matlab在数字图像处理中的应用(1)
最新第十讲MATLAB在数字图像处理中的应用讲解教学讲义PPT课件
调用函数实现灰度变换增强
imadjust( ) 功能： 调整图像灰度值或颜色映像表。 语法： J = imadjust(I,[low high],[bottom top])
%I代表要读取的图像，low,high,bottom,top表示灰度级
RGB2 = imadjust(RGB1,...) 举例 I = imread('pout.tif'); J = imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1]);%即将0.3到0.7的灰度级扩展到
JPEG图像等。
黑白图像是指图像的每个像素只能是黑或者白， 没有中间的过渡，故又称为２值图像，其像素值 为0、1。
▪ 灰度图像是指每个像素的信息由一个量化的灰度 级来描述的图像，没有彩色信息。在灰度图像中 ，像素灰度级一般用8bit表示， 所以每个像素都 介于黑色（0）和白色（255）之间的256种灰度 中的一种，即2^8=256。
字图像。 图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位。 由于矩阵是二维的，所以可以用矩阵来描述数字图像
描述数字图像的矩阵一般采用的是整数阵，即每个像
素的亮暗，用一个整数来表示 。 位图属于静态图像，位图主要包括黑白图像、灰度图
像和彩色图像等。 图像的格式包括： BMP图像、 TIF图像、 GIF图像、
1紧凑矩阵表示2传统矩阵表示形式数字图像的表示000101101111101111fffnfffnfxyfmfmfmn???????????????????llml000101101111101111nnmmmnaaaaaaaaaa???????????????????llml?图像增强是指根据特定的需要有选择地突出图像中的某部分信息并抑制某些不需要的信息的处理方法其目的就是改善图像的视觉效果便于观看或做进一步分析处理
matlab数字图像处理的相关应用
1.图像类型转换,转换为灰度图像I=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');J=rgb2gray(I);figure,imshow(I);figure,imshow(J);转换为索引图像RGB=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');[X,map]=rgb2ind(RGB,128);figure,imshow(RGB);figure,imshow(X,map);2.图像直方图I=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');J=I(:,:,1);imshow(J);figure,imhist(J,256);3.领域平均I=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');J=I(:,:,1);H=medfilt2(J,[7,7]);figure,imshow(H);4.图像梯度算子锐化a=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');b=double(a);c=b;xy=imfinfo('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');x=xy.Width;y=xy.Height;for j=3:x-2,for i=3:y-2,c(i,j)=abs(b(i,j)-b(i+1.j+1))+abs(b(i+1,j)-b(i,j+1));endendimshow(c,[0 256],'notruesize');a=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');b=double(a);c=b;xy=imfinfo('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');x=xy.Width;y=xy.Height;for j=3:x-2,for i=3:y-2,c(i,j)=abs(b(i,j)-b(i+1.j+1))+abs(b(i+1,j)-b(i,j+1))+100;endendimshow(c,[0 256],'notruesize');5.拉普拉斯算子锐化a=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');b=double(a);c=b;xy=imfinfo('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');x=xy.Width;y=xy.Height;for j=3:x-2,for i=3:y-2,c(i,j)=b(i+1,j)+b(i,j+1)+b(i-1,j)+b(i,j-1)-4*b(i,j)+100;endendimshow(c)a=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');b=double(a);c=b;xy=imfinfo('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');x=xy.Width;y=xy.Height;for j=3:x-2,for i=3:y-2,c(i,j)=abs(b(i+1,j)+b(i,j+1)+b(i-1,j)+b(i,j-1)-4*b(i,j));if c(i,j)>5c(i,j)=c(i,j)+100;endendendimshow(c)6.对图像进行线形运算clear all;a=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');figure,imshow(a);xlabel('(a)');b=a+45;figure,imshow(b);xlabel('(b)');c=1.8*a;figure,imshow(c);xlabel('(c)');d=0.6*a;figure,imshow(d);xlabel('(d)');7灰度变换增强对比度增强clear all;a=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');b=imadjust(a,[0.3,0.7],[]);subplot(1,2,1);imshow(a);subplot(1,2,2);imshow(b);（1）图像预处理将其转换为灰度图象clear allI=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');imshow(I);imwrite(rgb2gray(I),'C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');I=rgb2gray(I);figure,imshow(I)title('»Ò¶È»¯ºóµÄͼÏñ')绘制直方图[m,n]=size(I);GP=zeros(1,256);for k=0:255GP(k+1)=length(find(I==k))/(m*n); endfigure,bar(0:255,GP,'g') title('Ô-ͼÏñÖ±·½Í¼')xlabel('»Ò¶ÈÖµ')ylabel('³öÏÖ¸ÅÂÊ')直方图均衡化S1=zeros(1,256);for i=1:256for j=1:iS1(i)=GP(j)+S1(i); endendS2=round(S1*256); for i=1:256GPeq(i)=sum(GP(find(S2==i))); endfigure,bar(0:255,GPeq,'b') title('¾ùºâ»¯ºóµÄÖ±·½Í¼')xlabel('»Ò¶ÈÖµ')ylabel('³öÏÖ¸ÅÂÊ')figure,plot(0:255,S2,'r') legend('»Ò¶È±ä»¯ÇúÏß')xlabel('Ô-ͼÏñ»Ò¶È¼¶')ylabel('¾ùºâ»¯ºó»Ò¶È¼¶')图像均衡化PA=I;for i=0:255PA(find(I==i))=S2(i+1); endfigure,imshow(PA) title('¾ùºâ»¯ºóͼÏñ')imwrite(PA,'C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg');淋浴平均clear all;I=imread('C:\Users\SXN\Desktop\1.jpg'); figure,imshow(I);figure,imhist(I,64);title('1µÄÖ±·½Í¼')J=histeq(I);figure,imshow(J);title('Ö±·½Í¼¾ùºâ·¨ÔöǿͼÏñµÄ¶Ô±È¶È')figure,imhist(J,64);title('1¾ùºâ»¯ºóµÄÖ±·½Í¼')Z=imnoise(I,'salt & pepper');figure,imshow(Z);title('1¼Ó½·ÑÎÔëÉùµÄͼÏñ')Q=medfilt2(Z);figure,imshow(Q);title('ÀûÓÃÖÐÖµÂ˲¨È¥³ýÔëÉù')h=(1/9)*[1 1 1;1 1 1;1 1 1];W=imfilter(Z,h);figure,imshow(W);title('3§·3ÁÚÓòƽ¾ù·¨³ýÈ¥ÔëÉù')。
Matlab技术在图像处理中的应用
Matlab技术在图像处理中的应用引言:图像处理在现代科学技术中占据了重要的地位，无论是在医学、工程还是娱乐行业，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。
而Matlab作为一款功能强大的编程语言和环境，被广泛应用于图像处理领域。
本文将从图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面，探讨Matlab技术在图像处理中的应用。
1. 图像增强图像增强是改善图像质量，使得图像更符合人眼视觉感知的过程。
Matlab提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数来增强图像质量。
例如，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸，将图像的像素值映射到更广的灰度范围，从而增强图像的对比度。
另外，Matlab还提供了直方图均衡化函数histeq，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图更均衡，从而提高图像的视觉效果。
2. 图像滤波图像滤波是将图像传递通过滤波器，以消除图像中的噪声或者改善图像的细节。
Matlab提供了各种滤波函数和工具，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波等。
例如，可以使用imfilter函数进行线性滤波，如高斯滤波器、中值滤波器等。
另外，Matlab还提供了快速傅里叶变换函数fft2，可以对图像进行频域滤波，如带通滤波器、陷波滤波器等。
3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者对象的过程。
Matlab中提供了多种图像分割算法和函数。
例如，可以使用基于阈值的分割算法，通过设定合适的阈值将图像的像素分为不同的类别。
另外，Matlab还提供了基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域增长算法等。
这些算法可以根据图像的纹理、颜色、亮度等特征，将图像分割为不同的区域，便于进一步的处理和分析。
4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，来识别图像中的对象或者场景。
Matlab中提供了多种图像识别的函数和工具箱，如SVM分类器、k近邻分类器等。
通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，可以训练分类器来对图像进行分类和识别。
数字图像处理在MATLAB中的应用实例
数字图像处理在MATLAB中的应用实例数字图像处理是计算机科学和工程中一个重要的领域，它涉及图像获取、图像处理、图像分析和图像显示等方面。
近年来，随着计算机技术的迅猛发展，数字图像处理在各个领域得到了广泛的应用。
本文将以MATLAB为工具，介绍数字图像处理在实际应用中的一些例子，并探讨其中的算法和原理。
首先，我们将从图像滤波的应用例子开始。
图像滤波是指对图像中的噪声进行抑制或者对图像进行平滑处理的方法。
在MATLAB中，有多种滤波器可以使用，例如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等。
在医学影像处理中，图像滤波经常用于增强图像的质量，减少噪声的干扰。
在这里，我们以平滑算法为例，介绍如何使用MATLAB进行图像滤波。
平滑算法是一种常用的图像处理技术，它通过利用像素点周围邻域像素的灰度值来估计该像素点的灰度值，从而达到平滑图像的效果。
在MATLAB中，可以使用conv2函数来实现平滑滤波。
下面是一个简单的示例代码：```I = imread('image.jpg');h = ones(5,5)/25;I_smooth = conv2(I, h, 'same');imshow(I_smooth);```其中，I是输入的图像，h是一个5x5的平滑滤波器，I_smooth是滤波后的图像。
通过改变滤波器的大小和权重，可以得到不同程度的平滑效果。
除了图像滤波，数字图像处理还有许多其他的应用。
例如，图像分割是将图像分成不同的区域，以便更好地分析和理解图像内容。
在MATLAB中，有许多图像分割的算法可以使用，如基于阈值的分割、基于边缘的分割和基于区域的分割等。
以下是一个应用基于阈值的分割算法的示例代码：```I = imread('image.jpg');I_gray = rgb2gray(I);level = graythresh(I_gray);BW = imbinarize(I_gray, level);imshow(BW);```在这个例子中，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后使用graythresh函数自动计算一个合适的阈值，最后使用imbinarize函数将图像二值化，并显示分割结果。
浅谈MATLAB在数字图像处理中的应用
浅谈MATLAB在数字图像处理中的应用MATLAB是一种广泛使用的数学软件，因其独特的数学处理能力和易于使用的接口而备受欢迎。
在数字图像处理中也得到广泛的应用。
本文将重点介绍MATLAB在数字图像处理中的应用。
MATLAB提供了强大的工具箱和函数库，可以完成各种数字图像处理任务。
例如，图像的读取、显示、保存、格式转换及基本的空间域和频率域图像处理等。
此外，MATLAB也提供了一些高级处理功能，如模糊、滤波、图像平滑、边缘检测、形态学处理等。
这些功能可以方便地实现图像的预处理和后处理。
一种广泛的数字图像处理方法是图像分割。
图像分割对于图像的识别和特征提取非常重要。
MATLAB提供了多种图像分割算法，其中最常用的是阈值处理。
MATLAB中的图像阈值函数可以根据像素的灰度值将图像分为两类，即黑白二值图像。
这种方法常用于图像中物体的识别和分离。
另一种常用的处理方法是形态学处理。
MATLAB提供了多种形态学处理函数，包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
这些函数可以用于消除图像中的噪声、填充坑洞、改善边缘定义等。
MATLAB还可以用于图像增强。
例如，可以使用直方图均衡化函数来增强图像的对比度。
此外，MATLAB中的滤波函数可以用于去除噪声和平滑图像。
最后，MATLAB可以用于图像的特征提取和分类。
这种方法可以用于图像识别、目标跟踪和目标检测等领域。
总之，MATLAB在数字图像处理中拥有广泛的应用，为数字图像处理提供了一种简便的方法，随着科学技术的不断进步，MATLAB的应用也将越来越广泛。
MATLAB在数字图像处理中的应用
邮局订阅号：８２－９４６３６０元／年技术创新图像处理《ＰＬＣ技术应用２００例》您的论文得到两院院士关注ＭＡＴＬＡＢ在数字图像处理中的应用ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＭＡＴＬＡＢｔｏＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（１．武汉军械士官学校；２．军械工程学院）涂望明１魏友国１施少敏２ＴＵＷＡＮＧＭＩＮＧＷＥＩＹＯＵＧＵＯＳＨＩＳＨＡＯＭＩＮ摘要：介绍了如何利用ＭＡＴＬＡＢ及其图像处理工具箱进行数字图像处理，并通过一些例子来说明利用ＭＡＴＬＡＢ图像处理工具箱进行图像处理的方法。
关键词：ＭＡＴＬＡＢ；图形处理；边缘检测中图分类号：ＴＰ３１７．４文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｈｏｗｔｏｕｓｅｔｈｅＭＡＴＬＡＢａｎｄｉｔ’ｓｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｏｏｌｂｏｘｔｏｍａｋｅｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｈｅｎｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅｗａｙｓｏｆｕｓｉｎｇＭＡＴＬＡＢｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｏｏｌｂｏｘｔｏｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｂｙｓｏｍｅｅｘａｍｐｌｅｓ。
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＡＴＬＡＢ，ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ文章编号：１００８－０５７０（２００７）０２－３－０２９９－０２１引言ＭＡＴＬＡＢ是由美国ＭａｔｈＷｏｒｋｓ公司推出的用于数值计算和图形处理的软件。
ＭＡＴＬＡＢ中除主包外，还包含许多功能各异的工具箱，用于解决各个领域的特定问题。
它的工具箱主要有通信、控制系统、滤波器设计、图像处理、非线性控制设计、系统识别、神经网络、最优化、模糊逻辑、信号处理、鲁棒控制、统计等。
借助于这些工具箱，用户可以非常方便地进行分析、计算及设计工作。
不仅如此，ＭＡＴＬＡＢ还具有语法简单、易学易用的特点；它丰富的函数使开发者无需重复编程，只要简单地调用和使用，往往在Ｃ语言里需要几十甚至上百行的语句在ＭＡＴＬＡＢ里只用一两个函数就可代替。
MATLAB软件在数字图像处理中的应用
［ｏ ｃ ｉ＝ｉｅ Ｉ；％得到 直方 图 的大小为 ｒｗ ｃｌ ｒｗ，ｏｌ ｓ （） ｚ ｏ ｘｏ ｎ ｎ ｍｅ（） ＝ ｕ ｌＩ； ％总像 素个 数
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２１ 灰 度 直 方 图 ． 灰 度 直 方 图 （ ｉｏｒｍ） 灰 度 级 的 函 数 ， 述 图 像 中 每 种 ｈｓ ｇａ 是 ｔ 描
摘 要 ： 绍 了ＭＡ Ｌ ＇ 言 编 程 及 其 图 像 处 理 工 具 箱 ， 过 一 些 例 子 说 明 了 利 用 ＭＡ Ｌ Ｂ ￣言 编 程 及 其 图 像 处 理 介 Ｔ ＡＢ￣ 通 ＴＡ ｉ
工具 箱进行 数字 图像 处理 的方 法。
关 键 词 ： Ｔ ＡＢ 件 ； ＭＡ Ｌ 软 图像 处 理 工 具 箱 ； 字 图像 处 理 数 中图分 类号 ：４ ４ Ｇ ３ 文献 标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ８ ０ — １ ９ ０ １７ — ８ ０ ２ ０ ）５ ０ ３ — ２
其 中 ，＝ ， ， ， 由 基 本 的 概 率 论 知 识 ， 们 可 知ｐ ） ｋ ｌ ２ … 。 我 （ 表
１ ＭＡＴ Ａ Ｌ Ｂ软 件 介绍
ＭＡ Ｌ Ｂ是ＭａｈＷｏｋ 公司 的商业软件 ．是 一种直译 式语 ＴＡ ｔｓ ｒｓ
言， 其最重 要 的功能就 是进 行矩 阵的数 值运 算 ， 的数值 分析 、 它
Ａ＝ ０１ ５ ］ ［：： ５ ； ２ ％直 方 图 的灰 度 级 范 围 ｎ ＝ｅｏ （ ｎｔ （ ， ） ｋ ｚｒｓ１ ｇｈ Ａ） １； ％像 素 数 ， 始 化 ｅ 初
处 理工具 箱 （ｍａｅＰｏ ｅｓｎ ｏ ｌｏ ）提 供 了将近２ ０ 最 基 Ｉ ｇ ｒｃ ｓｉｇＴ ｏｂ ｘ ０种 本 的图像 处理 函数 ， 利用 这 些 图像处 理 工具 箱 ， 合 其强 大 的 结 数 据处理 能力 ， 们可不 必关 心 图像 文件 的格 式 、 写 、 示 等 我 读 显 细 节 ， 把精 力集 中在算 法研 究 上 ， 大提 高 了工 作 效率 。同 而 大 时 ， 测试 这 些算 法 时既 可方 便地 得 到统 计 数据 ， 可得 到 直 在 又
Matlab在图像处理中的应用与技巧
Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。
而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。
本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。
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。
例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。
二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。
MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。
2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。
此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。
3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。
三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。
MATLAB在图像处理中应用汇总
在RGB彩色空间的原点上，任一基色均没有亮度，即原点为黑色。 三基色都达到最高亮度时则表现为白色。亮度较低的等量的三种基 色产生灰色的影调。所有这些点均落在彩色立方体的对角线上，该 对角线被称为灰色线。彩色立方体中有三个角对应于三基色—红、 绿和蓝色。剩下的三个角对应于黄色，青色和洋红（红）。2) HSI 模型
7.2 .图形文件的读写和查询 I = imread(filmane, fmt); [X,P] = imread(filmane, fmt); 格式有： Bmp; Cur; Gif; Hdf; Ico; Jpg, jpeg; Pcx; Png Tif, tiff; xwd 读 查询 I = imread('eight.tif'); info=imfinfo('rice.png') 写： Imwrite(A, filmane, fmt)
subplot(121);warp(x,y,z,I); [x,y,z]=sphere(50);
I=imread('trees.tif');
subplot(122);warp(x,y,z,I);
图像的算术运算
%加法运算 I=imread('trees.tif');
J=imread('cameraman.tif');
根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图 象处理。
运用假彩色增强主要用于：
(1) 把正常的目标置于特定的彩色背景下，使观察 者对该目标更加注意。 (2) 对于由在光谱响应在可见光以外（如红外）传 感器获取的多光谱图象，可以用假彩色再现之。
P210
图形文件格式： HDF JPEG PCX PNG XWD GIF BMP
matlab在数字图像处理中的应用(1)解读
K=immultiply(I,0.6);
两幅图像相除或者一幅图 像除以常数
imcomplement 图像求补 imlincomb 多幅图像进行线性组合
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图像的几何运算
imresize：按指定方法进行图像的缩放
imresize(A,m,method) • A原图像 • m缩放系数。m>1, 放大; 0<m<1, 缩小 • method – nearest(默认)：最近邻插值 – bilinear：双线性插值 – bicubic：双三次性插值
4
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图像基本操作
图像文件的读取
A=imread(‘文件名’,‘文件格式’)
[X,map]=imread(‘文件名’,‘文件格式’)
图像文件的写入
imwrite(A,‘文件名’,‘文件格式’) imwrite(X,map,‘文件名’,‘文件格式’)
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用于Windows环境下的任何场合
用于专业印刷 用于数字图片保存、传送 用于专业动画影视制作 用于PHOTO CD
● 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，否则不能使用
2019/2/27 9
主要内容
1
2 3
Matlab简介 Matlab中常用的基本命令 图像处理基本知识 Matlab中图像处理的基本操作
二值图像：像素值为0或1。
灰度图像：每个像素由一个量化的灰度值来描述。
uint8，uint16，double的灰度图像
二值图
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灰度图
6
Matlab 中的图像类型
RGB图像：M*N的图像需要三维矩阵（大小N*M*3）存储。
MATLAB在图像处理和计算机视觉中的应用研究
MATLAB在图像处理和计算机视觉中的应用研究MATLAB是一种高级技术计算语言和交互式开发环境，广泛应用于各种工程、科学和应用学科。
其中，MATLAB在图像处理和计算机视觉方面的应用尤其突出。
本文将深入探讨MATLAB在图像处理和计算机视觉中的应用研究。
一、MATLAB在图像处理中的应用研究图像处理指的是使用计算机对图像进行数字化处理。
MATLAB 作为一种专业的技术计算语言，能够快速高效地对图像进行处理和分析。
1. 图像处理算法的实现MATLAB中提供了丰富的图像处理函数，比如imread、imwrite、imresize等可以实现图像读取、存储、缩放等功能。
而在图像处理算法部分，MATLAB也提供了很多强大的工具箱，比如Image Processing Toolbox等，可以实现图像滤波、边缘检测、图像处理、形态学、分割等高级算法，这些算法可以快速准确地实现对图像的处理。
2. 图像处理与模式识别除了常规的图像处理算法，MATLAB还提供了机器学习、人工智能等算法，用于图像识别、分类等应用。
这些算法可以有效地实现对图像特征的提取、分类和识别，比如可以实现人脸识别、字母识别、车牌识别等应用，具有很大的应用前景。
3. MATLAB在图像处理领域的应用案例目前，MATLAB已经广泛应用于图像处理领域，比如医学影像处理、遥感图像处理、数字图像分析和机器视觉等方面。
以下是几个MATLAB图像处理应用案例：(1) 医学影像处理：医学影像处理是医学诊断过程中的一个重要环节，MATLAB 在该领域应用广泛，可以实现医学影像处理、配准、分割、重建等功能，提高了医学诊断的准确性和效率。
(2) 遥感图像处理：遥感图像处理是在遥感技术基础上进行的图像处理工作，可以实现对遥感图像的精度处理和分析。
MATLAB可以实现遥感图像处理、分割、分类等功能，帮助用户更好地理解地表信息。
(3) 机器视觉：机器视觉是计算机技术与现代制造技术相结合的产物，MATLAB可以实现机器视觉中的各项功能，比如目标检测、运动跟踪、三维重建等，应用广泛。
MATLAB实验Matlab在数字图像处理中的应用
MATLAB实验Matlab在数字图像处理中的应用实验十 Matlab在数字图像处理中的应用(基础篇)一、实验目的1(熟悉图像的四种类型。
2(熟练掌握图像的读、写操作以及显示方法。
3. 熟悉图像的类型转换以及格式转换。
二、实验原理1. 图像的表示以及数字化广义的图像是指视觉信息。
举凡照片、图画、电视画面以及由透镜、光栅及全息图所构成的光学成像等均属之。
我们观察一幅单色静止图像，其亮度的明暗变化就构成图像视觉。
所以，一幅单色(monochrome)静止的图像可以表示为强度或亮度的二维分布，其中F代表图像亮度或者强度，(x,y)是二维平面点坐标。
对于黑白图像，通常Fxy(,)用不同的灰度级来表示其亮度的差异;对于彩色图像，可以视为由单个单色的二维图像组合形成的。
例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)按不同的比例组成的。
因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。
此时，每一幅分量图像只有亮度的二维分布，如图1所示。
通常我们看到的图像是一幅亮度在空间连续变化的模拟图像(即图像关于亮度F 以及空间坐标x,y连续)。
例如在显微镜下看到的就是一副光学模拟图像。
连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够识别的点阵图像，称为数字图像。
把模拟图像转换成数字图像其实就是数字化 (即离散化)图像亮度F以及空间坐标x,y。
将坐标数字化称为取样;将亮度数字化称为量化。
采样和量化的过程如图2所示。
二维图像平面经过数字化后，变成一个个方形的像素(pixel)，亮度数字化之后变成一个二维的数值矩阵。
所以一副数字图像对应于一个数值矩阵，该矩阵通常称为图像的数据矩阵。
图像数据矩阵的大小即是图像像素的数目，矩阵的行与列决定一个像素点，矩阵元素值(也称像素值)反映该像素点的灰度。
例如图2右边所示的图像数据矩阵为8×8的二维矩阵，那么该数字图像包含8×8=64个像素，第一行第一列代表第一个像素，其像素值(元素值)1表达该像素的灰度。
数字图像处理在matlab中的基本操作
数字图像处理在matlab中的应用1.图像的缩放图像的缩放是图像的空间域变换操作，可以认为是在输入图像和输出图像之间进行像素-像素变换。
图像插值操作是图像缩放的基本方法，基本原理是，估计像素点之间位置的像素值，将输入图像和输出图像的变换在数字图像的约束下得以完善，有效的填充图像可能出现的空白点。
图像的插值包括三种方法：1.最近邻插值，该算法中，输出图像中每一个像素点的值就是与该点在输入图像中变换位置最临近采样点的值。
2.双线性插值，该方法的输出像素值是它在输入图像中2*2邻域采样点的平均值。
3.双三次插值，相比于双线性插值，其插值邻域大小为4*4，插值效果好，但相应计算量也较大。
Matlab图像处理工具箱中的函数imresize可以对图像进行缩放操作，同时指定以上所介绍的插值方法作为其函数。
以下基于matlab实现图像“hd1.bmp”的不同方式的缩放（这里设置放大倍数为2倍）%图像缩放操作代码：>> J=imread('hd1.bmp'); %图像的读入>> x1=imresize(J,2); %将图像以最近邻插值放大两倍>> x2=imresize(J,2,'bilinear'); %将图像以双线性插值放大两倍>> x3=imresize(J,2,'bicubic'); %将图像以双三次插值放大两倍>> figure,imshow(J) %图像输出显示>> figure,imshow(x1)>> figure,imshow(x2)>>figure,imshow(x3)输入输出图像对比图1-1 原图输出图1-2 最近邻插值放大2倍输出图1-3 双线性插值放大2倍输出图1-4双三次插值放大2倍输出2. 图像的点处理-灰度变换/直方图调整点处理是通过像元亮度值（灰度值）的变换来实现的。
MATLAB在数字图像处理中的应用
第12期2018年6月No.12June，20181 数字图像处理概述数字图像处理也称计算机图像处理，是运用计算机辅助工具将图像信号转换为便于分析处理的数字信号的过程，主要包含图像变换、图像增强、图像分割、提取特征等处理方法和技术。
在发展初期，图像处理的主要目的是改善图像的质量，从而改善人的视觉效果。
随着科技的不断发展，数字图像处理技术越来越先进，处理的目的也逐渐变为帮助人们理解、分析、利用图像中蕴含的信息，这对于医学、科研乃至日常生活都有着不可忽视的作用[1]。
2 MATLAB图像处理工具箱介绍首先，MATLAB 是一种用于技术运算的高性能语言，其将算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算集成到一种易操作的环境，使得用户以具体的数学知识理论来有效地处理实际问题。
其次，MATLAB 具有丰富的工具箱和超强的绘图功能，在线性代数、数理统计分析、数字信号处理、数字图像处理、工程与科学绘图、控制系统设计与仿真等方面应用非常突出[2]。
尤其在数字图像处理方面，将图像转化为便于理解的矩阵，这就允许人们巧妙地利用公式化的思想去解决图像中所存在的问题。
3 MATLAB图像处理工具箱主要功能3.1 主要函数分类介绍MATLAB 图像处理工具箱主要包括图像显示、图像文件输入/输出、图像像素值统计、图像分析、图像增强及平滑等13类函数。
3.2 主要功能介绍3.2.1 图像变换图像变换就是将图像（即二维矩阵）从时间域或空间域变换到频率域的过程。
一般利用正交变换（例如傅里叶变换、余弦变换等）的性质和特点，将图像转换到变换域中进行处理。
例如将空间域的图像转换到频率域，以改善原图像质量。
该过程利用MATLAB 中fft2()，dct2()等函数即可实现。
3.2.2 图像增强图像增强是指对图像某些具有特殊意义的区域进行强调突出，便于进一步地观察、分析和处理[4]。
图像增强的方法一般分为空间域和变换域两大类。
3.2.3 图像压缩图像压缩就是对巨大的图像数据量去冗余化，减少表示信号所需要的数码，从而减少存储信息所需占用的存储空间，以及传输图像所需耗费的时间，可简单利用MATLAB 中imratio()等函数实现。
MATLAB在图像处理中的应用
ＭＡＴＬＡＢ在图像处理中的应用【摘要】数字图像处理是20世纪60年代发展起来的一门新兴学科。
随着微型计算机性能的提高，数字图像处理技术也得到了广泛的普及，当前图像处理技术在工业自动化、工业检测、医学、遥感探测等各个方面都发挥着十分重要的作用。
对于图像处理系统来说，处理流程基本可以划分为三个阶段，首先是对获得的原始图像进行预处理；其次是抽取图像特征；最后是识别分析。
其中图像预处理阶段即图像增强阶段极为重要，如果此阶段选择的处理方式不当，后面的工作将很难取得成功。
所以,对原始图像进行预处理就显得十分的重要，直接影响后续的应用。
MATLAB是进行图像处理的有用工具。
【关键词】MATLAB编程语言图像平滑边缘检测一、MATLAB简介MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件，它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体，构成了一个方便、界面友好的用户环境。
MATLAB语言是一种简单、高效、功能极强的编程语言。
它可用于数学、计算机、电子工程、信息工程、机械工程等专业。
MATLAB 的推出得到了各个领域专家学者的广泛关注，其强大的扩展功能为各个领域的应用提供了基础。
由各个领域的专家学者相继推出了MATLAB工具箱，而且工具箱还在不断的增加，这些工具箱给各个领域的研究和工程应用提供了有力的工具。
借助于这些工具，各个层次的研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作，从而大大地节省了时间。
本文主要从图像处理方面对MATLAB的应用做了简单的综述。
将MATLAB用于数字图像处理，其优点在于以下几个方面：（1）强大、高效的矩阵和数组运算功能。
（2）语法规则与一般的高级语言类似，一个稍有编程基础的人能很快熟悉掌握。
（3）语言简洁紧凑，使用灵活，程序书写形式自由。
而且库函数十分丰富，避免了繁杂的子程序编程任务。
（4）向用户提供各种方便的绘图功能。
（5）提供了图像处理工具箱、数字信号处理工具箱、小波工具箱等各种功能强大的工具箱。
MATLAB在数字图像处理中的应用
与灰度图像相同，二值图像只需要一个数据矩阵，每
个像素只取两个灰度值。
例：用imshow函数显示一个二值图像。 >> imshow circles.tif 显示结果如图6.4.4所示： 5、在一个图形窗口中显示多幅图像
为了便于在多幅图像之间进行比较，需要将这些要比
较的图像显示在一个图形窗口中，用subimage函数。 subimage（X,map）, subimage (I), subimage (RGB)分 别用于显示索引色、灰度及真彩色图像。 subimage（x,y,…）表示将图像按指定的坐标系(x,y) 显示。
在MATLAB中，要显示一幅灰度图像，需要调用函数
imagesc（即image scale，图像缩放函数）。
例6.4.2 用imagesc函数显示一幅灰度图像。
>> x=imread('trees.tif'); >> imagesc(x); >> colormap(gray)
显示结果如图6.4.2所示：
r1=(g1-g0)/(f1-f0); b1=g0-r1*f0; r2=(g2-g1)/(f2-fg2)/(f3-f2);
b3=g2-r3*f2;
[m,n]=size(X1); X2=double(X1); for i=1:m for j=1:n
f=X2(i,j);
3、 RGB图像
RGB图像，即真彩图像，在MATLAB中存储为
n×m×3的数据矩阵。 数组中的元素定义了图像中每一个像素的红、绿、蓝 颜色值。 像素的颜色由保存在像素位置上的红、绿、蓝的灰度
值的组合来确定。
图形文件格式把RGB图像存储为24位的图像，红、 绿、蓝分别占8位。 例6.4.3 调用image函数显示RGB图像。 >> RGB=imread('flowers.tif'); >> image(RGB) 显示结果如图6.4.3所示： 4、二值图像
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● 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，否则不能使用 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，
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主要内容
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Matlab简介 简介 Matlab中常用的基本命令 中常用的基本命令 图像处理基本知识 Matlab中图像处理的基本操作
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图像基本操作
图像文件的读取 A=imread(‘文件名’,‘文件格式’) [X,map]=imread(‘文件名’,‘文件格式’) 图像文件的写入 imwrite(A,‘文件名’,‘文件格式’) imwrite(X,map,‘文件名’,‘文件格式’)
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Matlab 中常用的基本命令
特殊矩阵的生成 直接调用 MATLAB 的函数生成。 用函数zeros生成全0矩阵： A=zeros(m,n) 用函数ones生成全1矩阵： A=ones(m,n) 用函数eye生成单位阵： A=eye(m,n) 用函数rand生成随机矩阵： A=rand(m,n)
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16
Matlab 中常用的基本命令
脚本文件和函数文件的本质差异
脚本文件
函数文件
定义行
无
有
输入/输出变量
无
有
数据传送
直接访问工作空 输入变量获取数据， 间中的所有变量 输出变量提交数据
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Matlab 中常用的基本命令
注意： 注意： 自己编写函数时，所用的函数名应和保存 的m文件文件名相同。 分清矩阵相乘和点乘的区别。 注意文件命名，必须以字母开头 。
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Matlab 中常用的基本命令
(2) 矩阵运算 基本运算：矩阵的加、减、乘、除、乘方以及矩 基本运算 阵的点乘、点除、点乘方等，其主要特点是通过 MATLAB 提供的基本运算符＋、－、*、/（\）、^ 等即可完成。 函数运算：包括sin，cos，abs，max，sum等。 函数运算
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Matlab 中常用的基本命令
访问矩阵中的元素
例如对例1-1中的矩阵A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9]，如果输入 A(4) A(1,2) 结果为：ans = 2 结果为：ans = 2
可见矩阵是按列存储的。 若输入A(1,2)=6，显示结果为： A= 1 6 3 4 5 6 7 8 9 若要选取A的第二行，可以输入A(2,:) ，则显示 ans = 4
Matlab 图像处理简介
王殿伟 wangdianwei@ 通信与信息工程学院
主要内容
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Matlab简介 Matlab中常用的基本命令 中常用的基本命令 图像处理基本知识 Matlab中图像处理的基本操作 中图像处理的基本操作
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Matlab 简介
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Matlab 中常用的基本命令
例 1-2：矩阵的基本运算。 A=eye(3); B=[9,8,7;6,5,4;3,2,1]; C=A+B % 计算两个矩阵的和 D=B' % 计算矩阵B的转置 E=A*D % 做矩阵乘法，必须要满足矩阵乘法 % 的基本要求 F=det(A) % 求E的行列式值 问题：设有矩阵A和B，试问A*B和A.*B的区别？ size(A)的用法
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Matlab支持的图像格式 支持的图像格式
文件 .GIF . BMP . TIF . JPG . TGA . PCD 颜色与分辨率 256 / 96dpi 256 ～ 224 / * dpi 256 ～ 232 / * dpi 216 ～ 232 / * dpi 256 ～ 224 / 96dpi 216 ～ 232 / * dpi 用途 用于动画、多媒体程序界面， 用于动画、多媒体程序界面，网页界面 用于Windows环境下的任何场合 环境下的任何场合 用于 用于专业印刷 用于数字图片保存、 用于数字图片保存、传送 用于专业动画影视制作 用于PHOTO CD 用于
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图像基本操作
查询图像文件信息 imfinfo(‘文件名’，文件格式) 显示图像 imshow(X, map) 需要同时显示多幅图像，使用figure语句，重新打开一个图 像显示窗口。 显示直方图 imhist(I,n) imhist(X, map)
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图像基本操作
2012-4-816色图
256色图
24位真彩色图25
图像类型转换函数
dither() ：通过颜色抖动，把真彩色图像转换成索引图像或 灰度图像转换成二值图像 gray2ind() ：将灰度图像转换成索引图像 grayslice() ：通过设定的阈值将灰度图像转换成索引图像 im2bw() ：通过设定亮度阈值将灰度、真彩色、索引图像 转换成二值图像 ind2gray() ：将索引图像转换成灰度图象 ind2rgb() ：将索引图像转换成真彩色图像 rgb2gray()： 将真彩色图像转换成灰度图像 rgb2ind()： 将真彩色图像转换成索引图象
例1-4 i=imread('LENA256.bmp'); subplot(1,2,1); imshow(i); subplot(1,2,2); imhist(i)
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图像的代数运算
imadd 格式：Z=imadd(X,Y). 其中Z=X＋Y。 例1-5 增加图像的亮度 RGB=imread('onion.png'); RGB2=imadd(RGB,50); subplot(1,2,1),imshow(RGB); subplot(1,2,2),imshow(RGB2);
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Matlab 主要特点
把MATLAB的应用转到 带有编译器的C和C＋＋ 支持来自文件和外 部设备的输入数据 ，且支持用低标准 的文件的输入输出 图形用户界面 设计的工具 可结合一些外部应用程序， 包括C、C＋＋、Fortran、 Java、COM部分和Excel 快速准确的数字运算
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Matlab 中常用的基本命令
循环结构 for循环 for 循环变量 = 起始值: 步长: 终止值 循环体 end while循环 while 表达式 循环体 end
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Matlab 中常用的基本命令
分支结构 if 语句
格式一： if 逻辑表达式 执行组 end 格式二： if 逻辑表达式 执行组1 else 执行组2 end 格式三： if 逻辑表达式1 执行组1 elseif 逻辑表达式2 执行组2 …… else 执行组n end
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图像的代数运算
immultiply 例1-7 I=imread('moon.tif'); J=immultiply(I,1.2); K=immultiply(I,0.6); imsubtract 两幅图像相减或者一幅图 像除以常数 imdivide 两幅图像相除或者一幅图 像除以常数 imcomplement 图像求补 imlincomb 多幅图像进行线性组合
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Matlab 中的图像类型
二值图像：像素值为0或1。 二值图像 灰度图像：每个像素由一个量化的灰度值来描述。 灰度图像 uint8，uint16，double的灰度图像
二ห้องสมุดไป่ตู้图
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灰度图
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Matlab 中的图像类型
RGB图像 图像：M*N的图像需要三维矩阵（大小N*M*3）存储。 图像 索引图像： 索引图像：包含一个数据矩阵X和一个调色板矩阵map。 数据矩阵为double或uint8。 调色板矩阵为double型矩阵，值域为[0,1]。大小m*3(m表 示颜色数目），每一行指定一个颜色的R、G、B分量。 多帧图像序列： 多帧图像序列：4维数组，增加：帧号。
MATLAB是 Matrix Laboratory 的简称，是美国 MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数 据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和 交互式环境，主要包括 MATLAB 和 Simulink 两大部分。 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。 它的基本数据单位是矩阵。它的指令表达式与数学、工程 中常用的形式十分相似，故用它来解决问题比用C、 Fortran等语言完成相同的事情简捷的多。
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Matlab 程序调试
删除句尾分号 适当位置加上pause或keyboard语句 灵活运用%，注释出错行 使用Matlab调试器，设置断点，或单步执行
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主要内容
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Matlab简介 简介 Matlab中常用的基本命令 中常用的基本命令
图像处理基本知识
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Matlab 中常用的基本命令
(3) 程序设计基础 数据的输入/输出 数据的输入 输出 input函数：用于向计算机输入一个参数 A=input( A=input(提示信息, 选项) , ) disp函数：在命令窗口输出变量的值 A=‘hello’; disp(A)
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... f1 j ... f1N ... f2 j ... f2N ... ... ... ... ... fij ... fiN ... ... ... ... ... fMj ... fMN
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Matlab中图像的数据类型 中图像的数据类型
Matlab中图像处理的基本操作 中图像处理的基本操作