Matlab图象处理工具箱
MATLAB图像处理工具箱
图2 索引色图像的结构
索引图像的数据格式
双精度类:Double (每个元素占8个字节)
整数类:Uint8 (每个元素占1个字节)
图像数组大小:m×n 图像元素取值:[1,p] 调色板矩阵:p×3
图像数组大小:m×n 图像元素取值:[0,p-1]
调色板矩阵:p×3
索引图像的double与uint8型
4.1 MATLAB图像处理程序的特点
上手容易,开发周期短,见效快。 程序代码编写量明显较小 有专门的图像处理工具箱 MATLAB程序不能脱离MATLAB平台而独立存在
4.2 图像处理工具箱的图像类型
图像处理工具箱支持4种图像类型,它们是:
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)
MATLAB提供了一些预定义的彩色表
imshow(X, hsv)
imshow(X, autumn)
imshow(X, copper)
imshow(X, gray(64))
灰度图像
存储灰度图像只需要 一个数据矩阵,数据 类 型 可 以 是 double 也 可以是uint8。
- RGB图像的表示方法 三幅分量图像合成
索引色图像
索引图像是把像素值作为RGB调色板下标的图像。 索引色图像包含2个结构,一个是调色板map;另一个 是图像数据矩阵X。 调色板是一个有3列和若干行的色彩映像矩阵,矩阵每 行代表一种色彩,通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强 度的双精度数,形成一种特定颜色。 图像数据是uint8或是双精度的。 Matlab中调色板的色彩强度是[0,1]中的浮点数,0 代表最暗,1代表最亮。
MATLAB图像处理工具箱支持四种基本图像类型
MATLAB图像处理工具箱支持四种根本图像类型:索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像。
MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像。
它存储在三维数组中。
这个三维数组有三个面,依次对应于红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种颜色,而面中的数据如此分别是这三种颜色的强度值,面中的元素对应于图像中的像素点。
设所得矩阵为X三维矩阵(256,256,3) ,X(:,:,1)代表红颜色的2维矩阵 X(:,:,2)代表绿颜色的2维矩阵, X(:,:,3)代表兰颜色的2维矩阵。
[X, map]=imread('34.bmp');r=double(X(:,:,1)); %r是256 x 256的红色信息矩阵g=double(X(:,:,2)); %g是256 x 256的绿色信息矩阵b=double(X(:,:,3)); %b是256 x 256的兰色信息矩阵索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map,其中颜色图map是按图像中颜色值进展排序后的数组。
对于每个像素,图像矩阵X包含一个值,这个值就是颜色图数组map中的索引。
颜色图map为m×3双精度矩阵,各行分别指定红、绿、蓝(R、G、B)单色值,map=[RGB],R、G、B为值域为[0,1]的实数值,m为索引图像包含的像素个数。
对于一样的数据,采用uint8格式比双精度格式节省内存空间,从而更经济。
在MATLAB中如果索引图像的颜色图小于256行,如此它的图像矩阵以uint8格式存储,否如此以双精度格式存储。
一:imread:从图像文件夹中读取图像。
A =imread(FILENAME,FMT) 读取图像到A,如果文件是包含一灰度图像,A是一二维矩阵,如果文件是包含一真彩色图像〔RGB〕,A是一三维矩阵〔M-by-N-by-3〕。
FILENAME :图像文件名;FMT:图像文件格式;文件必须在当前目录下,或在Matlab的一路径上。
第4章MATLAB图像处理工具箱
imshow(I,[low high])
其中low、high分别为数据的最小和最大值。
低于low的灰度值显示黑色;高于high的灰度值显 示白色。
RGB图像及其显示
imshow函数显示RGB图像的调用格式如下,
imshow(RGB)
参 数 RGB 是 m×n×3 的 数 组 。 imshow 显 示 数 值 (r,c,1∶3)所描述像素(r,c)。每个屏幕像素使 用24位颜色系统直接显示真彩图像,系统给每个像素 的红、绿、蓝颜色分量分配8位(256级),这样就有 1000多万种颜色(224)。
二值图像及其显示
显示二值图像用如下语句,
im2bw函数
功能:将灰度图像、索引色图像和真彩色图像→二值图像。 格式:BW=im2bw(I, level)
BW=im2bw( X, map, level)
BW=im2bw(RGB, level) level是一个归一化阈值,取值在[0,1]。
I=imread('pears.png'); BW=im2bw(I,0.5); %将RGB图像转换为二值图像 subplot(121),imshow(I); %显示原图像 subplot(122),imshow(BW);%显示转换后二值图像
3 图形图像文件信息的查询
imfinfo函数用于从图像文件中查询其信息。所获取
信息依文件类型不同而不同,至少包含下面内容
文件名
文件格式
文件格式的版本号
文件修改时间
文件的字节大小
图像的宽度(像素)
图像的长度(像素)
每个像素的位数
图像类型(RGB图像、灰度图像还是索引图像)
imfinfo('autumn.tif')
MATLAB工具箱的功能及使用方法
MATLAB工具箱的功能及使用方法引言:MATLAB是一种常用的用于数值计算和科学工程计算的高级计算机语言和环境。
它的灵活性和强大的计算能力使得它成为工程师、科学家和研究人员的首选工具之一。
而在MATLAB中,工具箱则提供了各种专业领域的功能扩展,使得用户能够更方便地进行数据分析、信号处理、优化和控制系统设计等任务。
本文将介绍MATLAB工具箱的一些常见功能及使用方法,并探讨其在不同领域中的应用。
一、图像处理工具箱图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)是MATLAB的核心工具之一,它提供了一套强大的函数和算法用于处理和分析数字图像。
在图像处理方面,可以使用MATLAB工具箱实现各种操作,如图像增强、降噪、边缘检测、图像分割等。
其中最常用的函数之一是imread,用于读取图像文件,并将其转换为MATLAB中的矩阵形式进行处理。
此外,还有imwrite函数用于将处理后的图像保存为指定的文件格式。
二、信号处理工具箱信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)是用于处理连续时间和离散时间信号的工具箱。
它提供了一系列的函数和工具用于信号的分析、滤波、变换和频谱分析等操作。
在该工具箱中,最常用的函数之一是fft,用于计算信号的快速傅里叶变换,从而获取信号的频谱信息。
此外,还有滤波器设计函数,用于设计和实现各种数字滤波器,如低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。
三、优化工具箱优化工具箱(Optimization Toolbox)提供了解决各种优化问题的函数和算法。
MATLAB中的优化工具箱支持线性规划、非线性规划、整数规划、二次规划等多种优化问题的求解。
其中最常用的函数之一是fmincon,用于求解无约束和约束的非线性优化问题。
通过传入目标函数和约束条件,该函数可以找到满足最优性和约束条件的最优解。
四、控制系统工具箱控制系统工具箱(Control System Toolbox)用于建模、设计和分析各种控制系统。
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧第一章:图像加载和保存MATLAB的图像处理工具箱提供了各种函数来加载和保存图像。
使用imread函数可以加载各种格式的图像文件,例如JPEG、PNG和BMP。
加载图像时,可以指定图像文件的路径和文件名。
加载后的图像被存储在一个矩阵中,每个像素的值可以通过索引来访问。
除了加载图像,我们也可以使用imwrite函数将处理后的图像保存为新的文件。
保存图像时,需要指定保存的路径和文件名,并且可以指定保存的图像格式。
值得一提的是,保存图像时可以选择不同的图片质量参数,以调整图像的压缩程度。
第二章:图像显示和调整MATLAB提供了各种函数来显示图像并对其进行调整。
imshow函数可以在窗口中显示图像,并且支持放大、缩小和漫游图像。
imshow还可以显示灰度图像和彩色图像。
当显示彩色图像时,imshow会自动设置调色板。
对于图像调整,可以使用imadjust函数来增强图像的对比度。
此函数可以通过调整像素值进行直方图均衡化,从而增强图像的细节。
另外,可以使用imresize函数来调整图像的大小,以适应不同的应用需求。
第三章:图像滤波和增强图像滤波是一种常见的图像处理技术。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种滤波函数,例如imfilter和medfilt2。
imfilter函数可以使用各种滤波器对图像进行卷积操作,实现模糊、锐化等效果。
medfilt2函数可以使用中值滤波器对图像进行去噪处理,适用于去除椒盐噪声等。
除了滤波,MATLAB还提供了多种图像增强函数。
例如,可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理,以增强边缘和细节。
此外,MATLAB还提供了imadjust函数来调整图像的对比度和亮度,以优化图像的视觉效果。
第四章:图像分割和边缘检测图像分割是将图像分成若干个区域的过程。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像分割算法,例如基于阈值的方法和基于边缘的方法。
MATLAB工具箱介绍
MATLAB工具箱介绍MATLAB是一种强大的数学软件,其功能强大且灵活,可用于多种领域的数学和工程计算。
MATLAB提供了一系列的工具箱,用于扩展和增强其功能。
这些工具箱涵盖了许多领域,包括图像处理、信号处理、控制系统设计、机器学习、优化、统计分析等。
下面将对MATLAB的一些重要的工具箱进行介绍。
1. 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox):该工具箱提供了大量的函数和工具,用于图像的处理和分析。
它允许用户加载、处理和保存图像,进行图像增强、滤波、分割、特征提取等操作。
此外,它还提供了各种图像处理算法,如边缘检测、图像配准、形态学处理等,可广泛应用于计算机视觉、医学影像、模式识别等领域。
2. 信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox):该工具箱提供了丰富的函数和工具,用于数字信号的分析、滤波、频谱分析、信号合成等。
它包含了多种信号处理技术,如离散傅立叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)、滤波器设计、自适应信号处理等。
信号处理工具箱广泛应用于语音处理、音频处理、通信系统设计等领域。
3. 控制系统工具箱(Control System Toolbox):该工具箱提供了丰富的函数和工具,用于控制系统的建模、分析和设计。
它允许用户创建传递函数、状态空间模型和分块模型,进行系统响应分析、稳定性分析、鲁棒性分析等。
控制系统工具箱还提供了多种经典和现代控制设计技术,如根轨迹法、频率响应法、状态反馈法、模糊控制等。
4. 机器学习工具箱(Machine Learning Toolbox):该工具箱提供了丰富的函数和工具,用于机器学习和模式识别任务。
它包含许多机器学习算法,如支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯分类器、决策树、神经网络等。
机器学习工具箱还提供了数据预处理、特征选择和模型评估的功能,可用于数据挖掘、模式分类、预测分析等应用。
5. 优化工具箱(Optimization Toolbox):该工具箱提供了多种优化算法和工具,用于优化问题的求解。
MATLAB图像处理工具箱.
图像处理工具箱1. 图像和图像数据缺省情况下, MA TLAB 将图像中的数据存储为双精度类型 (double, 64位浮点数,所需存储量很大; MA TLAB 还支持另一种类型无符号整型 (uint8,即图像矩阵中每个数据占用 1个字节。
在使用 MATLAB 工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型。
另外, uint8 与 double 两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换。
从 uint8到 double 的转换---------------------------------------------图像类型 MATLAB 语句---------------------------------------------索引色 B=double(A+1索引色或真彩色 B=double(A/255二值图像 B=double(A---------------------------------------------从 double 到 uint8的转换---------------------------------------------图像类型 MATLAB 语句---------------------------------------------索引色 B=uint8(round(A-1索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255二值图像 B=logical(uint8(round(A---------------------------------------------2. 图像处理工具箱所支持的图像类型2.1 真彩色图像R 、 G 、 B 三个分量表示一个像素的颜色。
如果要读取图像中 (100,50处的像素值, 可查看三元数据 (100,50,1:3。
真彩色图像可用双精度存储,亮度值范围是 [0,1];比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储,亮度值范围 [0,255]2.2 索引色图像包含两个结构,一个是调色板,另一个是图像数据矩阵。
matlab图像处理工具箱大全--参考
参数gamma指定了曲线的形状,该曲线用来映射I的亮度值。
如果gamma小于1,映射被加权到更高的输出值。
如果gamma大于1,映射被加权到更低的输出值。
如果省略了函数的参量,则gamma默认为1(线性映射)。
举例:调整灰度图像:K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);figure, imshow(K)调整RGB图像:RGB1 = imread('football.jpg');RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)图像处理函数详解——imadd功能:实现图像相加运算。
用法:Z = imadd(X,Y)例子:I = imread('rice.png');J = imread('cameraman.tif');K = imadd(I,J,'uint16');%转换数据类型,然后将图像相加imshow(K,[])图像处理函数详解——im2uint8功能:将图像转换为8位无符号整型。
也可将输出值限定在[0 255]内。
用法:I2 = im2uint8(I)RGB2 = im2uint8(RGB)I = im2uint8(BW)X2 = im2uint8(X,'indexed')举例:I = reshape(uint8(linspace(0,255,255)),[5 5])I2 = im2uint8(I)图像处理函数详解——im2bw功能:通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。
用法:BW = im2bw(I,level)BW = im2bw(X,map,level)BW = im2bw(RGB,level)分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。
Level是归一化的阈值,值域为[0,1]。
Matlab图像处理工具箱
图像序列
比如要将A1、A2、A3、A4、A5五幅图像合并成一个 图像序列A,Matlab
A=cat (4,A1,A2,A3,A4,A5) 也可以从图像序列中抽出1
FRM3=MULTI (:、:、:、3) 是将序列MULTI中的第3帧抽出来赋给矩阵FRM3
2.4.3 Matlab图像类型转换
工具箱中提供了许多图像类型转换的函数,从这些函数的名称就可以 看出它们的功能。 1. dither函数
Matlab图像类型转换
5. ind2gray 格式:I= Ind2gray(X, map) 6. ind2rgb函数 格式:RGB=ind2rgb(X, map)
3. Matlab工具箱
Matlab 工具箱是Matlab用来解决各个领域特定问 题的函数库,它是开放式的,可以应用,也可以根据
Matlab提供的工具箱为用户提供了丰富而实用的 资源,工具箱的内容非常广泛,涵盖了科学研究的很 多门类。目前,已有涉及数学、控制、通信、信号处 理、图像处理、经济、地理等多种学科的20多种 Matlab
图2.5 是一幅二值图像的结构
图2.5 二值图像的结构
5. 图像序列
图像处理工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。 图像序列是一个四维的数组,图像帧的序号在图像的 长、宽、颜色深度之后构成第四维。比如一个包含了 5幅400×300真彩色图像的序列,其大小为 400×300×5。
要将分散的图像合并成图像序列可以使用 Matlab的cat函数,前提是各图像的尺寸必须相同, 如果是索引色图像,调色板也必须是一样的。
2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型
图像处理工具箱支持4 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) 此外,Matlab还支持由多帧图像组成的图像序列。
matlab_图像处理工具箱
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24.4.2 旋转图像
MATLAB图像处理工具箱利用函数imrotate对图像进行旋转操作,其一般的一般调用 格式为: B = imrotate(A,angle); B = imrotate(A,angle,method)。 其中A、B分别为输入、输出图像;angle为逆时针旋转的角度,angle为负时,表示 顺时针旋转;method是旋转过程中使用的插值方法,可以是’nearest’(最近邻 插值)、’bilinear’(双线性插值)或’bicubic’(双立方插值),默认的插 值方法是最近邻插值。旋转操作会使图像尺寸变大,imrotate对原图像边界之外的 像素用0填充,显示的是黑色的背景。
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24.3.1 图像加法
对同一幅受加性噪声污染的图像求平均可以提 高图像的信噪比,从而实现图像的去噪。
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24.3.2 图像乘法
利用1、0组成的掩膜图与待处理图像相乘可以 遮住图像的指定部分。
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24.3.3 图像减法
图像减法可以用于去除背景和运动目标检测等。假设图中间的黑色小方块 是一个运动目标,通过图像的减法能够检测到该目标。在MATLAB命令窗口 输入以下指令求上图与图的差图像。 >> imshow(imsubtract(I,J))
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24.5.1 卷积和相关
线性滤波可以用卷积实现,输出图像的像素值是输入图像对应像素及其邻域像素的 线性加权,权重矩阵称为卷积窗。图说明了图像卷积的过程,图像I为,卷积窗为。 现在要计算像素点(2,4)卷积后的结果,卷积过程如下:
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24.5.2 线性滤波
MATLAB图像处理工具箱的使用方法
MATLAB图像处理工具箱的使用方法导言:MATLAB作为一种常用的数学软件,被广泛应用于科学研究和工程领域。
其中的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)提供了许多功能强大的工具,用于处理和分析图像数据。
本文将介绍一些常用的图像处理工具箱的使用方法,帮助读者更好地掌握这一工具箱的优势。
一、图像的读取和显示要使用MATLAB进行图像处理,首先需要将图像读入MATLAB环境中,并显示出来。
通过imread函数可以方便地读取图像文件,如下所示:img = imread('image.jpg');这将会将名为'image.jpg'的图像读入img变量中。
接下来,使用imshow函数可以将图像显示在MATLAB的图像窗口中:imshow(img);通过这种方式,我们可以直观地了解图像的内容和特征。
二、图像的灰度化和二值化在很多图像处理应用中,我们常常需要将图像转换为灰度图像或二值图像。
在MATLAB中,可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像:gray_img = rgb2gray(img);这将把彩色图像img转换为灰度图像gray_img。
接下来,使用im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像:binary_img = im2bw(gray_img);这将把灰度图像gray_img转换为二值图像binary_img。
通过灰度化和二值化的处理,我们可以更方便地进行后续的图像分析和处理。
三、图像的平滑处理图像中常常存在噪声,这会对后续的分析和处理造成一定的干扰。
为减少这种噪声的影响,可以对图像进行平滑处理。
在MATLAB中,有多种方法可以实现图像的平滑处理,其中较常用的是均值滤波和高斯滤波。
通过使用函数imgaussfilt和imfilter,可以分别实现高斯滤波和均值滤波:smooth_img = imgaussfilt(img);或者smooth_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));这些函数可以在图像中应用指定的滤波器来平滑图像,从而减少噪声的干扰。
图像处理工具箱matlab
图像处理工具箱matlab图像处理工具箱 MATLAB概要图像处理工具箱是 MATLAB 的一个强大的功能扩展,用于实现各种图像处理任务。
它提供了许多函数和工具,使用户能够轻松地处理、分析和编辑数字图像。
本文将介绍 MATLAB 图像处理工具箱的主要功能和应用。
导入和导出图像MATLAB 图像处理工具箱使用户能够方便地导入和导出各种图像格式。
用户可以使用`imread`函数从文件中读取图像数据,并使用`imwrite`函数将图像保存到文件中。
工具箱支持各种图像格式,如JPEG、PNG、BMP 等。
此外,还可以导入和导出其他常见的多维数据格式,如视频和 GIF 图像。
图像处理基础操作MATLAB 图像处理工具箱提供了一系列基本的图像处理操作,如缩放、旋转、裁剪、填充和调整颜色等。
用户可以使用`imresize`函数调整图像的大小,使用`imrotate`函数旋转图像,使用`imcrop`函数裁剪图像,使用`imfill`函数填充图像中的空白区域,使用`imadjust`函数调整图像的亮度和对比度等。
滤波和增强MATLAB 图像处理工具箱提供了多种滤波和增强技术,使用户能够改善图像的质量和视觉效果。
用户可以使用`imfilter`函数对图像应用线性和非线性滤波器,如平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
此外,还可以使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化,以提高图像的对比度和清晰度。
图像分割和边缘检测MATLAB 图像处理工具箱提供了多种图像分割和边缘检测算法,使用户能够从图像中提取感兴趣的对象和边界。
用户可以使用`imsegkmeans`函数对图像进行基于 K 均值的分割,使用`imbinarize`函数将图像转换为二值图像,使用`edge`函数检测图像的边缘。
此外,还可以使用`regionprops`函数获取分割后对象的属性,如面积、周长和中心位置等。
特征提取和匹配MATLAB 图像处理工具箱支持各种特征提取和匹配算法,用于图像识别和目标跟踪。
第2章 Matlab图像处理工具箱
Matlab简介-特点
1 高效、简单的程序环境
Matlab是一个交互式的系统,其开发环境是MATLAB语 言的基础和核心部分,全部功能都能在开发环境中实现。
2 强大的数值运算功能
提供大量的矩阵及其它运算函数,方便地进行一些很复 杂的计算,而且运算效率极高。Matlab命令和数学中的符号、 公式非常接近,可读性强,容易掌握。
命令(Script)文件
例:%绘制花瓣
theta=-pi:0.01:pi; rho(1,:)=2*sin(5*theta).^2; rho(2,:)=cos(10*theta).^3; rho(3,:)=sin(theta).^2; rho(4,:)=5*cos(3.5*theta).^3; for k=1:4 subplot(2,2,k),polar(theta,rho(k,:)) end
2.3 图像处理工具箱简介
Matlab是一种基于向量(数组)而不是标量的高级
程序语言,因而Matlab从本质上就提供了对图像的支
持。从图像的数字化过程可以知道,数字图像实际上 就是一组有序离散的数据,使用Matlab可以对这些离 散数据形成的矩阵进行一次性的处理。
Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工 具箱(Image Processing Toolbox)中。 图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数
help <命令名>
补充:矩阵的基本操作
1.利用矩阵创建矩阵
* diag(A) -返回矩阵A对角元素成列向量;
* diag(v)
* flipud(A) * fliplr(A) * rot90(A) * tril(A) * triu(A)
-以向量v作对角元素创建矩阵;
MATLAB7.0使用详解-第15章 图像处理工具箱
15.1.4 图像的转换
图像的转换是图像处理过程中经常要做的工作, 往往需要将图像从一种格式转换为另一种格式, 这样才能完成某些图像处理任务,之后再将图像 转换到原来的格式。图像的转换包括图像类型的 转换,如灰度图转换为二值图,和图像数据存储 格式之间的转换,如uint8型灰度图转换为single 型灰度图。
15.1.2 图像类型
不同类型的数字图像差别在于对像素的表示方法不同,MATLAB图 像处理工具箱中支持的图像类型有以下4种。 1.二值图(Binary image) 像素值为逻辑类型(logical),有两个离散灰度级,即0和1。二值 图即是通常所称的黑白图。 2.索引图(Indexed image) 3.灰度图(Grayscale image) 像 素 值 可 以 是 8 位 无 符 号 整 型 ( unit8 ) 、 16 位 无 符 号 整 型 (unit16)、16位整型(int16)、单精度浮点型(single)、双精 度 浮 点 型 ( double ) , 表 示 灰 度 级 别 。 MATLAB 利 用 自 带 的 Colormap显示灰度图。 4.RGB图 具有R(红)、G(绿)、B(蓝)3个颜色通道,每个像素由的向 量[R, G, B]表示,R、G、B可以是8位无符号整型(unit8)、16位 无符号整型(unit16)、单精度浮点型(single)、双精度浮点型 (double),它们分别表示3种颜色的深度级别。
15.3 图像的代数运算
15.3.1 图像加法
对同一幅受加性噪声污染的图像求平均可以提高 图像的信噪比。
15.3.2 图像乘法
利用1、0组成的掩膜图与待处理图像相乘可以遮 住图像的某部分。 【例6】利用图像乘法遮住图像的某部分
15.3.3 图像减法
Matlab中的图像处理技术简介
Matlab中的图像处理技术简介引言在现代科技发展的时代背景下,图像处理技术在各行各业都扮演着重要的角色。
其中,Matlab作为一种流行的编程语言和环境,提供了丰富的功能和工具箱,为图像处理领域的研究和应用提供了强大的支持。
本文将简要介绍Matlab中的图像处理技术,并探讨其在现实生活中的应用。
一、Matlab图像处理工具箱在Matlab中,图像处理工具箱是最常用的工具之一。
它提供了大量的函数和算法,用于处理和分析数字图像。
这些函数和算法可用于读取、保存、显示和操作图像,也包括一些常见的图像增强、滤波和分割技术。
1. 图像读取和显示Matlab提供了读取和显示图像的函数。
使用imread函数,可以轻松地从文件加载图像数据,并使用imshow函数将图像显示在屏幕上。
通过这些函数,可以快速了解图像的内容和质量,为后续处理做好准备。
2. 图像增强和滤波图像增强是指通过各种技术和方法改善图像的质量和可视化效果。
Matlab中提供了很多图像增强的函数,包括直方图均衡化、对比度调整和颜色增强等。
此外,图像滤波也是图像处理中常用的技术之一,通过去噪和平滑操作,可以减少图像中的噪声和干扰。
Matlab提供了多种滤波器,如均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器等,用于不同类型的图像滤波任务。
3. 图像分割和边缘检测图像分割是将图像分成不同的区域或物体的过程。
在Matlab中,有几种基于不同原理的图像分割算法可供选择,如阈值分割、区域生长和边缘检测等。
其中,边缘检测是一种常见的图像分割技术,它通过检测图像中的不连续性来确定不同区域的边界。
Matlab提供了多种边缘检测算法,如Canny算子和Sobel算子等,可以灵活地适应不同的图像处理任务。
二、Matlab图像处理的应用领域Matlab图像处理技术在各个领域都有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域的简要介绍。
1. 医学图像处理医学图像处理是一项重要的研究领域,它在疾病诊断、治疗和手术规划等方面起着关键作用。
MATLAB图像处理工具箱
例:显示索引图像,并说明与颜色映射表的关系。 解:在M文件编辑器中输入下面的代码: [X,map]=imread(‘canoe.tif’); %输入图像文件 image(X); %显示图像 colormap(map) %设置颜色表
(3)灰度图像 灰度图像通常由一个uint8、uint16、双精度类型 的数组来描述,其实质是一个数据矩阵I,该矩 阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级,每 一个元素对应于图像的一个像素点,通常0代表 黑色,1、255、65 535(针对不同存储类型) 代表白色。 例:灰度图像显示。 解:在M文件编辑器中输入下面的代码: I=imread(‘trees.tif’); %将图像格式文件读入 imagesc(I,[0 1]); %显示图像 colormap(gray) %设置颜色表
例:RGB图像显示。 解:在M文件编辑器中输入下面的代码: RGB=imread(‘greens.jpg’);%图像格式文件读入 image(RGB) %显示RGB图像 在上面的RGB图像中,要确定像素(12,9)的颜色, 可以在命令行中输入: RGB(12,9,:) 按回车键,得到: ans(:,:,1) = 26 ans(:,:,2) = 56 ans(:,:,3) = 32
• MATLAB的RGB数组可以是双精度的浮点型、8 位或16位无符号的整数类型。 • 在一个双精度类型的RGB数组中,每一个颜色分 量都是一个[0,1]范围内的数值。 如:颜色分量为(0,0,0)的像素将显示为黑色;颜 色分量为(1,1,1)的像素将显示为白色。 • 每一个像素的三个颜色分量都存储在数组的第三 维中。如:像素(10,5)的红、绿、篮颜色值分 别保存在元素RGB(10,5,1)、RGB(10,5,2)、 RGB(10,5,3)中。
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读入、显示图象
mri=uint8(zeros(128,128,1,27)); for frm=1:27 [mri(:,:,:,frm),map]=imread('mri.:,:,:,3),map) 另外还可以同时显示多帧图像中的所有帧 ,这是由montage函数完成,其语法为:
读入、显示图象
subimage(X,map) %在一个窗口里显示多个索引 图像。 subimage(I) %在一个窗口里显示多个灰度图像。 subimage(RGB) %在一个窗口里显示多个真彩图 像。 subimage(x,y,…) %将图像按指定的坐标(x,y)显 示. 下面的例子将显示两幅具有不同调色板的图像.
Name Size
Bytes Class
I 291x240
69840 uint8 array
Grand total is 69840 elements using 69840 bytes
读入、显示图象
图像读取函数为:imread,并把读取出来的图像 pout.tif存储在一个名为I的数组中,然后使用 imshow来显示数组I,使用whos命令来查看图像 数据I是如何存储在内存中,用size命令查看图像 的大小。
实现直方图均衡化
I2=histeq(I); figure, imshow(I2);
figure, imhist(I2);
保存图象
将新调节后的图像I2保存到磁盘中。假设 希望将该图像保存为JPG格式图像文件, 使用imwrite函数并指定一个文件名,该文 件的扩展名为.jpg。其程序为:
保存图象
imfinfo('pout2.jpg')
图象处理的应用例子
估计图象背景 图像rice.tif中心位置的背景亮度高于其它部 分的亮度,使用imopen函数和一个半径为 15的圆盘形结构元素对输入的图像I进行形 态打开操作。形态打开操作将会删除那些 不完全包括在半径为15的圆盘中的对象, 从而实现背景亮度的估计,其程序如下:
读入、显示图象
语句用来显示图。 load clown image(X) colormap(map)
读入、显示图象
说明:clown也是MATLAB预存的一个mat文 件,里面包含一个数据矩阵X和一个调色板 map。另一个与 image函数相似的函 数是imagesc,两者 的区别在于imagesc 能够自动调整值域 范围: figure,imagesc(X)
image(X);
读入、显示图象
colormap(map); 为了用image函数显示由矩阵表示的图像 ,MATLAB将矩阵的每个元素对应到当前 调色板的一行,并取这一行的颜色值作为 该点的颜色。因此显示图像时必须先指定 调色板,才能真实地表示图像。 例如:MATLAB预存的一组图像数据,包 含图像矩阵X和调色板矩阵map,下面的
通过使用最大类间方差法找到图片的一个合适的阈值函 数graythresh和im2bw创建一个新的二值图像bw,其程 序如下:
Matlab图象处理工具箱
3.1 Matlab图象处理初步
读入、显示图象
Imread函数用于读入各种图像文件,其语 法格式为:
I=imread(‘filename.fmt’) [X,map]=imread(‘filename.fmt’) 其中参数fmt指定了图像的格式。可选的值 为cur\bmp\hdf\ico\jpg\pcx\png\tif和xwd。 默认的文件目录为当前MATLAB的工作目 录。
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Montage(I) %拼接灰度图像 Montage(X,map) %拼接索引图像 Montage(RGB) %拼接真彩色图像 下面的例子将序列图像拼接显示. load mri montage(D,map)
读入、显示图象
Immovie 在MATLAB中,我们不但可以单独显示多帧,同 时显示所有帧,还可以用动画的方式显示帧, Immovie函数即可以将多帧图像转换成MATLAB 动画,其语法格式为: Mov=immovie(X,map) Immovie只能使用索引图像,因此如果要将其它 类型的图像转换成动画,首先要转换成索引图像 。要在MATLAB中播放这个动画,首先要指定调 色板。
读入、显示图象
向量为参数,即imshow(I,[]). imshow(BW)用于显示二值图像,图像的数据类 型可以是double和uint8,值域为或者; imshow(X,map)用于显示索引图像,X为数据图 像矩阵,map为调色板; Imshow(RGB)用于 真彩色图像。 colorbar Colorbar函数用于显示颜色条,并将图像中使用 到的色彩排列在图像旁边,这样可以根据图像的 色彩确定各像素的值。这对于用图像表示灰度范 围不在通常范围的情况非常有用。
imwrite(I2, ‘pout2.jpg’) ; imwrite(I2, ‘D:\myimage \pout2.jpg’) ;
I3=imread(‘pout2.jpg’); Figure,imshow(I3)
检查新生成文件的内容
利用imfinfo函数可以观察上述语句写了什 么内容在磁盘上。值得注意的是:在 imfinfo函数语句行未尾不要加上分号,以 保证MATLAB能够显示图像输出结果;另 外,要保证此时的路径与调用imwrite时的 路径一致。其程序如下:
读入、显示图象
>> I=imread('trees.tif'); >> imshow(I) >> colormap(jet(64)) >> colorbar
读入、显示图象
Montage 多帧图像指的是包含不止一幅图像的图像 ,MATLAB中支持多帧图像的文件格式有 HDF和TIFF两种。多帧图像的显示方式也 有两种,一种是显示多帧图像中的一帧, 另一种是同时显示多帧图像的所有帧。例 如读取图像mri的第3帧,我们可以用下列 语句实现:
读入、显示图象
在MATLAB中读取图像还经常使用load这个命令 。load的功能是从*.mat文件中读取变量。 Load格式为: load filename %把名为filename的*.mat文件中 存储变量读入MATLAB的工作空间,各变量名为 存储时的变量名。 load filename X Y %把名为filename的*.mat文件 中存储的X和Y变量读入MATLAB的工作空间。
读入、显示图象
当用字符串格式文件名称时, Load(‘filename’)可 以直接读取名为filename的*.mat文件. 例如
[I,map]=imread('pout.tif'); save newfile I map load newfile I whos
读入、显示图象
MATLAB及图像处理工具箱的显示功能非 常强大,不仅可以用来显示各种类型的图 像,还可以用多种方式显示图像及图像序 列。下面对这些函数进行介绍。 1、image Image是MATLAB本身提供的最原始的图 像显示函数,其使用格式如下:
读入、显示图象
Load filename.ext Load filename-ASCTT Load filename-MAT Load(‘filename’) Load filename.ext可以读取名为filename的ASCII 文件,文件可以存储各列用空格分开的ASCII格式 的变量值. Load filename-ASCTT和Load filename-MAT决定是以ASCII格式还是以二进制 格式读取变量
读入、显示图象
一般可以用下例语句放映动画: Colormap(map),movie(mov) 例如 load mri mov=immovie(D,map); colormap(map); movie(mov)
读入、显示图象
Subimage MATLAB提供的subplot函数虽然能将一个 图像窗口分成几个部分,但同一个图像窗 口内只能有一个调色板。而MATLAB图像 处理工具箱的Subimage函数可在一个图像 窗口内使用多个调色板,使得各种图像能 在同一个图像窗口中显示。 Subimage函数的语法格式为:
读入、显示图象
>> load trees >> [X2,map2]=imread('fore st.tif'); >> subplot(121),subimage( X,map) >> subplot(122),subimage( X2,map2)
读入、显示图象
I=imread(‘pout.tif’) ; imshow(I); whos; size(I);
图象处理的应用例子
clear;close all; I=imread('rice.tif') ; imshow(I); bg=imopen(I,strel('disk', 15));
图象处理的应用例子
原始图象减去背景图象
将背景图像bg从原始图像I中减去,从而创建一个新的 、背景较为一致的图像,其程序如下:
uint8 uint16 double
[0, 255] [0, 65535] [0, 1]
读入、显示图象
I=imread(‘pout.tif’) ; imshow(I); whos; size(I);
f=imread(‘D:\myimage \lena256.jpg’) ;
实现直方图均衡化
上图的pout.tif图像对比较低,为了观察图 像当前状态下分布情况,可以通过使用 imhist函数创建描述该图像灰度分布的直方 图。首先使用figure命令创建一个新的图像 窗口,避免直方图覆盖图像数组I的显示结 果。其程序如下:
实现直方图均衡化
I=imread(‘pout.tif’) ; imshow(I);