matlab图像处理PPT课件
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第五篇Matlab图像处理PPT课件
3）immovie 以动画方式显示图像各帧，既将各帧图片转换为matlab动画格式；只能用索引图
像； mov=immovie(X,map)
实例：5-7.m
4）subimage subplot以子图方式在一个图像窗口中显示多幅图像，但整个图像窗口采用一个调
色板，subimage可以在各个子图中采用各自的调色板； 实例：5-8.m
3）pixval 交互显示单个像素的亮度值；显示欧几里得距离；
4）imfinfo
第4页/共40页
5）size(I) 获得图像矩阵大小；
6）保存图像 imwrite(I,filename,fmt) imwrite(I,map,filename,fmt) I—待保存的图像矩阵；filename—图像保存路
第20页/共40页
5）zoom 缩放图像
zoom on，zoom off 打开或关闭缩放功能
zoom out
恢复图像的原始尺寸
zoom reset
以当前图像尺寸作为缩放起点
zoom xon，zoom yon 设置X或Y轴缩放功能
6）warp
纹理映射
imshow显示的图像在二维平面上，纹理映射可以把图像显示在其他类型的表 面，如柱面、球面等等；
为uint8和uint16，分别对应[0 255]、[0 65535]
2）二值图像 像素取值只能为0或1；逻辑矩阵；
B=logical(A) 非零为1；
第6页/共40页
3）索引图像 索引图像包括调色板和图像数据两部分，是把颜色进行排列、编号，图像数据
对应为该点像素的颜色序号而非颜色本身； 调色板为m×3矩阵，每一行代表一种颜色，各元素的值介于[0,1]之间，乘以
2）im2bw
数字图像处理课件——基于MATLAB的图像处理(PPT课件)
图像缩放
改变图像的尺寸大小，以适应不同 的显示设备或应用需求。
图像增强技术
亮度调整
通过增加或减少图像的亮度来改善图像的视觉效果。
对比度增强
调整图像的对比度，以增强图像中的细节和颜色差 异。
直方图均衡化
通过重新分布图像像素的灰度级，增强图像的整体 对比度。
滤波器应用
使用不同类型的滤波器来提取有用的图像特征或去 除噪声。
介绍课程内容，学习资源， 作业要求和评估方式。
了解编程基础和数学概念有 助于更好地理解课程内容。
MATLAB图像处理简介
MATLAB是一种强大的编程语言和开发环境，在数字图像处理领域有广泛的应 用。了解MATLAB的基本概念和图像处理函数的使用是本课程的重点。
数字图像的离散化表示
1
图像分辨率
2
了解图像中信息的密度和细节水平，学会调
数字图像处理课件——基 于MATLAB的图像处理 (PPT课件)
欢迎来到数字图像处理课程，本课程以MATLAB为基础，教授图像处理的基本 知识，包括离散化表示、图像操作、增强技术、滤波和降噪、分割与边缘检 测。
课程介绍
1 学习目标
2 课程安排
3 前置知识
掌握数字图像处理的基本概 念和技术，以及MATLAB在 图像处理中的应用。
整和优化图像的分辨率。
3
采样和量化
将连续的图像转换为离散的像素表示，了解 采样和量化的原理和方法。
颜色模型
探索常用的颜色模型，如RGB、HSV和CMYK， 以及它们在图像处理中的应用。
图像的基本操作
图像裁剪
选择感兴趣的区域，并裁剪为新的 图像，以提取出所需的信息。
图像旋转
将图像按照特定角度进行旋转，以 改变其方向或对齐。
Matlab数字图像处理PPT课件
Matlab数字图像处理PPT课件
/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
tclo kg s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
1边界选项symmetricreplicatecircular2尺寸选项samefull3模式选项corrconv三滤波器设计4空间域图像增强hfspecialtypeparameters合法取值功能average平均模板disk圆形领域的平均模板gaussian高斯模板laplacian拉普拉斯模板log高斯拉普拉斯模板prewittprewitt水平边缘检测算子sobelsobel水平边缘检测算子parameters为可选项是和所选定的滤波器类型type相关的配置参数如尺寸和标准差等
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1……是可选项，包括： 1、边界选项（’symmetric’、’replicate’、’circular’） 2、尺寸选项（’same’、’full’） 3、模式选项（’corr’、’conv’）
/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
tclo kg s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
1边界选项symmetricreplicatecircular2尺寸选项samefull3模式选项corrconv三滤波器设计4空间域图像增强hfspecialtypeparameters合法取值功能average平均模板disk圆形领域的平均模板gaussian高斯模板laplacian拉普拉斯模板log高斯拉普拉斯模板prewittprewitt水平边缘检测算子sobelsobel水平边缘检测算子parameters为可选项是和所选定的滤波器类型type相关的配置参数如尺寸和标准差等
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1……是可选项，包括： 1、边界选项（’symmetric’、’replicate’、’circular’） 2、尺寸选项（’same’、’full’） 3、模式选项（’corr’、’conv’）
MATLAB的图像处理介绍.ppt
可在matlab命令窗口输入：help imwrite，来获得提示信息。
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
MATLAB图形图像处理 ppt课件
③若x和y 都是矩阵时：大小必须相同，矩阵x 的每列与y的每列画一条曲线。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
最新MATLAB在图像处理中应用PPT课件
20
(1) 利用直方图均衡化方法增强图像 从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：一 类是频域处理法、一类是空域处理法。频域处理法的基础 是卷积定理。它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图 像的增强处理。空域处理法是直接对图像中的像素进行处 理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换 取决于增强的目的。例如增加图像的对比度，改善图像的 灰度层次等处理均属于空域处理法。
2
2.3 彩色图象简介
1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型
1) RGB模型最直接的方来自是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围， 如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可 能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如 下图中的彩色立方体所示。
9
2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图象 ( true color )
能真实反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。
( 2 ) 伪彩色图象( pseudo color )
把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩 色图象处理。
灰度到彩色的映射。
( 3 ) 假彩色图象 ( false color ) 根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图
纹理映射 [x,y,z]=cylinder; I=imread('trees.tif'); subplot(121);warp(x,y,z,I); [x,y,z]=sphere(50); I=imread('trees.tif'); subplot(122);warp(x,y,z,I);
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图像的算术运算
%加法运算 I=imread('trees.tif'); J=imread('cameraman.tif'); K=imadd(I,J); imshow(K)
(1) 利用直方图均衡化方法增强图像 从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：一 类是频域处理法、一类是空域处理法。频域处理法的基础 是卷积定理。它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图 像的增强处理。空域处理法是直接对图像中的像素进行处 理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换 取决于增强的目的。例如增加图像的对比度，改善图像的 灰度层次等处理均属于空域处理法。
2
2.3 彩色图象简介
1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型
1) RGB模型最直接的方来自是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围， 如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可 能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如 下图中的彩色立方体所示。
9
2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图象 ( true color )
能真实反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。
( 2 ) 伪彩色图象( pseudo color )
把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩 色图象处理。
灰度到彩色的映射。
( 3 ) 假彩色图象 ( false color ) 根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图
纹理映射 [x,y,z]=cylinder; I=imread('trees.tif'); subplot(121);warp(x,y,z,I); [x,y,z]=sphere(50); I=imread('trees.tif'); subplot(122);warp(x,y,z,I);
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图像的算术运算
%加法运算 I=imread('trees.tif'); J=imread('cameraman.tif'); K=imadd(I,J); imshow(K)
精通MATLAB图像处理 PPT课件
2018/11/8
6
小波工具箱
主要功能有：
(1)、完整的GUI和命令行功能，用于分析，综合 和去噪、压缩信号和图像 (2)、小波和信号处理工具箱，其中包括实现从 尺度到频率变换的函数 (3)、连续小波变换，用于多出度信号分析 (4)、分解和分析多分辨率信号和图像 (5)、信号和图像的小波包变换
2018/11/8
2018/11/8 24
关系运算和逻辑运算
符号 < <= > 功能 小于 小于或等于 大于 符号 >= == ~= 功能 大于或等于 等于 不等于
符号 &
功能 逻辑与
符号 ~
功能 逻辑非
|
2018/11/8
逻辑或
——
——
25
关系运算函数及逻辑运算函数
函数名 功能 函数名 功能
all any
所有向量为非零元素时为真 任一向量为非零元素时为真
xor ——
逻辑异或运算 ——
函数名
功能
函数名
功能
bitand
bitor bitxor
2018/11/8
位方式的逻辑与运算
位方式的逻辑或运算 位方式的逻辑异或运算
bitcmp
bitmax bitshift
位比较运算
最大无符号浮点整数 二进制数的移位运算
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第三章 MATLAB程序设计
程序设计概述 MATLAB不仅是一种功能强大的高级语言，而且是 一个集成的交互式开发环境，用户可以通过MATLAB提 供的编辑调试器编写和调试MATLAB代码. MATLAB提供了代码书写和调试的集成开发环境， 用户可以在调试器中完成书写和调试过程。单击 MATLAB主界面的“新建”工具按钮或者选择 “File”——“New”——“M-File”菜单命令，就可 以打开MATLAB代码编辑器-调试器 开发MATLAB程序一般需要经历代码编写、调试、 优化几个阶段。
数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件
C(x, y) A(x, y) B(x, y) 差值图像提供了图像间的差值信息，能用于指导动态监测、 运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
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图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
《篇Matlab图像处理》课件
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THANKS
线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
相关主题
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12.11.2020
14
物理科学学院
School of Physics
五、图像边缘检测和图像分割功能
边缘检测是一种重要的区域处理方法，边缘是 所要提取目标和背景的分界线，提取出边缘才 能将目标和背景区分开来。如果一个像素落在 边界上，那么它的邻域将成为一个灰度级变化 的带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的 变化率和方向。
物理科学学院
School of Physics
一、图像处理工具箱函数（cont.）
⑻、二维线性滤波器设计函数； ⑼、图像变换函数； ⑽、图像邻域及块操作函数； ⑾、二值图像操作函数； ⑿、基于区域的图像处理函数； ⒀、颜色图操作函数； ⒁、颜色空间转换函数； ⒂、图像类型和类型转换函数。
12.11.2020
12.11.2020
9
物理科学学院
School of Physics
图像增强方法
灰度直方图均衡化。 灰度变换法。 平滑与锐化滤波。
12.11.2020
10
物理科学学院
School of Physics
1、灰度直方图均衡化
均匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低灰 度区间上频率较大，使得图像中较暗区域中的 细节看不清楚，采用直方图修整可使原图像灰 度集中的区域拉开或使灰度分布均匀，从而增 大反差，使图像的细节清晰，达到增强目的。
12.11.2020
6
物理科学学院
School of Physics
Matlab 可操作的图像文件
包括：
• BMP • HDF • JPEG
•PCX •TIFF •XWD
12. of Physics
三、常用图像操作
图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像， imwrite( )输出图像。
12.11.2020
15
物理科学学院
School of Physics
五、图像边缘检测和图像分割功能（cont.）
边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化 率进行量化，也包括对方向的确定，其中大多数是基 于方向导数掩模求卷积的方法。
图像显示于屏幕：imshow( ) 。 图像进行裁剪：imcrop( )。 图像的插值缩放：imresize( )。 图像的旋转：imrotate( ) 。
12.11.2020
8
物理科学学院
School of Physics
四、图像增强功能
图像增强是数字图像处理过程中常用的 一种方法，目的是采用一系列技术去改 善图像的视觉效果或将图像转换成一种 更适合于人眼观察和机器自动分析的形 式。
12.11.2020
12
物理科学学院
School of Physics
3、平滑滤波
平滑技术用于平滑图像中的噪声，基本采用在 空间域上的求平均值或中值。或在频域上采取 低通滤波，因在灰度连续变化的图像中，我们 通常认为与相邻像素灰度相差很大的突变点为 噪声点，灰度突变代表了一种高频分量，低通 滤波则可以削弱图像的高频成分，平滑了图像 信号，但也可能使图像目标区域的边界变得模 糊。
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一、图像处理工具箱函数
包含一百余个函数，按其内容划分为以下几类： ⑴、图像显示函数； ⑵、图像文件输入、输出函数； ⑶、图像几何操作函数； ⑷、图像像素值及统计函数； ⑸、图像分析函数； ⑹、图像增强函数； ⑺、线性滤波函数；
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4、锐化滤波
而锐化技术采用的是频域上的高通滤波方法， 通过增强高频成分减少图像中的模糊，特别是 模糊的边缘部分得到了增强，但同时也放大了 图像的噪声。
在Matlab 中，各种滤波方法都是在空间域中 通过不同的卷积模板即滤波算子实现，可用 fspecial( )函数创建预定义的滤波算子，然后用 filter2( )或conv2( )函数在实现卷积运算的基础 上进行滤波。
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Matlab 图像处理工具箱———
Image Processing Toolbox
提高图像质量，使模糊的图像变得清晰； 提取图像的有效特征，以便进行模式识别； 通过图像变换和有效编码来压缩其频带或数据，以便
传输或存储。
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MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数 学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进 行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接 其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号 处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
直方图均衡化可用histeq( )函数实现。
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2、灰度变换法
照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比 度即整个图像偏亮或偏暗，为此需要对图像中 的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像 灰度范围，以达到改善图像质量的目的。
这一灰度调整过程可用imadjust( )函数实现。
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Matlab图像处理介绍
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MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可 视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩 阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸 多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工 程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全 面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语 言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件 的先进水平。
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二、工具箱支持的图像类型
分别为：
• 真彩色图像（RGB images）； • 索引色图像（index images） ； • 灰度图像（intensity images） ； • 二值图像（binary images） 。
由于有的函数对图像类型有限制，这四种类型可以用 工具箱的类型转换函数相互转换。