2019年最新-matlab图像处理命令-精选文档

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MATLAB图像处理基础教程

MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。

图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。

本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。

第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。

此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。

第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。

通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。

第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。

MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。

第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。

在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。

第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。

MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。

通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。

第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。

在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。

MATLAB图像处理

位图位图图像由基本显示单元像点构图像由基本显示单元像点构图像像点图像像点8bit256色色16bit161665536色色24bit242416m色色88位图像位图像1616位图像位图像2424位图像位图像二进制位与图像之间二进制位与图像之间存在严格的位映射关存在严格的位映射关像点由若干个二进制位进行描述像点由若干个二进制位进行描述二进制位代表图像颜色的数量二进制位代表图像颜色的数量具有位映射关系的图叫作位图具有位映射关系的图叫作位图位图特指图位图特指图像素像素是图片大小的基本单位图像的像素大小是指位图在高宽两个方向的像素数相乘的结果例如宽度和高度均为100像素的图片其象素数是10000像素我们经常用的数码相机像素数所描述的就是相机拍照出来的照片是多大尺寸300万像素的数码照片通常是20481536像素而500万像素数码照片则是25601920像素
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率清晰度绝对清晰度视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形）模式区全局特征（描述了指纹的总体结构）核心点三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
●
位图

MATLAB数字图像处理中的指令用法

• • • • • •
imshow(BW)显示一张二值图像BW imshow(X,map)用指定的调色板来显示图像 imshow(RGB)显示一张真彩色图像RGB imshow(...,display_option) imshow(x,y,A,...) imshow filename
• • • •
• • • • •
13.meshgrid
• • • • • • • • • • • • • • 函数功能生成绘制3-D图形所需的网格数据。在计算机中进行绘图操作时，往往需要一些采样点，然后根据这些采样点来绘制出整个图形。在进行3-D绘图操作时，涉及到x、y、z三组数据，而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面内对坐标进行采样得到的坐标对(x, y)。例如：画一个128*128，截止频率为15的理想滤波器 for u=1:128 for v=1:128 if sqrt((u-64)^2+(v-64)^2)<=15 H(u,v)=1; else H(u,v)=0; end end end imshow(H); [u,v]=freqspace(128,'meshgrid'); figure,mesh(u,v,H)
• matlab中，每个figure都有（而且仅有）一个colormap，翻译过来就是色图。 • COLORMAP(MAP) 用MAP矩阵映射当前图形的色图。 • COLORMAP('default') 默认的设置是 JET. • MAP = COLORMAP 获得当前色图矩阵. • COLORMAP(AX,...) 应用色图到AX坐标对应的图形，而非当前图形. • MAP实际上是一个mx3的矩阵，每一行的3个值都为0-1之间数，分别代表颜色组成的rgb值，[1 0 0] 代表红色，[0 1 0]代表绿色，[0 0 1]代表蓝色。系统自带了一些colormap，如：winter、autumn等。输入winter，就可以看到它是一个64x3的矩阵。用户可以自定义自己的colormap，而且不一定是64维的。

matlab画图常用命令

matlab画图常用命令clc 清理命令窗口历史内容clear 清除所有内存存储的变量值clf 清除图形whos 显示各变量信息sqrt 开方edit 开编辑窗口linspace(a,b,N) 定义等差数列，a初值，b末值，N步数（即数据个数）logspace(a,b,N) 定义等比数列，初值10^a，末值10^b，N步数（即数据个数）A.*B 矩阵点乘，对应项相乘A./B 矩阵点除A.^B 矩阵点方（指数相同也要用点方）A=[a:n:b] 定义以a为开始，步长为n的等差数列，最后一个数不超过b（n省略代表步长为1）A' 矩阵转置A=[B,C;D] 矩阵拼凑e *10^exp e^format long 后续数据显示小数点后15位format short 后续数据显示小数点后4位format bank 后续数据显示小数点后2位（不适用于复数）format long/short e 后续数据科学技术法显示，并且小数点后15位/4位format long/short eng 后续数据类似科学技术法显示，但指数保持为3的整数倍，并且有效位数（15位+1/4位+1）format + 矩阵中各元素只显示正负，零为空格format rat 以分数形式显示有理数format long/short g Matlab自定最优显示load/save +文件名载入/储存工作区数据rem(a,b) a/b的余数size(A) A矩阵的大小[行数列数]ylim([0,1])help 打开帮助界面help+帮助界面中对应标题查看对应函数的使用nthroot(x,n) x的n次实数根sign(x) x大于零输出1；x等于零输出0；x小于零输出-1log10(x) lg(x)log(x) ln(x)【注：logb(a)=ln(a)/ln(b)】fix(x) 取整round(x) 对x四舍五入floor(x) 对x向负取整ceil(x) 对x向正取整factor(x) 对x因式分解gcd(a,b) 求a,b最大公约数lcm(a,b) 求a,b最小公倍数rats(x) 用分数表示xfactorial(x) x!nchoosek(n,k) 组合数n选kprimes(x) 找出小于x的素数isprime(x) x是素数，返回1sin(),cos(),tan()... 自变量为弧度asin(),acos(),atan()... 结果为弧度max(x),min(x) x适量中的最大、最小值[a,b]=max(A) A为一行时，a为最大值，b为最大值单行位置A为m行n列时，a为m行向量，对应各列最大值，b为m行向量，对应各列最大值在该列位置多个最大值时，位置默认第一个max(A,B) A、B同大，结果为A,B中对应位置最大值的汇总矩阵mean()/median()/mode() 求平均值/中位数/众数（众数选最小值）cumsum/cumprod(A) 求A的累加/累乘结果，生成与A同大小矩阵，（列运算）单矩阵运算sum/prod(A) A矩阵列求和/求积或求行向量和/积sort(A)/sort(A,'descend') 将A升序/降序排列（行向量自身升序/降序，矩阵列升序/降序）sortrows(A,n) 按第n列排列各行，n正升序，n负降序，n省略第一列升序size(x)/[a,b]=size(x) 返回[行数,列数]/给a、b赋值length(A) 矩阵A的最大长度（行数和列数的最大值）std(A) 求A的标准差（行向量自身求解，矩阵列求解）var(A) 求A的方差（行向量自身求解，矩阵列求解）rand/randn(m,n) 生成（0,1）m×n随机数矩阵/生成均值为0，标准差为1的高斯随机数矩阵（正态分布）【通过randn(m,n)*std+mean可得到均值为mean，标准差为std的正态分布随机数矩阵】A+B*i(complex(A,B)) 生成复数或复数矩阵real(A)/imag(A) 求实部/虚部isreal(A) 实数返回1coni(A) 求共轭【或用A'也可，但会发生行列互换】x为复数时abs(x)/angle(x) 求复数的模，与水平方向的夹角realmax/realmin 返回MATLAB能够使用的最大/最小浮点数intmax/intmin 返回MATLAB能够使用的最大/最小整数pi/i/j 圆周率/虚数/虚数clock 当前时间（一般使用fix（clock）增加可读性）date 返回日期，以字符串形式eps 返回MATLAB最小间隔矩阵A(n,:)/(:,m)【A(n,end)/(end,m)】A矩阵的第n行【最后一列】/第m列【最后一行】[A,B]=meshgrid(a,b),A.*B a,b为行向量，运行结果得a*b的m*n 维矩阵【meshgrid(x)等价于meshgrid(x,x)】zeros(m)/(m,n) m*m/m*n全零矩阵ones(m)/(m,n) m*m/m*n全一矩阵diag(A) 取对角元素为列向量diag(x) 若x为行向量或列向量，结果为对角阵其他元素为零diag(A,n/-n) 对角线右上/左下第n斜线上的元素fliplr(A)/flipud(A) A矩阵列/行进行对称翻转magic(m) 创建m*m维魔方矩阵作图xlabel/ylabel('') 添加x/y轴坐标title('') 添加表头grid 使图像出现网格figure(x) 创建或打开figure x窗口，之后作图均在该窗口进行hold on 保持图像窗口中之前的图像，进而在此作图不会清除之前图像（hold off取消）plot(x1,y1,x2,y2) 同时做两个图像plot(x) x为行向量，则以点数1至n为横轴，x为纵轴作图，按顺序依次连线plot(A) A为m*n矩阵，则图像为那条曲线，每条曲线横轴均为1至m，纵轴为相应列对应值plot(x,A) 以x为横轴，A的每一列为纵轴作图(x与A同维)plot(A,B) A与B需同维，对应列分别作为横轴和纵轴作图plot('标识符') 线型：-实线:点-.点画线--虚线点型：.点o圆圈xx形状+加号*星号s方形d菱形v下三角^上三角<左三角>右三角p五角星h六角星颜色：b蓝色g绿色r红色c青色m洋红色y黄色k黑色w白色【注】，多重输出可多重设定axis([a,b,c,d]) 限制图像x轴在[a,b]，y轴在[c,d]legend('string1','string2',etc) 按照作图顺序添加图注text(x,y,'string') 在（x,y）处添加文本‘string’gtext('string') 添加文本‘string’,位置由鼠标点击确定【注】（适用于string形式）输入希腊字母需要'\'+希腊字母读法；^ 可出现上标，_ 可出现下标若想输出_或^，可用\+相应符号subplot(m,n,k) 将图形窗口划分成m行n列，所有的绘图操作都在一行一行数的第k个子图中进行【注】clf针对消除一个figure窗口内的内容，而plot等一系列操作针对一个子图中，且hold on/off被限于特定一个子图中，不影响其他子图polar(x,y) 绘制极图semilogx/semilogy(x,y) x轴对数，y轴线性/x轴线性，y轴对数作图loglog(x,y) 双对数坐标作图bar(x)/barh(x) x为矢量时，按x绘制垂直/水平条形图x为矩阵时，按各行分组绘制垂直/水平条形图bar3(x)/bar3h(x) 同上，绘制三维条形图pie(x)/pie3(x) 绘制（三维）饼状图。

(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。

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

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

2019年最新-MATLAB与仿真技术【精品参考资料】-精选文档

MATLAB 与仿真技术 • 基础篇 •应用篇
基础篇
MATLAB简介 MATLAB的数值计算功能 MATLAB的符号运算功能 MATLAB程序设计入门 MATLAB的可视化功能
主页
MATLAB简介
1．MATLAB的发展史
MATLAB名字由MATrix和 LABoratory 两词的前三个字母组合而成,意为“矩阵实验室”。
• 用MATLAB函数创建控件对象
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应用篇-Simulink仿真
快速入门
模型的创建和模型文件
仿真运行系统建模子系统的创建、封装及受控执行
常用工具箱简介仿真设计实例
目录主页
1 ．快速入门
SIMULINK是一个进行动态系统建模、仿真和综合分析的集成软件包。它可以处理的系统包括：线性、非线性系统；离散、连续及混合系统；单任务、多任务离散事件系统。
关系运算和逻辑运算。多项式：多项式的求根、分解、求导数以及多项式的拟合。数据分析函数：例如：求最大最小值、平均值、相关系数等。数值分析函数：求函数极值、函数零点和极点、数值积分、数值微分、微分方程的数值解等。付立叶变换和付立叶逆变换。
目录主页
MATLAB的符号运算功能
1.软件环境：符号工具箱（Symbolic Math Toolbox）。 2.符号运算功能
在 SIMULINK 环境中，用户可以在仿真进程中改变感兴趣的参数，实时地观察系统行为的变化。
在MATLAB 工具箱中，可直接在 SIMULINK 环境中运作的工具包很多，已覆盖通信、控制、信号处理、DSP、电力系统等诸多领域，所涉内容专业性极强。
本讲由浅入深地讲述 SIMULINK 对各种数学、工程问题的建模、仿真和分析的基本方法，采用“算例”作为主体，配以适量的归纳性表述。

zz matlab指令-36页精选文档

zz matlab指令matlab命令一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。

1、！dir可以查看当前工作目录的文件。

！dir&可以在dos状态下查看。

2、who可以查看当前工作空间变量名，whos可以查看变量名细节。

3、功能键：功能键快捷键说明方向上键Ctrl+P返回前一行输入方向下键Ctrl+N返回下一行输入方向左键Ctrl+B光标向后移一个字符方向右键Ctrl+F光标向前移一个字符Ctrl+方向右键Ctrl+R光标向右移一个字符Ctrl+方向左键Ctrl+L光标向左移一个字符home Ctrl+A光标移到行首End Ctrl+E光标移到行尾Esc Ctrl+U清除一行Del Ctrl+D清除光标所在的字符Backspace Ctrl+H删除光标前一个字符Ctrl+K删除到行尾Ctrl+C中断正在执行的命令4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。

二、函数及运算1、运算符：+：加，-：减，*：乘，/：除，\：左除^：幂，'：复数的共轭转置，()：制定运算顺序。

2、常用函数表：sin()正弦(变量为弧度)Cot()余切(变量为弧度)sind()正弦(变量为度数)Cotd()余切(变量为度数)asin()反正弦(返回弧度)acot()反余切(返回弧度)Asind()反正弦(返回度数)acotd()反余切(返回度数)cos()余弦(变量为弧度)exp()指数cosd()余弦(变量为度数)log()对数acos()余正弦(返回弧度)log10()以10为底对数acosd()余正弦(返回度数)sqrt()开方tan()正切(变量为弧度)realsqrt()返回非负根tand()正切(变量为度数)abs()取绝对值atan()反正切(返回弧度)angle()返回复数的相位角atand()反正切(返回度数)mod(x,y)返回x/y的余数sum()向量元素求和3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。

(整理)数字图像处理MATLAB指令

其他常用的图像转换函数有：gray2ind函数，将灰度图像转换成索引图像。

Im2bw函数，将其它图像转化为二值图像。

Ind2gray函数，将索引图像转换成灰度图像。

Rgb2gray函数，将彩色图像转换成灰度图像。

1．利用imread( )函数读取一幅图像，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；函数执行语句A = imread('saturn.png');whosName Size Bytes Class AttributesA 1500x1200x3 5400000 uint8imshow(A)4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；imfinfo('saturn.png')5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg 文件,设为flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。

imwrite(A,'xingxing.jpg','quality',25)B = imread('xingxing.jpg');6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。

imwrite(A , 'xingxing.bmp')C = imread('xingxing.bmp');7．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。

F = imread('circbw.tif');im2bw(F)imshow(F)实验二图像直方图与灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread('medicine_pic.jpg');g=imhist(f,256); %显示其直方图g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);%灰度转换，实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] figure,imshow(g2)g=imread('point.jpg');h=log(1+double(g));%对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图figure,imshow(h)下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：I=imread(‘pollen.jpg); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理Imshow(I); %显示原图像Title(‘原图像’); %给原图像加标题名Figure；imshow(J); %显示直方图均衡化后的图像Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图Imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名Subplot(1,2,2); %作第2幅子图Imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名1、利用自己编写的灰度直方图计算程序计算rice.tif图像的直方图，并与系统自带的计算程序进行对比。

使用Matlab处理图像（一）

使用Matlab处理图像（一）通过程序能够看到图像是进行视觉学习的第一步，今天小白就给大家如何读取图片并进行简单的操作。

01—Matlab的使用小白在大一的时候接触过Matlab，怀着激动的心打开软件，然而。

我并不会使用，面对着命令界面一顿乱敲，结果可想而知，满屏幕红红的文字，全是各种报错。

后来在做导师助教的时候，发现很多本科生在使用Matlab时和我当初采用的方法是一样的，在命令窗口里面直接敲入代码。

当输错代码的时候，就会重新复制上面所有的代码，造成开发效率极低。

这里首先小白简单介绍一下Matlab的使用。

当我们打开软件的时候会看到如下的界面，图片中我们对每个区域的功能进行了简单的介绍。

这里面占据面积最大的区域，往往是在开发过程中使用率最低的区域。

在创建一个新的工程的时候，我们需要点击界面左上角的黄色加号“New”，在下拉菜单中可以选择想要创建的文件。

在写程序的时候，我们最常用的是.m文件，可以选择下拉菜单的第一个、第二个选项来创建空白的文本。

在文本里就可以像编写C语言一样来编写程序啦。

02—显示一张图片在创建好.m文件之后，我们需要将我们想读取的图片放在工作路径下面。

虽然也可以不用放进来，但是小白建议，良好的编程习惯要从一点一滴做起，将属于一个工程的所有文件放在一个大的文件夹下是一个很好的习惯。

毕竟我们不知道什么时候可能会删除某些图片或者用不到的文件的时候，就会删除掉其他程序需要的文件，造成下次运行程序报错。

在文件中写下读取图像的代码。

image = imread('xiaobai.jpg');imshow(image)通过imread()函数来读取图像，也可以使用图片所在的路径来加载图片，这样可以实现在不同路径下图片的加载。

之后使用imshow()函数来显示图片。

这两个函数小白觉得非常好记，通过字面就能知道意思。

下面通过点击上方的绿色的三角运行程序，我们就能看到小白可爱的相片啦~通过右面的数据空间我们可以发现，image变量是一个1024*1024*3的矩阵数据。

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图像处理函数大全

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。

最全的MATLAB绘图命令

Matlab绘图强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。

此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。

这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。

本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。

一．二维绘图二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。

可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。

二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。

一．绘制二维曲线的基本函数在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。

1． plot函数的基本用法plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y 坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。

plot函数的应用格式plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。

例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线程序如下：在命令窗口中输入以下命令>> x=0:pi/100:2*pi;>> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x);>> plot(x,y)程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。

例52 绘制曲线这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线：>> t=-pi:pi/100:pi;>> x=t.*cos(3*t);>> y=t.*sin(t).*sin(t);>> plot(x,y)程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。

matlab命令大全（全面）

matlab命令⼤全（全⾯）Matlab命令⼤全A aabs 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C ccapture （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harmmean 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）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操作命令大全

MATLAB操作命令大全1.基本操作- help：查看函数的帮助文档。

- save：将变量保存到文件中。

- load：从文件中加载变量。

- clear：清除当前工作空间中的变量。

- who：列出当前工作空间中的变量。

- whos：显示当前工作空间中变量的详细信息。

- quit：退出MATLAB。

2.变量操作-=：赋值操作，将值赋给变量。

- disp：显示变量的值。

- length：返回数组的长度。

- size：返回数组的大小。

- max：返回数组的最大值。

- min：返回数组的最小值。

- sum：返回数组元素的和。

3.数学操作-+：加法操作，将两个数值相加。

--：减法操作，将两个数值相减。

-*：乘法操作，将两个数值相乘。

-/：除法操作，将两个数值相除。

-^：指数操作，将一个数值提高到指定次幂。

- sqrt：返回一个数值的平方根。

- abs：返回一个数值的绝对值。

4.矩阵操作- eye：创建一个单位矩阵。

- zeros：创建一个全0矩阵。

- ones：创建一个全1矩阵。

- rand：创建一个0到1之间的随机矩阵。

- diag：返回对角线元素。

- inv：返回矩阵的逆矩阵。

- det：返回矩阵的行列式。

5.图形操作- plot：绘制二维线图。

- scatter：绘制散点图。

- bar：绘制柱状图。

- hist：绘制直方图。

- surf：绘制三维曲面图。

- contour：绘制等高线图。

- imagesc：绘制矩阵的颜色图。

6.控制流程操作- if：用于条件判断。

- for：用于循环操作。

- while：用于循环操作。

- switch：用于多条件判断。

- break：跳出循环。

- continue：跳过当前循环，并继续执行下一次循环。

7.文件操作- fopen：打开文件。

- fclose：关闭文件。

- fprintf：将数据写入文件。

- fscanf：从文件中读取数据。

- fseek：设置文件指针的位置。

（整理）matlab命令.

（整理）matlab命令.将excel数据导⼊直接将下⾯三句话导⼊[filename, pathname]= uigetfile('*.xls'); %寻找源⽂件file=[pathname filename]; %赋名x=xlsread(file); %格式转换为矩阵之后就⽤x来代表导⼊的这个矩阵。

如excel ⾥输⼊了 1 2 34 5 6如下命令x(1,:)ans =1 2 3Matlab提供了从磁盘⽂件或剪贴簿转载数据⾄⼯作区（数据导⼊）和将⼯作区变量存⼊磁盘⽂件（数据导出）的多种途径。

最简单的办法是使⽤界⾯导⼊向导，打开⽂件菜单中的导⼊数据⽽后按提⽰操作。

Matlab ⽀持的主要数据⽂件类型和对应函数如下：导⼊⽂本⽂件⽂本⽂件需要具备统⼀的⾏列模式，使⽤分隔符作为数据项间隔，这些分隔符包括空格、逗号、tab、分号或其它。

数据⽂件可能附带标题⾏和⾏列头标签。

数值数据对于数值数据可以直接使⽤load函数装载，例如my_data.txt中数据如下：1 2 3 4 56 7 8 9 10命令A = load('my_data.txt')装载该⽂本⽂件数据。

如果数值数据使⽤其它分隔符，可以使⽤dlmread读⼊，假设my_data.txt中数据如下：7.2;8.5;6.2;6.65.4;9.2;8.1;7.2命令A = dlmread('my_data.txt', ';')读⼊该数据。

包含⾏列标签的数值数据例如：Grade1 Grade2 Grade378.8 55.9 45.999.5 66.8 78.089.5 77.0 56.7grades = textscan(fid, '%f %f %f', 3, 'headerlines', 1);fclose(fid);包含字符和数值的混合数据使⽤textread函数读⼊。

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。