间.语法:ycbcrmap = rgb2ycbcr(rgbmap)YCBCR = rgb2ycbcr(RGB)相关命令:ntsc2rgb, rgb2ntsc, ycbcr2rgb96.rgbplot功能:划分颜⾊映像表.语法:rgbplot(map)举例rgbplot(jet)相关命令:colormap97.roicolor功能:选择感兴趣的颜⾊区.语法:BW = roicolor(A,low,high)BW = roicolor(A,v)举例I = imread('rice.tif');BW = roicolor(I,128,255);imshow(I);MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 364 figure, imshow(BW)相关命令:roifilt2, roipoly98.roifill功能:在图像的任意区域中进⾏平滑插补.语法:J = roifill(Incur)J = roifill(I)J = roifill(I,BW)[J,BW] = roifill(...)J = roifill(x,y,I,xi,yi)[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)举例I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];J = roifill(Incur);imshow(I)figure, imshow(J)附录 MATLAB图像处理命令 365相关命令:roifilt2, roipoly99.roifilt2功能: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,...)举例h = fspecial('unsharp');J = roifilt2(h,I,BW);imshow(J)相关命令:filter2, roipoly100.roipoly功能:选择⼀个敏感的多边形区域.语法:BW = roipoly(Incur)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)举例I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];BW = roipoly(Incur);imshow(I)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 366 figure, imshow(BW)相关命令:roifilt2, roicolor, roifill101.std2功能:计算矩阵元素的标准偏移.语法:b = std2(A)相关命令:corr2, mean2102.subimage功能:在⼀幅图中显⽰多个图像.语法:subimage(X,map)subimage(I)subimage(BW)subimage(RGB)subimage(x,y,...)h = subimage(...)举例load trees[X2,map2] = imread('forest.tif');subplot(1,2,1), subimage(X,map)subplot(1,2,2), subimage(X2,map2)相关命令:附录 MATLAB图像处理命令 367103.truesize功能:调整图像显⽰尺⼨.语法:truesize(fig,[mrows mcols])truesize(fig)相关命令:imshow, iptsetpref, iptgetpref104.uint8功能:转换数据为8位⽆符号整型.语法:B = uint8(A)举例a = [1 3 5];b = uint8(a);whosName Size Bytes Classa 1x3 24 doublearrayb 1x3 3 uint8 array相关命令:double, im2double, im2uint8105.uint16功能:转换数据为16位⽆符号整型.语法:I = uint16(X)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 368举例a = [1 3 5];b = uint16(a);whosName Size Bytes Classa 1x3 24 double arrayb 1x3 6 uint16 array相关命令:double, datatypes, uint8, uint32, int8, int16, int32.106.warp功能:将图像显⽰到纹理映射表⾯.语法:warp(X,map)warp(I,n)warp(BW)warp(RGB)warp(z,...)warp(x,y,z,...)h = warp(...)举例[x,y,z] = cylinder;I = imread('testpat1.tif');warp(x,y,z,I);相关命令:imshow附录 MATLAB图像处理命令 369 107.wiener2功能: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])举例I = imread('saturn.tif');J = imnoise(I,'gaussian',0,0.005);K = wiener2(J,[5 5]);imshow(J)figure, imshow(K)相关命令:filter2, medfilt2108.ycbcr2rgb功能: 转化YcbCr值为RGB颜⾊空间.语法:rgbmap = ycbcr2rgb(ycbcrmap) RGB = ycbcr2rgb(YCBCR)相关命令:ntsc2rgb, rgb2ntsc, rgb2ycbcr 109.zoom功能:缩放图像.语法:zoom onzoom offzoom outMATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 370 zoom resetzoomzoom xonzoom yonzoom(factor)zoom(fig,option)相关命令:imcrop。

Matlab中图像函数大全

Matlab中图像函数大全

Matlab中图像函数大全图像增强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,coun ts) 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],gamm a) 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。

1.4 histeq 函数功能：直方图均衡化格式：J=histeq(I,hgram)J=histeq(I,n)[J,T]=histeq(I,...)newmap=histeq(X,map,hgram)newmap=histeq(X,map)[new,T]=histeq(X,...)说明：J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象I 的直方图变换成用户指定的向量hgram 。

matlab 函数subplot,plot和hold on及调用方法

matlab 函数subplot,plot和hold on及调用方法

matlab函数subplot,plot和holdon及调用方法在MATLAB中，我们常常会用到一些函数来进行图像的绘制。

今天我们来学习几个非常重要的函数，分别是subplot、plot、holdon以及它们的调用方法。

一、subplotsubplot是一个MATLAB的基本函数，它的作用是在同一个图形窗口中创建多个不同的图形窗口。

subplot函数的基本语法如下：subplot(m,n,p)其中，m表示当前图像窗口的行数，n表示当前图像窗口的列数，p表示当前图像窗口的编号。

例如，subplot(2,2,1)会在一个窗口中创建两个列的图像，其中第1个图像窗口是第1个图像。

二、plotplot函数是用来绘制二维图形的主要函数。

它的基本语法如下：plot(x,y)其中，x和y分别表示x轴和y轴的数据。

例如，如果我们有一个向量x=[1,2,3,4]，另一个向量y=[1,4,9,16]，那么我们就可以使用plot(x,y)来绘制一条从(1,1)到(4,9)的直线。

三、holdonholdon是一个MATLAB的常用命令，它的作用是将当前的图形窗口保持住，并在下一个绘图命令之后继续绘制图形。

例如，如果我们使用plot函数绘制了两个图形，并使用了holdon命令，那么这两个图形将会被合并成一个图形。

四、调用方法在实际使用中，我们常常会用到subplot、plot和holdon等函数组合起来进行绘图。

例如，如果我们想要在一个窗口中绘制两个不同的图形，我们可以先使用subplot函数创建一个窗口，然后在不同的子图上分别绘制两个图形。

具体步骤如下：1.使用subplot函数创建一个窗口，并指定行数、列数和编号；2.在第一个子图上绘制第一个图形；3.使用holdon命令将当前窗口保持住；4.在第二个子图上绘制第二个图形；5.关闭当前窗口。

以上就是Matlab函数subplot、plot和holdon及调用方法的基本介绍。

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。

用法：SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。

其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon参数parameters一般控制SE的大小。

例子：se1 = strel('square',6)% 创建6*6的正方形se2 = strel('line',10,45)% 创建直线长度10，角度45se3 = strel('disk',15)% 创建圆盘半径15se4 = strel('ball',15,5)% 创建椭圆体，半径15，高度5图像处理函数详解——roipoly功能：用于选择图像中的多边形区域。

用法：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(...)BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。

BW选中的区域为1，其他部分的值为0.BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。

BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。

例子：I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];BW = roipoly(I,c,r);imshow(I)figure, imshow(BW)图像处理函数详解——roifilt2功能：用于对一个区域进行滤波。

MATLAB图像处理函数大全(英文)

MATLAB图像处理函数大全(英文)

Import, Export, and ConversionRead and Write Image Data from Filesimread Read image from graphics fileimwrite Write image to graphics fileimfinfo Information about graphics filenitfinfo Read metadata from National Imagery Transmission Format (NITF) file nitfread Read image from NITF filedpxinfo Read metadata from DPX filedpxread Read DPX imageanalyze75info Read metadata from header file of Analyze 7.5 data setanalyze75read Read image data from image file of Analyze 7.5 data setinterfileinfo Read metadata from Interfile fileinterfileread Read images in Interfile formatRead and Write Image Data from DICOM Filesdicomanon Anonymize DICOM filedicomdict Get or set active DICOM data dictionarydicomdisp Display DICOM file structuredicominfo Read metadata from DICOM messagedicomlookup Find attribute in DICOM data dictionarydicomread Read DICOM imagedicomuid Generate DICOM unique identifierdicomwrite Write images as DICOM filesHigh Dynamic Range Imageshdrread Read high dynamic range (HDR) imagehdrwrite Write Radiance high dynamic range (HDR) image filemakehdr Create high dynamic range imagetonemap Render high dynamic range image for viewingLarge Image FilesImageAdapter Interface for image I/Oisrset Check if file is R-Setopenrset Open R-Set filersetwrite Create reduced resolution data set from image fileImage Type Conversiongray2ind Convert grayscale or binary image to indexed imageind2gray Convert indexed image to grayscale imagemat2gray Convert matrix to grayscale imagergb2gray Convert RGB image or colormap to grayscaleind2rgb Convert indexed image to RGB imagelabel2rgb Convert label matrix into RGB imagedemosaic Convert Bayer pattern encoded image to truecolor imageimbinarize Binarize image by thresholdingimquantize Quantize image using specified quantization levels and output values multithresh Multilevel image thresholds using Otsu's methodadaptthresh Adaptive image threshold using local first-order statisticsotsuthresh Global histogram threshold using Otsu's methodim2bw Convert image to binary image, based on thresholdgraythresh Global image threshold using Otsu's methodgrayslice Convert grayscale image to indexed image using multilevel thresholding im2double Convert image to double precisionim2int16Convert image to 16-bit signed integersim2java2d Convert image to Java buffered imageim2single Convert image to single precisionim2uint16Convert image to 16-bit unsigned integersim2uint8Convert image to 8-bit unsigned integersSynthetic Imagescheckerboard Create checkerboard imagephantom Create head phantom imageimnoise Add noise to imageDisplay and Explorationiptcheckhandle Check validity of handleiptgetapi Get Application Programmer Interface (API) for handle iptGetPointerBehavior Retrieve pointer behavior from HG objectipticondir Directories containing IPT and MATLAB iconsiptPointerManager Create pointer manager in figureiptremovecallback Delete function handle from callback listiptSetPointerBehavior Store pointer behavior structure in Handle Graphics object iptwindowalign Align figure windowsmakeConstrainToRectFcn Create rectangularly bounded drag constraint functiontruesize Adjust display size of imageGeometric Transformation, Spatial Referencing, and Image RegistrationGeometric Transformationsimcrop Crop imageimresize Resize imageimrotate Rotate imageimtranslate Translate imageimpyramid Image pyramid reduction and expansionimwarp Apply geometric transformation to imagefitgeotrans Fit geometric transformation to control point pairsimtransform Apply 2-D spatial transformation to imagefindbounds Find output bounds for spatial transformationfliptform Flip input and output roles of TFORM structuremakeresampler Create resampling structuremaketform Create spatial transformation structure (TFORM)tformarray Apply spatial transformation to N-D arraytformfwd Apply forward spatial transformationtforminv Apply inverse spatial transformationcheckerboard Create checkerboard imageaffine2d2-D Affine Geometric Transformationaffine3d3-D Affine Geometric Transformationprojective2d2-D Projective Geometric Transformationimages.geotrans.PiecewiseLinearTransformation2D2-D piecewise linear geometric transformationimages.geotrans.PolynomialTransformation2D2-D Polynomial Geometric Transformation2-D Local Weighted Mean Geometric Transformationimages.geotrans.LocalWeightedMeanTransformation2DSpatial Referencingimwarp Apply geometric transformation to imageimregister Intensity-based image registrationimregtform Estimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images imshow Display imageimshowpair Compare differences between imagesimfuse Composite of two imagesimref2d Reference 2-D image to world coordinatesimref3d Reference 3-D image to world coordinatesAutomatic Registrationimregister Intensity-based image registrationimregconfig Configurations for intensity-based registrationimregtform Estimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images imregcorr Estimates geometric transformation that aligns two 2-D images using phasecorrelationimregdemons Estimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D imagesimfuse Composite of two imagesimshowpair Compare differences between imagesregistration.metric.MattesMutualInformation Mattes mutual information metric configuration objectregistration.metric.MeanSquares Mean square error metric configuration objectRegular step gradient descent optimizer configuration object registration.optimizer.RegularStepGradientDescentregistration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary One-plus-one evolutionary optimizer configuration objectControl Point Registrationcpselect Control Point Selection Toolfitgeotrans Fit geometric transformation to control point pairscpcorr Tune control-point locations using cross correlationcpstruct2pairs Convert CPSTRUCT to valid pairs of control pointsnormxcorr2Normalized 2-D cross-correlationcp2tform Infer spatial transformation from control point pairsImage EnhancementContrast Adjustmentimadjust Adjust image intensity values or colormapimcontrast Adjust Contrast toolimsharpen Sharpen image using unsharp maskinghisteq Enhance contrast using histogram equalizationadapthisteq Contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE)imhistmatch Adjust histogram of image to match N-bin histogram of reference image decorrstretch Apply decorrelation stretch to multichannel imagestretchlim Find limits to contrast stretch imageintlut Convert integer values using lookup tableimnoise Add noise to imageImage Filteringimfilter N-D filtering of multidimensional imagesimgaussfilt2-D Gaussian filtering of imagesimgaussfilt33-D Gaussian filtering of 3-D imagesfspecial Create predefined 2-D filterimguidedfilter Guided filtering of imagesnormxcorr2Normalized 2-D cross-correlationwiener22-D adaptive noise-removal filteringmedfilt22-D median filteringordfilt22-D order-statistic filteringstdfilt Local standard deviation of imagerangefilt Local range of imageentropyfilt Local entropy of grayscale imagenlfilter General sliding-neighborhood operationsgabor Create Gabor filter or Gabor filter bankimgaborfilt Apply Gabor filter or set of filters to 2-D imageimboxfilt2-D box filtering of imagesimboxfilt33-D box filtering of 3-D imagesintegralImage Calculate integral imageintegralImage3Calculate 3-D integral imageintegralBoxFilter2-D box filtering of integral imagesintegralBoxFilter33-D box filtering of 3-D integral imagesbwareafilt Extract objects from binary image by sizebwpropfilt Extract objects from binary image using propertiespadarray Pad arrayfreqz22-D frequency responsefsamp22-D FIR filter using frequency samplingftrans22-D FIR filter using frequency transformationfwind12-D FIR filter using 1-D window methodfwind22-D FIR filter using 2-D window methodconvmtx22-D convolution matrixMorphological Operationsbwhitmiss Binary hit-miss operationbwmorph Morphological operations on binary imagesbwulterode Ultimate erosionbwareaopen Remove small objects from binary imageimbothat Bottom-hat filteringimclearborder Suppress light structures connected to image borderimclose Morphologically close imageimdilate Dilate imageimerode Erode imageimextendedmax Extended-maxima transformimextendedmin Extended-minima transformimfill Fill image regions and holesbwunpack Unpack binary imageconndef Create connectivity arraydemosaic Convert Bayer pattern encoded image to truecolor imageedge Find edges in intensity imagefitgeotrans Fit geometric transformation to control point pairsfspecial Create predefined 2-D filtergetrangefromclass Default display range of image based on its classgrayconnected Select contiguous image region with similar gray valueshisteq Enhance contrast using histogram equalizationhough Hough transformhoughlines Extract line segments based on Hough transformhoughpeaks Identify peaks in Hough transformhsv2rgb Convert HSV colormap to RGB colormapim2double Convert image to double precisionim2int16Convert image to 16-bit signed integersim2single Convert image to single precisionim2uint16Convert image to 16-bit unsigned integersim2uint8Convert image to 8-bit unsigned integersimabsdiff Absolute difference of two imagesimadjust Adjust image intensity values or colormapimbinarize Binarize image by thresholdingimbothat Bottom-hat filteringimboxfilt2-D box filtering of imagesimclearborder Suppress light structures connected to image borderimclose Morphologically close imageimcomplement Complement imageimcrop Crop imageimdilate Dilate imageimerode Erode imageimextendedmax Extended-maxima transformimextendedmin Extended-minima transformimfill Fill image regions and holesimfilter N-D filtering of multidimensional imagesimfindcircles Find circles using circular Hough transformimgaborfilt Apply Gabor filter or set of filters to 2-D imageimgaussfilt2-D Gaussian filtering of imagesimgradient3Find 3-D gradient magnitude and direction of images imgradientxyz Find the directional gradients of a 3-D imageimhist Histogram of image dataimhmax H-maxima transformimhmin H-minima transformimlincomb Linear combination of imagesimmse Mean-squared errorimopen Morphologically open imageimoverlay Burn binary mask into 2-D imageimpyramid Image pyramid reduction and expansionimquantize Quantize image using specified quantization levels and output values imread Read image from graphics fileimreconstruct Morphological reconstructionimregionalmax Regional maximaimregionalmin Regional minimaimresize Resize imageimrotate Rotate imageimtophat Top-hat filteringimtranslate Translate imageimwarp Apply geometric transformation to imageintegralBoxFilter2-D box filtering of integral imagesintegralImage Calculate integral imageintlut Convert integer values using lookup tableiptcheckmap Check validity of colormapiradon Inverse Radon transformmat2gray Convert matrix to grayscale imagemean2Average or mean of matrix elementsmedfilt22-D median filteringnormxcorr2Normalized 2-D cross-correlationpadarray Pad arrayradon Radon transformregionprops Measure properties of image regionsrgb2gray Convert RGB image or colormap to grayscale rgb2ycbcr Convert RGB color values to YCbCr color space std2Standard deviation of matrix elementsstdfilt Local standard deviation of imagestretchlim Find limits to contrast stretch image。

Matlab图像处理工具箱中部分函数用法

Matlab图像处理工具箱中部分函数用法

1. blkproc( )用法blkproc功能：对图像进行分块处理调用形式： B = blkproc(A,[m n],fun, parameter1, parameter2, ...)B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)B = blkproc(A,'indexed',...)参数解释：[m n] ：图像以m*n为分块单位，对图像进行处理（如8像素*8像素）Fun：应用此函数对分别对每个m*n分块的像素进行处理parameter1, parameter2：要传给fun函数的参数mborder nborder：对每个m*n块上下进行mborder个单位的扩充，左右进行nborder个单位的扩充，扩充的像素值为0，fun函数对整个扩充后的分块进行处理。

这里：fun='P1*x*P2',fun的参数P1,P2,将T,T'传递给fun的参数，即：P1= T,P2=T'.2.dwt2( )用法d wt2功能：单级二维离散小波变换调用格式： [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D)其意义为使用指定的小波基函数'wname'对二维信号X进行二维离散小波变换。

cA,cH,cV,cD分别为近似细节分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量。

3.wavedec2( )用法waveder2功能：二维信号的多层小波分解调用格式：[C,S] = wavedec2(X,N,'wname')[C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)其意义为使用小波基函数'wname'对二维信号X进行N层分解。

4.idwt2( )用法idwt2功能：单级二维离散小波反变换调用格式：X = idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)X = idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)X = idwt2(...,'mode',MODE)其意义为由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH,cV,cD经小波反变换重构原信号X。

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍引言：图像处理是计算机科学和电子工程领域中的重要分支，它利用数字技术对图像进行各种操作和改变，以实现图像的增强、分割、恢复等目标。

而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍几个常用的Matlab图像处理函数，并结合实例进行详解。

一、图像读取与显示函数1. imread函数imread函数是Matlab中用于读取图像的函数，它可以读取各种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等）的图像文件，并将其转换为Matlab中的矩阵形式。

示例：```img = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于在Matlab中显示图像，它可以接受矩阵形式的图像作为输入，并在新窗口中显示出来。

此外，imshow函数还可以对显示的图像进行一些调整，如调整图像的亮度、对比度等参数。

示例：```imshow(img); % 显示读取的图像```二、图像增强函数1. imadjust函数imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，以增强图像的视觉效果。

它通过对图像的像素值进行映射，将原始图像灰度值的范围进行调整，从而使图像的显示效果更好。

示例：```img_adjusted = imadjust(img, [0.2 0.8], [0 1]);```2. histeq函数histeq函数可以进行直方图均衡化处理，使图像的像素值在不同灰度级之间更均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。

示例：```img_equalized = histeq(img);```三、图像滤波函数1. imfilter函数imfilter函数实现了不同类型的图像滤波算法，包括平滑滤波、锐化滤波等。

它可以对图像的每个像素点进行卷积运算，以消除噪声、增强边缘等。

示例：```filter = fspecial('average', [5 5]); % 创建一个平滑滤波器img_filtered = imfilter(img, filter); % 对图像进行平滑滤波```2. medfilt2函数medfilt2函数是一种中值滤波算法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声、脉冲噪声等。

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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,coun ts) 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],gamm a) 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。

1.4 histeq 函数功能：直方图均衡化格式：J=histeq(I,hgram)J=histeq(I,n)[J,T]=histeq(I,...)newmap=histeq(X,map,hgram)newmap=histeq(X,map)[new,T]=histeq(X,...)说明：J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象I 的直方图变换成用户指定的向量hgram 。

hgram 中的每一个元素都在[0,1] 中；J=histeq(I,n) 指定均衡化后的灰度级数n ，缺省值为64；[J,T]=histeq(I,...)返回从能将图像I 的灰度直方图变换成图像J 的直方图的变换T ；newma p=histeq(X,map) 和[new,T]=histeq(X,...) 是针对索引色图像调色板的直方图均衡。

2. 噪声及其噪声的Matlab 实现imnoise 函数格式：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameter)说明：J=imnoise(I,type) 返回对图像I 添加典型噪声后的有噪图像J ，参数type 和parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。

3. 图像滤波的Matlab 实现3.1 conv2 函数功能：计算二维卷积格式：C=conv2(A,B)C=conv2(Hcol,Hrow,A)C=conv2(...,'shape')说明：对于C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积，若[Ma, Na]＝size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv 2(Hcol,Hrow,A) 中，矩阵 A 分别与Hcol 向量在列方向和Hrow 向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape') 用来指定conv2 返回二维卷积结果部分，参数shape 可取值如下：》full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果；》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补0 部分进行计算的卷积结果部分，当size(A)>size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。

3.2 conv 函数功能：计算多维卷积格式：与conv2 函数相同3.3 filter2函数功能：计算二维线型数字滤波，它与函数fspecial 连用格式：Y=filter2(B,X)Y=filter2(B,X,'shape')说明：对于Y=filter2(B,X) ，filter2 使用矩阵 B 中的二维FIR 滤波器对数据X 进行滤波，结果Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小与X 一样；对于Y=filter2(B,X,'shape') ，filter2 返回的Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数shape 确定，其取值如下：》full 返回二维相关的全部结果，size(Y)>size(X)；》same 返回二维互相关结果的中间部分，Y 与X 大小相同；》valid 返回在二维互相关过程中，未使用边缘补0 部分进行计算的结果部分，有size(Y)<size(X) 。

3.4 fspecial 函数功能：产生预定义滤波器格式：H=fspecial(type)H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器H=fspecial('sobel') Sobel 水平边缘增强滤波器H=fspecial('prewitt') Prewitt 水平边缘增强滤波器H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤波器H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（LoG）运算滤波器H=fspecial('average',n) 均值滤波器H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器说明：对于形式H=fspecial(type) ，fspecial 函数产生一个由type 指定的二维滤波器H ，返回的H 常与其它滤波器搭配使用。

4. 彩色增强的Matlab 实现4.1 imfilter函数功能：真彩色增强格式：B=imfilter(A,h)说明：将原始图像 A 按指定的滤波器h 进行滤波增强处理，增强后的图像 B 与 A 的尺寸和类型相同。

图像的变换1. 离散傅立叶变换的Matlab 实现Matlab 函数fft、fft2 和fftn 分别可以实现一维、二维和N 维DFT 算法；而函数ifft、ifft2 和ifftn 则用来计算反DFT 。

这些函数的调用格式如下：A＝fft(X,N,DIM)其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果X 小于该数值，那么Matlab 将会对X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)其中，MROWS 和NCOLS 指定对X 进行零填充后的X 大小。

A＝fftn(X,SIZE)其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定X 相应维进行零填充后的长度。

函数ifft、ifft2 和ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

例子：图像的二维傅立叶频谱% 读入原始图像I＝imread('lena.bmp');imshow(I)% 求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I));figure;imshow(log(abs(J)),[8,10])2. 离散余弦变换的Matlab 实现2.1. dct2 函数功能：二维DCT 变换格式：B=dct2(A)B=dct2(A,m,n)B=dct2(A,[m,n])说明：B＝dct2(A) 计算 A 的DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补0 或剪裁，使 B 的大小为m×n。

2.2. dict2 函数功能：DCT 反变换格式：B=idct2(A)B=idct2(A,m,n)B=idct2(A,[m,n])说明：B＝idct2(A) 计算 A 的DCT 反变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和B=idct2(A,[m,n]) 通过对A 补0 或剪裁，使B 的大小为m×n。

2.3. dctmtx函数功能：计算DCT 变换矩阵格式：D＝dctmtx(n)说明：D＝dctmtx(n) 返回一个n×n 的DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为double 类型。

3. 图像小波变换的Matlab 实现3.1 一维小波变换的Matlab 实现(1) dwt 函数功能：一维离散小波变换格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数'wname' 对信号X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi _D) 使用指定的滤波器组Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数功能：一维离散小波反变换格式：X=idwt(cA,cD,'wname')X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)X=idwt(cA,cD,'wname',L)X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量cA 和细节分量cD 经小波反变换重构原始信号X 。

'wname' 为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器Lo_R 和Hi_R 经小波反变换重构原始信号X 。

X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号X 中心附近的L 个点。

3.2 二维小波变换的Matlab 实现二维小波变换的函数-------------------------------------------------函数名函数功能---------------------------------------------------dwt2 二维离散小波变换wavedec2 二维信号的多层小波分解idwt2 二维离散小波反变换waverec2 二维信号的多层小波重构wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2 二维小波分解的单层重构dwtpet2 二维周期小波变换idwtper2 二维周期小波反变换-------------------------------------------------------------(1) wcodemat 函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB)Y=wcodemat(X)说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵X 的编码矩阵Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为0～NB，缺省值NB＝16；OPT 指定了编码的方式（缺省值为'mat'），即：OPT＝'row' ，按行编码OPT＝'col' ，按列编码OPT＝'mat' ，按整个矩阵编码ABSOL 是函数的控制参数（缺省值为'1'），即：ABSOL＝0 时，返回编码矩阵ABSOL＝1 时，返回数据矩阵的绝对值ABS(X)(2) dwt2 函数功能：二维离散小波变换格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)说明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数'wname' 对二维信号X 进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D 和Hi_D 分解信号X 。

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