matlab对图像操作函数详解
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图像几何操作
figure(2)
transformtype = 'projective'; % 投影变换
transformmatrix = [ 1.1581 0
0;
-0.4228 0.6066 -0.0074;
4.2279 4.3566 1.0000 ];
% transformmatrix =[0.8 0 0; -0.2 0.8 -0.003; 3.5 1.5 1.5];
T = maketform(transformtype ,transformmatrix);
I = imread('cameraman.tif');
nI = imtransform(I,T);
subplot(1,2,1),imshow(I)
subplot(1,2,2),imshow(nI)
2.2 图像的几何变换
2.3.2 Matlab邻域操作函数
Matlab提供了可以实现邻域操作的函数，因此可以直接调用相应的邻域操作函数，完成各种邻域操 作功能： – nlfilter – colfilt – blkproc
2.3.2 Matlab邻域操作函数
nlfilter函数的一般形式为： nI =nlfilter(I,[M N],FUN)
【例】使用imtransform函数实现图像平面扭曲功能 transformtype = 'affine'; % 仿射变换 transformmatrix = [0.5 0 0; 0.5 1 0; 0 0 1]; % 仿射变换要求变换矩阵的最后一列除最后一个元素为1之外， % 其它的均为0 T = maketform(transformtype,transformmatrix); I = imread('cameraman.tif'); nI = imtransform(I,T); subplot(1,2,1),imshow(I) subplot(1,2,2),imshow(nI)
MATLAB中的图像处理技术详解
MATLAB中的图像处理技术详解图像处理是一门涉及数字图像获取、处理、分析和展示的学科，其在各个领域都有重要的应用。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，可以帮助用户轻松地进行各种图像处理操作。
本文将详细介绍MATLAB中常用的图像处理技术，包括图像读取、图像显示、灰度转换、滤波操作、边缘检测以及图像分割等。
1. 图像读取和显示首先，在MATLAB中进行图像处理的第一步是读取图像。
MATLAB提供了imread函数，可以快速读取各类图像文件，例如JPEG、PNG、BMP等。
读取的图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。
读取之后，我们可以使用imshow函数将图像显示在MATLAB的图像窗口中，便于后续处理和分析。
2. 灰度转换在实际的图像处理应用中，有时候我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以方便后续的处理和分析。
MATLAB提供了rgb2gray函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
转换后的灰度图像只包含一个通道，每个像素点的取值范围为0~255，表示灰度级。
3. 滤波操作滤波操作是在图像处理中常用的一种方法，其可以对图像进行平滑或者增强等处理。
MATLAB中提供了丰富的滤波函数，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波函数可以通过设置不同的参数来控制滤波效果，比如滤波窗口的大小、滤波核函数等。
4. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一个重要任务，其可以帮助我们识别图像中的边缘信息，进而进行物体检测和分割。
MATLAB中提供了多种边缘检测算法，包括Sobel 算子、Canny算子等。
这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的边缘检测方法，并根据需要调整相应的参数。
5. 图像分割图像分割是将图像分成若干个不同区域或者物体的过程，其在图像处理和计算机视觉中具有重要的意义。
MATLAB中提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的分割、基于区域的分割以及基于边缘的分割等。
这些算法可以根据要求对图像进行有效的分割，以满足用户的实际需求。
matlab image函数用法
matlab image函数用法MATLAB Image函数用法Image函数是Matlab的一个基本的图像处理函数，可以用来读取、显示和储存各种格式的图像，并且可以进行基本的图像矩阵变换，是Matlab中常用的图像处理方法。
以下将详细介绍如何使用Image函数：第一步：载入图片如果要对某个图片进行处理，首先需要将其载入Matlab环境中，可以使用Image函数来实现。
可以通过下面的代码来完成：A = imread('path_to_image');其中path_to_image指定了图片的位置，读取后会自动填充到变量A 中，这样就可以用A来进行后续的处理。
第二步：显示载入的图片载入完图片以后，我们可以使用下面的命令来显示该图片：imshow(A);这步骤完成后，就可以在Matlab环境中看到载入的图片。
第三步：图像矩阵变换如果要对载入的图片进行像素矩阵的变换，比如反转、镜像等等，可以使用以下代码来实现：B = imrotate(A, 90); //旋转90度C = flipud(A); //上下翻转D = fliplr(A); //左右翻转这些操作会对载入的图片进行像素矩阵变换，变换后的图像就会储存到相应变量中，例如旋转后的图像就会储存在B中，上下翻转后的图像就会储存在C中，左右翻转后的图像就会储存在D中，之后可以使用imshow函数来查看这些变换后的图片。
第四步：存储变换后的图片如果想对变换后的图片进行存储，可以使用Image函数中提供的imwrite函数来实现，可以使用如下代码：imwrite(B,'rotated.jpg'); //保存旋转后的图片imwrite(C,'Vertical_flip.jpg'); //保存上下翻转后的图片imwrite(D,'Horizontal_flip.jpg'); //保存左右翻转后的图片其中，括号内的参数指定图片的存储路径和名称，执行完上述代码，就可以在指定位置看到三张变换后的图片。
matlab平移函数
matlab平移函数Matlab是一种非常强大的数学软件，它有着丰富的函数库可以完成各种各样的数学运算和图像处理。
其中一个非常常用的函数就是平移函数，在图像处理中经常被用到。
本文将介绍Matlab中的平移函数及其用法。
平移函数是一种对图像进行平移操作的函数，可以将图像在水平和垂直方向上进行平移。
在Matlab中，平移函数的基本语法如下：```matlabB = imtranslate(A, tform)```其中，A表示原始图像，tform表示平移的参数，B表示平移后的图像。
在平移函数中，tform参数可以是一个二维平移向量或一个仿射变换矩阵。
二维平移向量表示图像在水平和垂直方向上的平移距离，可以用[x,y]表示。
仿射变换矩阵是一个2x3的矩阵，表示了图像在平移、旋转和缩放等操作下的变化。
使用平移函数进行图像平移非常简单。
下面是一个示例：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像tform = affine2d([1 0 50; 0 1 100; 0 0 1]); % 创建一个平移矩阵，向右平移50个像素，向下平移100个像素B = imtranslate(A, tform); % 对图像进行平移操作imshow(B); % 显示平移后的图像```上述示例代码中，首先使用imread函数读取了一张原始图像，然后通过affine2d函数创建了一个平移矩阵tform，该矩阵表示了图像向右平移50个像素，向下平移100个像素。
最后，使用imtranslate函数对图像进行平移操作，并使用imshow函数显示平移后的图像。
除了平移矩阵，平移函数还可以接受一个二维平移向量作为参数。
下面是一个使用二维平移向量进行图像平移的示例：```matlabA = imread('image.jpg'); % 读取原始图像tform = [50 100]; % 创建一个二维平移向量，向右平移50个像素，向下平移100个像素B = imtranslate(A, tform); % 对图像进行平移操作imshow(B); % 显示平移后的图像```上述示例代码中，创建了一个二维平移向量tform，该向量表示了图像向右平移50个像素，向下平移100个像素。
Matlab图形图像处理函数中文介绍
功能：
在二进制图像中利用
lookup表进行边沿操作。
语法：
A = applylut(BW,lut)
举例
lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2);
BW1 = imread('text.tif');
BW2 = applylut(BW1,lut);
1 0 0 0 1 1 1 0]
BW2 = bwfill(BW1,3,3,8)
BW2 =
1 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 0 0 0
1 1 1 1 1 0 1 0
1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 0 1 1 1
1 0 0 1 1 0 1 0
B = colfilt(A,[m n],[mblock nblock],block_type,fun,...)
B = colfilt(A,'indexed',...)
附录 MATLAB图像处理命令
相关命令：
blkproc, col2im, im2col, nlfilter
newmap = brighten(map,beta)
brighten(fig,beta)
相关命令：
imadjust, rgbplot
5．bwarea
功能：
计算二进制图像对象的面积。
语法：
total = bwarea(BW)
举例
BW = imread('circles.tif');
[Y,newmap] = cmpermute(X,map,index);
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。
matlab中imshow函数的用法
matlab中imshow函数的用法在matlab中，imshow函数是一个非常常用的图像显示函数。
这个函数可以展示图像并且根据需要进行调整，比如缩放、旋转、裁剪等等。
今天我们将介绍imshow函数的用法。
一、函数的基本语法imshow(I, [low high])其中I表示你想要显示的图像，low和high表示你想要调整和显示的图像的亮度范围。
如果low和high被省略，则调整整个图像的亮度范围。
二、函数的参数说明1. I：要显示的图像。
2. [low high]：是可选的参数。
这个参数可以用于调整图像的亮度范围，从而让你能够更清楚地看到图像的细节。
3. ‘InitialMagnification’参数：可以设定图片的初始缩放比例，例如'InitialMagnification','fit'表示完整显示图片。
4. 'colormap'参数：可以设定图片的颜色映射表，例如'colormap', 'gray'表示设定图片的颜色映射表为灰度图。
三、函数的使用方法1. 显示图像imshow('example.jpg')其中example.jpg是你想显示的图像文件的文件名或文件路径。
2. 调整显示的亮度范围imshow('example.jpg', [40 150])在这个例子中，只显示被选区域，而其它区域被黑色所覆盖，调整后的亮度范围为40到150。
3. 设定图片的初始缩放比例imshow('example.jpg', 'InitialMagnification', 'fit')在这个例子中，图片被完整显示，即不会对图片进行缩放。
4. 设定图片的颜色映射表imshow('example.jpg', 'colormap', 'gray')在这个例子中，调整图片的颜色映射表，使图像呈现出灰度的效果。
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
matlabimread,imshow,subplot,figure,imwrite的用法
matlabimread,imshow,subplot,figure,imwrite的用法1. imread：这个函数用于从文件中读取图像。
它的语法如下：```A = imread(filename)```其中，`filename`是字符串类型的参数，表示要读取的图像文件名。
`A`是一个矩阵，表示读取到的图像。
2. imshow：imshow函数用于显示图像。
它的语法如下：```imshow(A)```其中，`A`是一个矩阵，表示要显示的图像。
3. subplot：subplot函数用于在一个图形窗口中创建一个均匀的子图网格，并指定当前操作的子图。
它的语法如下：```subplot(m,n,p)```其中，`m`表示子图网格的行数，`n`表示子图网格的列数，`p`表示当前要操作的子图的位置。
4. figure：figure函数用于创建一个新的图形窗口。
它的语法如下：```figure```这个函数调用时不带参数，只创建一个新的图形窗口。
5. imwrite：imwrite函数用于将图像保存到一个文件中。
它的语法如下：```imwrite(A,filename)```其中，`A`是一个矩阵，表示要保存的图像，`filename`是保存图像的文件名。
这些函数在MATLAB中经常被用于图像处理和分析领域。
在具体使用时，我们可以结合其他函数一起使用，来完成一些复杂的图像处理任务。
例如，我们可以使用imread读取一张图像，然后使用imshow显示该图像：```A = imread('image.jpg');imshow(A);```我们也可以创建一个带有多个子图的图形窗口，并在不同的子图中显示不同的图像：```figure;subplot(2,2,1);imshow(A);subplot(2,2,2);imshow(B);subplot(2,2,3);imshow(C);subplot(2,2,4);imshow(D);```最后，我们还可以对处理后的图像使用imwrite保存到文件中：```C = someImageProcessingFunction(A);imwrite(C,'processed_image.jpg');```这些函数都是MATLAB中图像处理和分析的基本操作，通过它们的灵活使用，可以实现各种不同的图像处理任务。
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
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 resize函数
matlab resize函数Matlab是一种非常流行的数学软件，其中的resize函数可以用于图像处理中。
resize函数可以对图像进行缩放，同时也可以对缩放后的图像进行插值操作。
下面我们将分步骤来介绍如何使用Matlab中的resize函数。
步骤一：读取原始图像使用imread函数来读取原始图像，例如：I = imread('lena.tif');这里以常见的lena图像作为例子，将其作为原始图像进行处理。
读取后的图像可以通过imshow函数进行显示。
步骤二：确定缩放比例在缩放图像之前，我们需要确定缩放比例。
这里我们将原始图像水平方向缩小一倍，垂直方向缩小一半，缩放比例为0.5和0.5。
scale_x = 0.5;scale_y = 0.5;步骤三：调用resize函数进行缩放使用resize函数对原始图像进行缩放。
resize函数的第一个参数是原始图像，第二个参数是目标大小（用于指定缩放比例），第三个参数是插值方法。
具体而言，Matlab提供了几种插值方法，包括：最近邻插值、双线性插值、双三次插值等。
这里我们选择使用双线性插值。
J = imresize(I, [ ], 'bilinear', scale_x);这里我们把J作为缩放后的图像。
可以通过imshow函数进行显示。
步骤四：比较缩放前后的图像使用subplot函数进行图像的比较。
具体而言，subplot函数将当前图像窗口划分为M行N列个子区域，并选中第P个区域，将下一个图像显示在该区域中。
subplot(1,2,1);imshow(I); title('Original Image');subplot(1,2,2);imshow(J); title('Resized Image');M和N分别为1，P分别为1和2，即将原始图像和缩放后的图像都进行显示。
步骤五：保存缩放后的图像最后，使用imwrite函数将缩放后的图像保存到本地。
如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉
如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉第一章：MATLAB 图像处理基础图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，而MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，也是图像处理和计算机视觉研究的常用工具之一。
本章将介绍MATLAB中的图像处理基础知识，并介绍如何使用MATLAB进行图像的加载、显示和保存。
1.1 MATLAB中的图像处理函数MATLAB提供了丰富的图像处理函数，包括图像的加载和保存、图像的显示和绘制、图像的滤波和增强等。
常用的图像处理函数包括imread、imshow、imwrite、imfilter等。
1.2 图像的加载和显示使用imread函数可以加载图像，imread函数可以读取各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。
使用imshow函数可以显示图像，并提供了多种显示选项，如调整图像的亮度、对比度等。
1.3 图像的保存使用imwrite函数可以保存图像到指定的文件中，可以保存为各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。
同时，imwrite函数也支持指定图像的压缩质量和压缩格式。
第二章：图像滤波和增强图像滤波和增强是图像处理中重要的操作，可以用于去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
MATLAB提供了丰富的图像滤波和增强函数，本章将介绍常用的图像滤波和增强方法，并结合MATLAB中的函数进行实例演示。
2.1 图像平滑使用平滑滤波可以去除图像中的噪声，常用的平滑滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
MATLAB中的imfilter函数可以实现这些滤波方法，根据需要选择不同的参数进行滤波操作。
2.2 图像锐化图像锐化可以增强图像的细节和边缘，常用的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和梯度锐化等。
MATLAB中的imfilter函数和imgradient函数可以实现这些锐化方法，同样需要根据需求选择不同的参数。
2.3 对比度增强对比度增强可以增强图像的视觉效果，而不改变图像的色彩信息。
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。
matlab绘图知识点总结
matlab绘图知识点总结一、Matlab基本绘图函数1. plot函数plot函数是Matlab中最基本的绘图函数之一，用于绘制二维图表。
其基本语法为：plot(x, y)。
其中x是横轴坐标数据，y是纵轴坐标数据。
通过plot函数可以绘制折线图、散点图等。
2. bar函数bar函数用于绘制条形图，其基本语法为：bar(x, y)。
其中x是条形的横轴坐标位置，y是条形的高度。
3. pie函数pie函数用于绘制饼图，其基本语法为：pie(x, labels)。
其中x是用来指定各个扇形区域的大小的矩阵，labels则是用来指定每个扇形区域的标签。
4. hist函数hist函数用于绘制直方图，其基本语法为：hist(x, bins)。
其中x是待绘制的数据，bins则是用来指定直方图的条形数目。
5. scatter函数scatter函数用于绘制散点图，其基本语法为：scatter(x, y)。
其中x和y分别是散点的横轴和纵轴坐标数据。
6. contour函数contour函数用于绘制等高线图，其基本语法为：contour(x, y, z)。
其中x和y分别是网格的横轴和纵轴坐标，z则是用来指定等高线的数值。
二、自定义图形1. 设置标题、标签和图例在Matlab中，可以使用title、xlabel、ylabel和legend等函数分别设置图表的标题、横轴和纵轴标签以及图例。
2. 设置图表样式可以使用line属性、marker属性以及color属性等来设置折线图、散点图等的样式。
3. 修改图表坐标轴可以使用xlim、ylim函数来设置图表的横轴和纵轴范围，并使用xticks和yticks函数来设置坐标刻度。
4. 绘制多个数据集可以使用hold on函数来绘制多个数据集，并使用hold off函数来结束绘制多个图表。
5. 设置图表背景可以使用grid、box、axis equal等函数来设置图表的背景。
三、子图表绘制1. subplot函数subplot函数用于在一个图形窗口中绘制多个子图表，其基本语法为：subplot(m,n,p)。
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matlab对图像操作函数的详解一. 读写图像文件1. imreadimread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。
2. imwriteimwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)3. imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')二. 图像的显示1. imageimage函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如：a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];image(a);2. imshowimshow函数用于灰度图像文件的显示，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);3. colorbarcolorbar函数用显示图像的颜色条。
通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于绘图。
有时也许想改变颜色使用的方法。
函数caxis代表颜色轴，因为颜色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。
[cmin,cmax]=caxis返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。
它们通常被设成数据的最小值和最大值。
比如，函数mesh(peaks) 会画出函数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为[-6.5466，8.0752]，即Z的最小值和最大值。
这些值之间的数据点，使用从颜色映象中经插值得到的颜色。
如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);colorbar;4 .figurefigure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)；/figure(2)；5.imagesc(a); caxis([-3 8]) ; colorbar;标尺标度从-3，到8 显示标度尺。
三. 图像的变换1. fft2fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('e:\w01.tif');j=fft2(i);2. ifft2ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread('e:\w01.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);3. 利用fft2计算二维卷积利用fft2函数可以计算二维卷积,如:a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2];b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];a(8,8)=0;b(8,8)=0;c=ifft2(fft2(a).*fft2(b));c=c(1:5,1:5);利用conv2(二维卷积函数)校验, 如：a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2];b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];c=conv2(a,b);四. 模拟噪声生成函数和预定义滤波器1. imnoiseimnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如：i=imread('e:\w01.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声2. fspecialfspecial函数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');%均值滤波器五. 图像的增强1. 直方图imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：i=imread('e:\w01.tif');imhist(i);2. 直方图均化histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：i=imread('e:\w01.tif');j=histeq(i);3. 对比度调整imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('e:\w01.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);4. 对数变换log函数用于数字图像的对数变换，如：i=imread('e:\w01.tif');j=double(i);k=log(j);5. 基于卷积的图像滤波函数filter2函数用于图像滤波，如：i=imread('e:\w01.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('e:\w01.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);7. 中值滤波medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread('e:\w01.tif');j=medfilt2(i);8. 锐化（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:i=imread('e:\w01.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:i=imread('e:\w01.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;六. 举例二维傅立叶变换和二维傅立叶反变换：i=imread('e:\w01.tif');figure(1);imshow(i);colorbar;j=fft2(i);k=fftshift(j);figure(2);l=log(abs(k));imshow(l,[]);colorbarn=ifft2(j)/255;figure(3);imshow(n);colorbar;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 。