第4章MATLAB图像处理工具箱
MATLAB图像处理工具箱

举例: [X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X)
其效果等同于: imshow(X, colormap)
举例:
[X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X) colormap(map);
其效果等同于: imshow(X, map)
12 图像数据
34
01 23
double
调色板
0 0.0627
0 0.2902 0.3820
0 0.0627
0 0.627 0.3578
uint8
0 0 1 0.627 1
索引图像的表示方法
读入一幅索引图像的语句如下: >>[X, map]=imread(‘trees.tif’); 显示一幅索引图像,可使用语句: >>imshow(X, map) 或者: >>image(X) %用系统当前的颜色表显示索引图像 >>colormap(map) %将系统当前颜色表设置为map
7.mat2gray函数
功能:将一个数据矩阵转换成一幅灰度图像。 格式:I=mat2gray(A)
I = imread('rice.png'); J = filter2(fspecial('sobel'), I); K = mat2gray(J); figure, imshow(I), figure, imshow(K)
5.ind2gray函数
功能:将索引图像转换成灰度图像。 格式:I= ind2gray(X, map)
6.ind2rgb函数
功能:将索引色图像转换成真彩色图像。 格式:RGB=ind2rgb(X, map) 例:[I,map]=imread('m83.tif');
MATLAB图形工具箱

一、二维曲线的绘制
对于图形坐标的控制,请看图片自 己在上机实习的时候学会!
一、二维曲线的绘制
绘制函数的图形: 语法: fplot(‘fun’,lim,’s’):绘制函数fun的图形. 说明:fun为要绘制图形的函数,lim为图形的 范围,如:[0,2*pi],s为图形所用的点型,线 型和颜色的设定,与plot命令相同.
二、三维图形的绘制
2‘ 三维曲面图 语法:surf(z) surf(x,y,z) 说明:意义与mesh命令相同,只是图形不 是网线而是曲面。
三、特殊图形的绘制
1、条形图 语法:bar(x,y,width) %画条形图 bar3(x,y,width,’参数’) %画三维条形图 说明:x是横坐标向量,省略时默认值是1:m,m为y的向 量长度;y是纵坐标,当y是向量时,每个元素对应一 个竖条,当y是矩阵时,将画出m组竖条,每组包含n 条;width是竖条的宽度。默认时为0.8,(把bar命令 改为barh命令时将绘制出水平的条形图)。 三维的条形图中的参数可以detached, grouped,stacked三个,分别表示不同的显示方式.
一、二维曲线的绘制
数据点形 实点标记:. 圆圈标记:。 等等,其他更多的可以查相关的资料。 例如:>>x=0:0.1:2*pi; >>plot(x,sin(x),’r-.’) :用红色点划线 画出曲线 >>plot(x,cos(x),’b:*’)
一、二维曲线的绘制
6、交互式图形命令 (1)ginput命令 ginput命令与其他图形命令的原理不同, 不是把数据表现在图形上,而是从图上 获取数据。因此,ginput命令在数值优化、 工程设计中十分有用,仅适用于二维图 形。
Matlab图像处理工具箱使用简介

三天三夜72小时:(2015.9.11~13)读懂题目-》查找文献资料-》选择题目-》重查找文献资料-》精读其中几篇-》查找资料的资料。
(资料查找+现学现用)要想竞赛获奖,所写论文中需要亮点和特色。
参考资料:《Matlab图像处理与应用》高成主编,2007.04 校超星数字图书馆可阅读。
Matlab图像处理工具箱使用简介基本概念:数字图像指的是一个被采样和量化后的二维函数,采用等距离矩形网格采样,对幅度进行等间量化而成。
至此,一幅数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵。
将一幅二维的图像通过有限个离散点来表示就成为了数字图像,其中的每个点称为图像元素,即像素。
数字图像处理图像处理:图像输入→图像增强/复原/编码等→图像输出图像识别:图像输入→图像预处理→图像分割→特征提取→图像分类→识别结果输出图像理解:图像输入→图像预处理→图像描述→图像分析和理解→图像解释图像处理算法被认作数学建模十大算法之一。
学、信息论、控制论、物理学、心理学和生理学等学科的一门综合性边缘科学。
随着计算机科学的迅猛发展,以及与近代发展的新理论如小波分析、马尔柯夫随机场、分形学、数学形态学、人工智能和人工神经网络等的结合,计算机图像处理与分析近年来获得了长足的进展,呈现出强大的生命力。
已在科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生、教育等许多领域得到广泛应用,产生了巨大的经济和社会效益,对推动社会发展,改善人们生活水平都起到了重要的作用。
计算机图像处理的应用领域计算机图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。
近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快,也就是图像处理的目的除了直接供人观看(如医学图像是为医生观看作诊断)外,还进一步发展了与计算机视觉有关的应用,如邮件自动分检,车辆自动驾驶等。
下面罗列—些典型应用实例,而实际应用更广。
1.在生物医学中的应用主要包括显微图像处理;DNA显示分析;红、白血球分析计数;虫卵及组织切片的分析;癌细胞识别;染色体分析;心血管数字减影及其他减影技术;内脏大小形状及异常检测;微循环的分析判断;心脏活动的动态分析;热像、红外像分析;x光照片增强、冻结及伪彩色增强;超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理;CT、MRI、γ射线照相机、正电子和质子CT的应用;专家2.遥感航天中的应用军事侦察、定位、导航、指挥等应用;多光谱卫星图像分析,地形、地图、国土普查;地质、矿藏勘探;森林资源探查、分类、防火;水利资源探查,洪水泛滥监测;海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报;农业方面如谷物估产、病虫害调查;自然灾害、环境污染的监测,气象、天气预报图的合成分折预报;天文、太空星体的探测及分析;交通、空中管理、铁路选线等。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法

使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章:介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一,其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具,能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征,以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具,包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章:图像预处理图像预处理是图像处理的第一步,其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息,使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中,可以使用imread函数读取图像,imshow函数显示图像。
读取图像后,可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整,改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章:图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标,进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法,其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征,通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章:图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程,它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法,常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
数字图像处理实验Matlab及其图像处理工具箱的使用

实验一 Matlab及其图像处理工具箱的使用一、实验目的与要求1.熟悉常用图像的格式和类型。
2.熟练掌握在MATLAB中如何读取和保存图像。
3.掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4.掌握如何进行图像间转化。
5.掌握如何实时获取USB2.0摄像头采集的视频图像。
二、实验内容及步骤1.利用imread函数读取一幅图像,设名为cameraman.tif,存入一个数组中;I=imread(‘cameraman.tif’); % 读入原图像,tif格式2.利用whos 命令提取该读入图像cameraman.tif的基本信息;whos I;%显示图像I的基本信息3.利用imshow()函数来显示这幅图像;imshow(I) %显示图像前三步综合程序:>> I=imread('cameraman.tif');>> whos IName Size Bytes Class AttributesI 256x256 65536 uint8>> imshow(I)步骤三图像:4.利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩,颜色等等其他的详细信息;程序:>> imfinfo cameraman.tifans =Filename:'D:\Program Files\MA TLAB\R2009a\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif'FileModDate: '04-十二月-2000 13:57:54'FileSize: 65240Format: 'tif'FormatV ersion: []Width: 256Height: 256BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [77 77 42 0]ByteOrder: 'little-endian'NewSubFileType: 0BitsPerSample: 8Compression: 'PackBits'PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'StripOffsets: [8x1 double]SamplesPerPixel: 1RowsPerStrip: 32StripByteCounts: [8x1 double]XResolution: 72YResolution: 72ResolutionUnit: 'None'Colormap: []PlanarConfiguration: 'Chunky'TileWidth: []TileLength: []TileOffsets: []TileByteCounts: []Orientation: 1FillOrder: 1GrayResponseUnit: 0.0100MaxSampleV alue: 255MinSampleV alue: 0Thresholding: 1Offset: 64872ImageDescription: [1x112 char]5.利用imwrite()函数来压缩这幅图象,将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg;语法:imwrite(原图像,新图像,‘quality’,q), q取0-100。
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图像处理工具箱函数

Fft2
计算二维快速傅里叶变换
radon
计算图像I在指定角度的Radon变换
fftn
计算n维快速傅里叶变换
Iradon
计算Radon反变换
fftshift
将傅里叶变换后的图像频谱中心从矩阵的原点移动到矩阵的中心
Phantom
产生一个头部幻影图像
Idct2
实现图像的二维离散余弦反变换
Freqz2
计算二维频率响应
Fwind1
用一维窗口方法设计二维FRI滤波器
Fsamp2
用频率采样法设计二维FRI滤波器
Fwind2
用二维窗口方法设计二维FRI滤波器
附表10图像变换
函数
功能
函数
功能
Dct2
实现图像的二维离散余弦变换
Ifft2
计算二维傅里叶变换的反变换
dctmtx
计算二维DCT矩阵
ifftn
创建多帧索引图的电影动画
附表2图像文件I/O附表3几何操作
函数
功能
函数
功能
Imfinfo
返回图形文件信息
Imcorp
剪切图像
Imread
从图形文件中读取图像
Imresize
改变图像大小
Imwrite
将图像写入到图形文件中
Imrotate
旋转图像
附表4像素和统计处理
函数
功能
函数
功能
Corr2
计算两个矩阵的二维相关系数
Roipoly
选择一个敏感的多边形区域
Qtsetblk
设置四叉树分解中的块值
附表7图像增强附表8线性滤波
函数
功能
matlab图片处理课程设计

matlab图片处理课程设计一、课程目标知识目标:1. 掌握MATLAB软件的基本操作,了解其在图片处理中的应用;2. 学习并掌握使用MATLAB进行图片读取、显示、保存等基本功能;3. 学习并掌握MATLAB中的图像处理工具箱,了解其功能及使用方法;4. 了解常见的图片处理技术,如灰度化、二值化、滤波、边缘检测等,并掌握其在MATLAB中的实现方法。
技能目标:1. 能够独立使用MATLAB进行图片的读取、显示、保存等操作;2. 能够运用MATLAB中的图像处理工具箱进行图片处理,实现灰度化、二值化、滤波、边缘检测等功能;3. 能够分析图片处理技术的原理,根据实际问题选择合适的图片处理方法;4. 能够结合实际问题,运用MATLAB进行图片处理,解决具体问题。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对图像处理技术的兴趣,激发学生探索图像处理领域知识的热情;2. 培养学生动手实践、团队协作的能力,养成合作、分享的学习习惯;3. 培养学生运用所学知识解决实际问题的能力,增强学生的自信心和成就感;4. 引导学生认识到图像处理技术在现实生活中的应用,提高学生对技术改变生活的认识。
课程性质:本课程为实践性较强的课程,结合课本知识,让学生在实际操作中掌握图片处理技术。
学生特点:学生具备一定的计算机操作能力,对图像处理有一定了解,但可能对MATLAB软件及图像处理工具箱的使用不够熟悉。
教学要求:教师需注重理论与实践相结合,引导学生通过实际操作掌握图片处理技术,同时关注学生的个体差异,给予个别指导。
在教学过程中,关注学生的学习进度和反馈,及时调整教学方法和节奏,确保课程目标的实现。
二、教学内容本课程教学内容主要依据课程目标,结合教材相关章节,进行如下安排:1. MATLAB软件入门- MATLAB软件安装与界面介绍- 基本数据类型、运算符和数组操作- MATLAB编程基础:流程控制、函数编写与调试2. 图像处理基础- 图像的读取、显示与保存- 图像类型及转换:彩色图像、灰度图像、二值图像- 图像的基本属性:分辨率、像素、颜色空间3. 图像处理方法- 灰度化处理:加权平均法、最大值法、最小值法等- 二值化处理:全局阈值法、局部阈值法、Otsu方法等- 滤波处理:均值滤波、中值滤波、高斯滤波等- 边缘检测:Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子等4. MATLAB图像处理工具箱- 图像处理工具箱的安装与使用- 常用函数介绍:imread、imshow、imwrite、rgb2gray、edge等- 结合实例进行图像处理操作演示教学内容安排与进度:1. 第1周:MATLAB软件入门2. 第2周:图像处理基础3. 第3周:图像处理方法(灰度化、二值化、滤波)4. 第4周:图像处理方法(边缘检测)及MATLAB图像处理工具箱教学内容依据教材章节进行组织,确保科学性和系统性。
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

matlab图像处理工具箱2009年03月22日星期日 17:351. 图像和图像数据缺省情况下,MATLAB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;MATLAB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。
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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 函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤 波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、数学 形态学处理等图像处理操作。
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
文件格式的版本号 文件的字节大小 图像的长度(像素)
文件格式
文件修改时间 图像的宽度(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还支持由多帧图像组成的图像序列
真彩色图像
真彩色图像用 R、G、B 3个分量表示1个像素的颜色,
数据结构是一个 m×n×3 的多维数组。如果读取图像中
(100,50)处像素值,可以查看三元组(100,50,1:3)。 真彩色图像可用双精度存储,亮度值范围是[0,1] 常用存储方法是无符号整型存储 ,亮度值范围为 [0,255]
1 图形图像文件的读取
函数imread可完成图形图像文件的读取操作,其 语法如下
一般:A=imread(filename, fmt) 索引图像:[X, map]=imread(filename, fmt)
[X, map]=imread(‘m83.tif’, ‘tif’)
imdata = imread('ngc6543a.jpg'); image(imdata)
3. grayslice函数
功能:通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像。 格式:X=grayslice(I,n) I=imread('cameraman.tif'); X=grayslice(I,16); imshow(I); figure,imshow(X,bone(16));
4.im2bw函数
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)
功能:将灰度图像、索引色图像和真彩色图像转化成二值图像。 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('autumn.tif'); X=im2bw(I,0.5); imshow(I); figure,imshow(X);
info =
Filename: [1x64 char] FileModDate: '01-十月-1996 16:19:44' FileSize: 27387 Format: 'jpg' FormatVersion: '' Width: 600 Height: 650 BitDepth: 24 ColorType: 'truecolor' FormatSignature: '' NumberOfSamples: 3 CodingMethod: 'Huffman' CodingProcess: 'Sequential' Comment: {[1x69 char]}
图像处理工具箱主要有: * * * * * * Image Acquisition Toolbox(图像采集工具箱) Image Processing Toolbox(图像处理工具箱) Signal Processing Toolbox(信号处理工具箱) Wavelet Toolbox(小波分析工具箱) Statistics Toolbox(统计工具箱) Bioinformatics Toolbox(生物信息学工具箱)
>>imshow(X, map)
或者: >>image(X) %用系统当前的颜色表显示索引图像 %将系统当前颜色表设置为map >>colormap(map)
举例: [X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X)
其效果等同于: imshow(X, colormap)
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。 存储时会使用一个默 认的调色板来显示图 像。
二值图像
与灰度图像相同,二值图像只需一个数据矩阵,每 个像素只有 2个灰度值。可以采用 uint8或double类型 存储,工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都 使用uint8类型。
imwrite函数可以完成图形图像文件的写入操作, 其语法为: imwrite(A, filename, fmt) imwrite(X, map, filename, fmt)
imwrite(X, map, ‘lena.bmp’, ‘bmp’)
缺省的保存方式:uint8数据格式。 Matlab中许多图 像都是8bit,不需要双精度的浮点数据。
A=imread('onion.png'); B=A(50:100,100:150,:); imwrite(B,'onion-part.png') C=imread('onion-part.png'); subplot(1,2,1) image(A);axis image;title('全部') subplot(1,2,2) image(C);axis image;title('部分')
2. gray2ind函数
功能:将灰度图像转换成索引图像。 格式:[X,map]= gray2ind(I,n) n的缺省值为64。
I=imread('cameraman.tif'); [X,map]=gray2ind(I,16); subplot(121),imshow(I); subplot(122), imshow(X,map);
1 2 0 2 1 3
3
4
图像数据
double 调色板 0 0.0627 0 0.2902 0.3820 0 0.0627 0 0.627 07 1
索引图像的表示方法
读入一幅索引图像的语句如下: 显示一幅索引图像,可使用语句:
>>[X, map]=imread(‘trees.tif’);
举例:
[X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X) colormap(map); 其效果等同于: imshow(X, map)
MATLAB提供了一些预定义的彩色表
imshow(X, hsv)
imshow(X, autumn)
imshow(X, copper)
例: RGB=imread('autumn.tif'); [X,map]=rgb2ind(RGB,128)
imshow(RGB);
figure,imshow(X,map);
4.4 图像文件的读写和查询
imread:读取图形文件格式的图像;
imwrite:写入图形文件格式的图像;
imfinfo:获取图像的信息; load\save:以Mat文件加载或保存矩阵数据; imshow:显示加载到Matlab中的图像。
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。
map=pink(1024);
X=dither(I,map); imshow(I); figure, imshow(X,map); colorbar
(2)灰度图像抖动成二值图像
I=imread('rice.png'); bw=dither(I);
imshow(I);
figure,imshow(bw);
8. rgb2gray函数
功能:将一幅真彩色图像转换成灰度图像。
格式:I= rgb2gray(RGB)
例:RGB=imread('autumn.tif');
X=rgb2gray(RGB);
imshow(RGB);
figure,imshow(X);
转换效果图
9. rgb2ind函数
功能:将真彩色图像转换成索引色图像。 格式:[X,map] = rgb2ind(RGB,n)
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]
图像数组大小:m×n