非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

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matlab图像处理

16.04.2019 15
2、对灰度图进行直方图均衡化处理(cont.)
“board_new.bmp”的灰度化图像（原图）
16.04.2019
均衡化前直方图
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2、对灰度图进行直方图均衡化处理(cont.)
No age
16.04.2019
No Image
均衡化后直方图
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经直方图均衡化后的图像
16.04.2019 11
1、图像读取、显示、截取、旋转、写入
x=imread(‘board.tif’); imshow(x); %★ y=imcrop(x); figure,imshow(y); z=imrotate(y,180); figure,imshow(z); imwrite(z, ‘board_new.bmp’, ‘bmp’);

16.04.2019
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图像变换功能

图像变换技术是图像处理的重要工具，常运用于图像压缩、滤波、编码和后续的特征抽取或信息分析过程。 Matlab 工具箱提供了常用的变换函数，如 fft2( )与ifft2( )函数分别实现二维快速傅立叶变换与其逆变换，dct2( )与idct2( )函数实现二维离散余弦变换与其逆变换。 Matlab 还提供了如二值图像的膨胀运算 dilate( )函数、腐蚀运算erode( )函数等基于数学形态学与二值图像的操作函数。
14
16.04.2019
2、对灰度图进行直方图均衡化处理(cont.)
m=imread(‘board_new.bmp’); n=rgb2gray(m); imshow(n); figure,imhist(n); I=histeq(n); figure,imshow(I); figure,imhist(I);

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。

利用Matlab进行图像处理的常用方法

利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。

随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。

一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。

通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。

对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。

对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。

此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。

二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。

常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。

1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。

2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。

直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。

对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。

锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。

三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。

常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。

1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。

MATLAB数字图像处理介绍

z
b
o
g
x1
1536
1
x
r
在图像（x1,y1）点的 RGB值是（r,g,b）
2048
y
上图是一个2048*1536大小的图像，其中这个三维矩阵的第一维就是上图中第一层代表红色数值，第二维为第二层代表绿色数值，第三维为第三层代表蓝色数值。也可以这样理解：将索引图像中的数据矩阵中每一个像素点直接加载上色图矩阵中对应的颜色值。
imshow函数显示灰度图像imshowi以下语句将显示一幅32个灰度级的图像iimshowi322使用明确指定的灰度级数目3某些情况下可能将一些超出数据惯例范围的数据显示为一幅灰度图像对于double型数组为01对于uint8型数组为0255为了将超过数据范围的数据显示为图像用户可以直接定义数据范围其调用格式如下imshowilowhigh如果用户使用一个空矩阵指定数据范围imshow将自动进行数据标度
…… …… …… m
. . . . . . . . . . . .
像素点取值：[0,1] 或[0,255]
…… n m*n个像素，如1024*768
灰度图像读入matlab中是一个二维的平面矩阵，其中行与列的乘积代表其图片中像素点的个数。
3）二值图像：数据矩阵中的元素值只是0或1。读入matlab也是一个二维矩阵。
注意：二值图像读入matlab中也是一个二维的平面矩阵，但像素点取值只限于0，1。
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。

数字图像处理及matlab实现

THANKS
05 数字图像处理的应用案例
医学影像处理
1 2 3
医学影像诊断
数字图像处理技术可以用于医学影像的预处理、增强、分割和识别，帮助医生更准确地诊断疾病。
医学图像重建
通过数字图像处理技术，可以从低质量的医学图像中重建出高质量的图像，提高医学影像的清晰度和诊断价值。
医学图像配准与融合
数字图像处理技术可以实现不同模态医学图像之间的配准与融合，提供更全面的医学信息。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数矩阵，用于数据压缩和去噪。
Matlab中的图像恢复实现
超分辨率
通过多幅低分辨率图像合成一幅高分辨率图像，提高图像的分辨率。
去噪
利用各种滤波技术去除图像中的噪声，恢复原始图像。
失真校正
对由于拍摄、传输等原因造成的图像失真进行校正，提高图像质量。
数字图像处理及 Matlab实现
目录
Contents
• 数字图像处理基础 • Matlab基础 • 数字图像处理技术 • Matlab在数字图像处理中的应用 • 数字图像处理的应用案例
01 数字图像处理基础
图像的数字化
总结词
将连续的图像转化为离散的像素点阵列。
详细描述
通过将连续的图像转化为离散的像素点阵列，数字图像处理能够将图像信息转化为计算机能够处理的数字信息。每个像素点由其位置和灰度值表示，形成数字图像。
图像的灰度级别
总结词
描述像素的亮度级别。
详细描述
图像的灰度级别决定了像素的亮度范围。灰度级别越高，图像的亮度范围越丰富，细节表现力越强。常见的灰度级别有256级（0-255）和16级（0-15）。

(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。

Matlab数字图像处理01

1.3图像的数据结构
数字图像处理中常用的数据结构有矩阵，链表，拓扑结构和关系结构。图像的数据结构用于目标表示和描述。本小节主要介绍矩阵、链表、拓扑结构和关系结构描述图像、图像的边界、区域和区域之间的关系。
1.3.1矩阵
矩阵用于描述图像，可以表示黑白图像、灰度图像和彩色图像。矩阵中的一个元素表示图像的一个像素。矩阵描述黑白图像时，矩阵中的元素取值只有0和1两个值，因此黑白图像又叫二值图像或二进制图像。矩阵描述灰度图像时，矩阵中的元素由一个量化的灰度级描述，灰度级通常为8位，即0~255之间的整数，其中0表示黑色，255表示白色。
1.2.1二进制图像
二进制图像也称为二值图像，通常用一个二维数组来描述，1位表示一个像素，组成图像的像素值非0即1，没有中间值，通常0表示黑色， 1表示白色，如图1.8所示。二进制图像一般用来描述文字或者图形，其优点是占用空间少，缺点是当表示人物或风景图像时只能描述轮廓。
1.2.2灰度图像
1.5本章小结
本章主要介绍了一些数字图像处理的基础知识。首先，介绍了图的产生像的概念、分类以及数字图像的产生，数字图像处理研究的内容和处理的实验工具。其次，介绍了图像的表示方法，其中包括二进制图像、灰度图像、RGB图像，索引图像和多帧图像。接下来，主要给出描述图像的四种数据结构，包括矩阵，链码，拓扑结构和关系结构。最后，详细说明了计算机图像的文件的四种格式：BMP格式、GIF格式、JPEG格式和TIFF格式。本章中涉及的都是数字图像处理的基本内容，可以在以后章节结合MATLAB知识，加深对数字图像处理的理解。
1.4.1BMP文件格式
BMP文件格式是Windows系统中的一种标准图像文件格式，支持 RGB、索引颜色、灰度和位图颜色模式。BMP文件一共有两种类型，设备相关位图（DDB)和设备无关位图（DIB）。Windows3.0以前的BMP文件格式与显示设备有关，因此把这种BMP文件格式称为设备相关位图 DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP文件与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图 DIB(device-independent bitmap)格式。BMP文件默认的文件扩展名是 .BMP或 .bmp。

Matlab数字图像处理12

12.1.1 基本概念
集合论是数学形态学的基础，首先对集合论的一些基本概念做一个简单介绍。腐蚀运算和膨胀运算是数学形态学的两个基本变换。参加运算的对象有两个：图像A（感兴趣目标）和结构集合B，B称为结构元素。结构元素通常是个圆盘，但它其实可以是任何形状。
设和是的子集，则把图像沿矢量平移一段距离记作或，其定义为：
12.3.6 二值图像的欧拉数
在二值图像中，像素值为1的连通区域（对象）的个数减去孔数，所得的差值为这幅图像的欧拉数。欧拉数测量的是图像的拓扑结构。在MATLAB 中，使用函数bweuler( )计算二值图像的欧拉数，该函数的调用格式为：
eul=bweuler(BW, n)：该函数计算输入的二值图像BW的欧拉数，参数n可以为4和8，默认值为8，即8连通。
在MATLAB软件中，结构元素定义为一个STREL对象。如果nhood为结构元素定义的领域，则任意大小和维数的结构元素的原点坐标为： origin=floor((size(nhood)+1)/2)。在MATLAB软件中，采用函数strel( )创建任意大小和形状的STREL对象。函数strel( )支持常用的形状，例如线型（line）、矩形（rectangle）、方形（square）、球形（ball）、钻石型（diamond）和自定义的任意型（arbitrary）等。
采用函数makelut( )建立表单后，可以采用函数applylut( )进行查表操作。在MATLAB中，函数applyl该函数采用查表的方式对二值图像的邻域进行操作，参数BW为二值图像，参数LUT为采用函数makelut( )建立的表单。返回值A为查表操作后得到的二值图像。
12.2.2 图像填充操作
在MATLAB软件中，采用函数imfill( )对二值图像或灰度图像进行填充操作。函数imfill( )的调用格式为：

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。

MATLAB图像处理入门指南

MATLAB图像处理入门指南第一章：MATLAB图像处理基础知识在这个章节中，我们将介绍MATLAB图像处理的基础知识。

首先，我们会简要介绍MATLAB是什么以及它在图像处理领域的应用。

然后，我们会介绍图像的表示和存储方式，包括灰度图像和彩色图像。

接着，我们会介绍MATLAB中常用的图像处理函数，并通过一些实例演示它们的使用方法。

第二章：MATLAB图像的读取和显示这一章节将详细介绍如何在MATLAB中读取和显示图像。

首先，我们会介绍MATLAB中读取图像的函数，并举例说明如何读取不同格式的图像文件。

然后，我们会详细介绍如何显示图像，并演示一些常用的图像显示函数的使用方法。

最后，我们会介绍如何在MATLAB中保存处理后的图像。

第三章：MATLAB图像的基本操作在这一章节中，我们将学习MATLAB中图像的基本操作。

首先，我们会介绍如何对图像进行裁剪、旋转和缩放等基本操作，以及如何调整图像的对比度和亮度。

接着，我们会介绍如何进行图像的平移和镜像操作。

最后，我们会介绍如何在图像上绘制几何图形和文本。

第四章：MATLAB图像的滤波处理这一章节将介绍MATLAB中图像的滤波处理方法。

首先，我们会介绍图像的平滑处理，包括均值滤波和高斯滤波等方法。

然后，我们会介绍图像的锐化处理，包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等方法。

接着，我们会介绍图像的边缘检测方法，包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测等方法。

最后，我们会介绍图像的噪声去除方法，包括中值滤波和小波降噪等方法。

第五章：MATLAB图像的特征提取和目标识别这一章节将介绍MATLAB中图像的特征提取和目标识别方法。

首先，我们会介绍图像的特征提取方法，包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图和尺度不变特征变换等方法。

然后，我们会介绍图像的目标识别方法，包括模板匹配和基于特征向量的目标识别等方法。

接着，我们会介绍MATLAB中常用的目标识别工具箱，并演示其使用方法。

第六章：MATLAB图像的分割和重建这一章节将介绍MATLAB中图像的分割和重建方法。

MATLAB的数字图像处理

清晰度
绝对清晰度
● Resolution (分辨率)单位
视觉效果
dpi (display pixels / inch)
每英寸显示的线数（或像素）
● dpi的数值越大，图像越清晰
dpi
300 dpi
96 dpi
21 dpi
4
不同分辨率下的图像：
●图像分辨率通常是以像素数来计量的，如： 640×480 ， 640为水平像素数， 480为垂直像素数。
5图像由基本显示单元像点构成二进制位与图像之间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位图图像像点8bit288256色色16bit21665536色色24bit22416m色色88位图像16位图像24位图像存在严格的位映射关系具有位映射关系的图叫作位图位图特指图像6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像素们经常用的数码相素数所描述的就是相拍出来的片是多大尺我机像机照照寸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
1024 ×1024 → 512 × 512 → 256 × 256 → 128 × 128 → 64 × 64 → 32 × 32
位图
图像像点
5
● 图像由基本显示单元“像点”构成 ● 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 ● 二进制位与图像之间
存在严格的“位映射”关系 ● 具有位映射关系的图叫作“位图”
取出碎片1的最后一列，取出碎片2的第一列，进行对比判断相似度高低。

Matlab数字图像处理

边缘检测可以用于图像分割、目标识别等任务，是计算机视觉领域的重要技术之一。
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Matlab提供了多种边缘检测算法，如Canny算法、Sobel算法等。
在Matlab中，可以使用edge函数进行边缘检测，该函数可以指定不同的算法和参数。
图像边缘检测：提取图像中的边缘信息，用于图像识别和特征匹配图像分割：将图像划分为若干个区域，提取出感兴趣的区域特征
常用算法：JPEG、JPEG2000等是有损压缩编码的常用算法。
应用场景：适用于对图像质量要求不高的场合，如网络传输、移动设备存储等。
压缩感知编码是一种基于稀疏性的信号处理方法，通过测量矩阵对原始信号进行压缩，然后利用稀疏基进行重构。
压缩感知编码具有较高的压缩比和较好的重构精度，能够有效地减少存储空间和传输带宽。
定义：沃尔什-哈达玛变换是一种数字图像处理技术，用于将图像从空间域变换到频率域
应用：用于图像增强、图像压缩、图像恢复等
添加标题
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原理：通过离散傅里叶变换实现图像的频谱分析
优势：能够更好地提取图像特征，提高图像处理的效果和效率
Matlab数字图像分析技术
边缘检测是数字图像处理中的一项基本技术，用于检测图像中物体的边缘。
定义：将图像从空间域转换到频率域
实现方法：通过离散傅里叶变换（DFT）或快速傅里叶变换（FFT）
添加标题
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作用：分析图像的频率特征
添加标题
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应用场景：图像去噪、图像增强、图像压缩等
定义：将图像进行多尺度分解，得到小波系数
特点：具有多尺度分析能力，能够提取图像的细节信息

使用MATLAB进行图像处理的基本技巧

使用MATLAB进行图像处理的基本技巧图像处理是数字图像处理的一种重要分支，通过对图像进行数字信号处理，实现增强、恢复、分割和分析等目标。

MATLAB作为一款强大的数学计算软件，也可以用于图像处理，并提供了丰富的图像处理工具箱。

本文将介绍一些使用MATLAB进行图像处理的基本技巧。

一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，常见的格式包括jpg、png和bmp等。

读取图像的语法格式为：img = imread('image.jpg');其中，'image.jpg'为图像文件的路径和文件名，读取的图像将存储在img数组中。

读取图像后，可以使用imshow函数将图像显示在窗口中。

语法格式如下：imshow(img);其中，img为待显示的图像数组。

二、图像的缩放对于不同的应用需求，我们可能需要对图像进行缩放。

在MATLAB中，可以使用imresize函数实现图像的缩放。

语法格式如下：resized_img = imresize(img, scale);其中，img为待缩放的图像数组，scale为缩放比例。

通过调整scale的值，可以实现图像的放大或缩小。

三、图像的灰度化在某些情况下，我们只关注图像的亮度信息，而忽略颜色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数实现图像的灰度化。

语法格式如下：gray_img = rgb2gray(img);其中，img为待灰度化的图像数组，gray_img为转换后的灰度图像数组。

四、图像的滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特征。

在MATLAB中，常用的图像滤波函数包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

1. 均值滤波均值滤波可以有效地平滑图像，并去除部分噪声。

在MATLAB中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。

Matlab技术的使用方法及步骤解析

Matlab技术的使用方法及步骤解析概述：Matlab是一种强大的数学软件，可以进行各种数值计算、数据分析、模型建立和可视化等操作。

本文将详细介绍Matlab技术的使用方法及步骤解析，包括数据处理、图像处理、模型建立和可视化等方面。

一、数据处理数据处理是Matlab技术的基础应用之一。

首先，我们需要读取数据。

Matlab 提供了多种读取数据的方式，最常用的是通过load函数读取文本或二进制文件。

其次，数据处理的重要一步是数据清洗。

我们可以使用Matlab提供的函数进行数据筛选、去重、填充空值等操作。

最后，我们可以通过Matlab的矩阵运算、统计函数和绘图函数对数据进行分析和展示。

二、图像处理Matlab也是一种强大的图像处理工具。

通过Matlab的图像处理工具箱，我们可以进行图像的读取、显示、编辑和处理。

在图像编辑方面，我们可以改变图像的大小、剪裁图像、调整图像亮度和对比度等。

在图像处理方面，我们可以进行图像滤波、边缘检测、图像分割和图像重建等操作。

此外，我们还可以进行图像的特征提取和图像匹配等高级处理。

三、模型建立Matlab是一种理想的工具，用于建立和验证各种数学模型。

在模型建立方面，Matlab提供了丰富的工具和函数。

首先，我们可以使用Matlab的符号计算工具箱来进行符号表达式的定义和运算，这对于建立复杂的数学模型非常有用。

其次，我们可以通过Matlab的最小二乘法和曲线拟合函数来进行数据拟合和参数估计。

最后，对于一些特殊的模型，我们可以使用Matlab的模型预测和仿真工具来验证和优化。

四、可视化Matlab提供了丰富的可视化工具，用于直观展示数据和模型结果。

首先，我们可以使用Matlab的绘图函数来制作各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。

其次，Matlab还提供了强大的3D绘图功能，能够显示复杂的三维数据和模型。

此外，我们可以通过Matlab的图形用户界面工具箱来制作交互式的图形界面，实现更加灵活和便捷的操作。

MATLAB图像处理与计算教程

MATLAB图像处理与计算教程第一章：MATLAB图像处理基础1.1 MATLAB图像处理介绍MATLAB是一种强大的计算软件，适用于各种领域的数据处理和分析。

图像处理是MATLAB的一个重要应用领域之一，可以帮助用户对数字图像进行分析、增强和处理。

1.2 图像读取和显示MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，用于读取、处理和显示图像。

用户可以使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow函数显示图像。

1.3 图像基本操作在MATLAB中，用户可以对图像进行一系列基本的操作，如图像的剪裁、旋转、缩放和反转。

这些操作可以通过MATLAB的内置函数来实现，或者通过自定义函数来完成。

1.4 灰度图像处理灰度图像是一种只有灰度信息而没有彩色信息的图像。

在MATLAB中，用户可以对灰度图像进行直方图均衡化、增强对比度、滤波等操作，以改善图像的质量和可读性。

第二章：MATLAB图像滤波和增强2.1 图像滤波滤波是图像处理中常用的技术之一，可以去除图像中的噪声、平滑图像或者增强图像的特定频率成分。

MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波，用户可以根据具体需求选择适合的滤波方法。

2.2 图像增强图像增强是一种改善图像质量的技术，可以使图像更清晰、更亮丽。

在MATLAB中，用户可以使用直方图增强、锐化和去雾等方法来增强图像。

2.3 边缘检测边缘是图像中灰度值由低到高或由高到低的区域，边缘检测可以用于提取图像中的边缘特征。

MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子，用户可以根据实际需求选择合适的算法。

第三章：MATLAB图像分割和识别3.1 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，可以帮助用户提取图像中感兴趣的部分。

在MATLAB中，用户可以使用阈值分割、区域生长和边缘分割等方法来实现图像分割。

3.2 目标识别目标识别是指在图像中找到目标并判断目标的种类或属性。

MATLAB数字图像处理技术

MATLAB 数字图像处理技术4 MATLAB 图像增强4.1 原理、方法及体系结构三个阶段：图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。

目的：改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；是图像变得有利于计算机处理。

方法：空间域增强方法、频域增强方法。

体系：图像增强：空间域、频率域、彩色增强空间域：像素点处理（图像灰度变换、直方图修正（中值滤波、均值滤波））、领域处理（图像平滑滤波、图像锐化滤波）频率域：低通滤波、高通滤波、同态滤波彩色处理：真彩色处理、伪彩色处理（灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色）4.2 对比度增强线性变换：(,)[(,)]N ng x y f x y m n M m-=-+-。

其中功能是把函数的灰度值(,)f x y 从范围[m,M]变为[n,N]。

非线性变换：分为对数变换和Gamma 变换。

前者表达式为(,)log[(,)1]g x y c f x y =+，其中c 为常数。

后者表达式为rf cr =，r 为CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度，为常数，灰度与光强成正比，则有1()r f g kr k c==，k 为常数通常为1，1/r 取0.4~0.8。

我们可以用一个函数imadjust 函数来实现： J=imadjust(I)；J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]);J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。

其中灰度范围用归一化灰度值，范围[0,1]。

整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch 函数来获得。

MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板，调用函数imconstrast 。

4.3 空域变换增强分为基于像素点和基于模板的两类方法。

像素选择：pixval 和impixel 。

数字图像处理技术MATLAB图像处理简介.

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分析图像中间一行灰度分布： >> plot(f(512,:))
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MATLAB图像处理基础
• 图像放缩：利用函数imresize可实现图像放缩，一般形式为： h = imresize(f, m, method); h为待放缩图像，m为倍数（小于1为缩小，大于1为放大），method为插值方法，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ值为'nearest', 'bilinear', 或 'bicubic'。
>> gb = uint8(gb) gb = 0 1 0 1
>> gbd = im2double(gb) gbd = 0 0.0039 0 0.0039
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• 图像处理的几个简单例子：
原图像（1024×1024） rose-original.tif
将原图像垂直翻转： >> f = imread('rose-original.tif'); >> fp = f(end:-1:1, :); >> imwrite(fp,'rose-verflip.tif');
quality = 100
quality = 50
quality = 5
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• 显示图像信息： >> imfinfo rose.jpg
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• 计算压缩率：将图像信息存储在结构变量中以方便运算。

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATLAB数字图像处理1 概述BW=dither(I)灰度转成二值图；X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap；[X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引；[X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。

灰度图n默认64，二值图默认2；X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v；BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图；BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。

BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图；I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图；RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB；I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。

2 图像运算2.1 图像的读写MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。

读取（imread）：[1] A=imread(filename,fmt)[2] [X,map]=imread(filename,fmt)[3] […]=imread(filename)[4] […]=imread(URL,…)说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。

前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。

URL表示引自Internet URL中的图像。

写入（imwrite）：[1] R=imwrite(A,filename,fmt);[2] R=imwrite(X,map,filename,fmt);[3] R=imwrite(…,filename);[4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2)说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。

Matlab数字图像处理5

习题

5.1 任意选择一幅彩色图像，通过MATLAB编程将其转换为灰度图像，并对灰度图像进直方图均衡化处理。 5.2 任意选择一幅灰度图像，试编程计算该图像的像素均值和标准差。 5.3 对于巴特沃斯高通滤波器（截止频率为50，阶数为5），试编程绘制该滤波器的形状。 5.4 对于一幅灰度图像，如果进行多次直方图均衡化处理，试分析灰度图像的变化情况？ 5.5 任意选择一幅灰度图像，在进行图像的中值滤波时，试分析不同的窗口大小（例如3×3和4×4）对滤波结果的影响。
5.2 图像质量评价介绍

图像质量的基本含义是指人们对一幅图像视觉感受的评价。图像增强的目的就是为了改善图像显示的主观视觉质量。图像质量包含两方面的内容，一是图像的逼真度，即被评价图像与原标准图像的偏离程度；二是图像的可懂度，指图像能向人或机器提供信息的能力。目前为止，还没有找到一种和人的主观感受一致的客观、定量的图像质量评价方法。
5.3 空域内的图像增强

空域内的图像增强就是调整灰度图像的明暗对比度，是对图像中各个像素的灰度值直接进行处理。常用的方法包括灰度变换增强和直方图增强。下面分别进行介绍。
5.3.1 灰度变换增强

灰度变换增强是在空间域内对图像进行增强的一种简单而有效的方法。灰度变换增强不改变原图像中像素的位置，只改变像素点的灰度值，并逐点进行，和周围的其他像素点无关。为了进行灰度变换，首先需要获取图像的直方图。在MATLAB中，可以通过编写程序获取灰度图像的直方图，也可以通过函数imhist( )获取灰度图像的直方图。
5.6 频域滤波

频率域图像增强首先通过傅立叶变换将图像从空间域转换为频率域，然后在频率域内对图像进行处理，最后通过傅立叶反变换转换到空间域。频率域内的图像增强通常包括低通滤波、高通滤波和同态滤波等。设为原始图像函数，为滤波器脉冲响应函数，则空域内的滤波是基于卷积运算的，如下所示：其中可以是低通或高通滤波，为空域滤波的输出图像函数。根据卷积定理，上式的傅立叶变换如下：