第五章 MATLAB在光电图像处理中的应用
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。
matlab在图像处理中的应用
计算机图像识别技术检测羊绒羊毛混纺比摘要: 对进一步提高计算机图像识别技术检测羊绒和羊毛混纺比检测精度的方法进行了研究。
综述了山羊绒和羊毛混纺比检测方法的研究现状, 分析了现有检测方法存在的问题, 探讨了影响检测精度的因素, 同时提出了一种基于二元指标的新的检测方法。
证明了该方法的可行性, 但有待于搭建模型进一步论证。
关键词：混纺比; 检测; 二元指标; 图像处理前言：从降低产品成本, 原料性能互补, 方便加工等方面考虑, 生产商常采用山羊绒与其他纤维( 主要是细羊毛) 混纺加工; 从维护消费者权益, 提高纱线质量监控和产品研制的角度出发, 有效、正确地鉴别毛绒类纤维又显得极为重要。
国内外学者对测试方法的研究已经很广泛, 但由于人工干预和各传统方法的局限性, 其成本、精度、速度及数据的稳定性还无法令人满意。
计算机图像识别技术在纺织业中的应用检测开拓了新思路。
用传统方法辅以计算机提取特征参数自动识别纤维, 测量混纺比, 是实现低成本、快速、准确检测混纺比的新途径。
目前, 此方法在优化提取的特征参数和图像处理的算法上还具有很大的研究空间。
图像处理过程是在不改变图像基本特征的情况下要把原图像处理成实验所需的二值图像。
检测方法研究现状目前检测山羊绒纤维和羊毛类纤维比较成熟的方法主要有光学投影显微镜法、扫描电镜法、溶液鉴别法、计算机图形分析法和生物芯片法等。
每种方法各具特色, 但从经济、技术角度和检测速度上看,普遍使用的是光学投影显微镜法 , 在区分出纤维种类的基础上, 可以计算其各自的含量得到纤维混纺比。
近年来, 通过交流沟通, 误差有所减小, 但仍然急需一种客观的检测方法。
在混纺比检测方法方面, 广州大学纺织服装学院曾志明提出了计算机辅助染色法检测山羊绒与羊毛类纤维混纺比的方法, 其核心思想是运用普通显微镜检测染色纤维的色彩特征量值和纤维细度值, 建立羊绒与羊毛纤维鉴别与计数的数字化模型,开发一个自动检测软件, 但运用该软件只能对经过确定染色条件进行染色处理的未知混纺比试样自动检测。
matlab-光电图像处理实验(傅立叶变换)
光学图像处理实验报告学生姓名：班级：学号：指导教师：日期：一、实验室名称：二、实验项目名称： 图像变换三、实验原理：傅立叶变换是信号处理领域中一个重要的里程碑，它在图像处理技术中同样起着十分重要的作用，被广泛的应用于图像特征提取、图像增强与恢复、噪声抑制、纹理分析等多个方面。
1、离散傅立叶变换（DFT ）：要把傅立叶变换应用到数字图像处理当中，就必须处理离散数据，离散傅立叶变换的提出使得这种数学方法能够和计算机技术联系起来。
正变换：逆变换：幅度：相位角：功率谱：2、快速傅立叶变换（FFT ）： 离散傅立叶变换运算量巨大，计算时间长，其运算次数正比于N^2,当N 比较大的时候，运算时间更是迅速增长。
二快速傅立叶变换的提出将傅立叶变换的复杂度由N^2下降到了NlgN/lg2,当N 很大时计算量可大大减少。
而快速傅立叶变换(FFT)需要进行基2或者基4的蝶形运算，算法上面较离散傅立叶变换困难。
∑∑-=-=+-=1010)//(2),(1),(M x N y N vy M ux j e y x f MN v u F π∑∑-=-=+=1010)//(2),(),(M x N y N vy M ux j e v u F y x f π3、离散余弦变换(DCT)：为FT 的特殊形式，被展开的函数是实偶函数的傅氏变换，即只有余弦项。
变换核固定，利于硬件实现。
具有可分离特性，一次二维变换可分解为两次一维变换。
正变换：逆变换：其中：四、实验目的：1． 了解各种图像正交变换的作用和用途；2． 掌握各种图像变换的方法和原理；3． 熟练掌握离散傅立叶变换(DFT)、离散余弦变换(DCT)的原理、方法和实现流程，熟悉两种变换的性质，并能对图像傅立叶变换的结果进行必要解释；4． 熟悉和掌握利用Matlab 工具进行图像傅立叶变换及离散余弦变换的基本步骤、MATLAB 函数使用及具体变换处理流程；5． 能熟练应用Matlab 工具对图像进行FFT 及DCT 处理，并能根据需要进行必要的频谱分析和可视化显示。
使用Matlab进行光学图像处理和计算机视觉
使用Matlab进行光学图像处理和计算机视觉在当今数字化时代，光学图像处理和计算机视觉已成为科学研究和工程应用中不可或缺的重要领域。
随着现代科技的快速发展，计算机视觉在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，具备优秀的图像处理和计算机视觉功能，被广泛应用于这一领域。
光学图像处理是指通过光学器件、传感器或电子设备等将外界的光信号转换为数字图像，并对该图像进行各种处理和分析。
首先，在图像处理的前期工作中，我们需要对图像进行预处理。
在Matlab中，可以利用图像增强、滤波和去噪等技术对图像的质量进行提升。
例如，可以通过对比度增强、直方图均衡化和锐化等方法提高图像的清晰度和视觉效果。
同时，利用滤波器对图像进行去噪处理，可以有效消除由于图像采集和传输过程中引入的噪声，提高图像的信噪比。
接下来，在图像处理的中期工作中，我们可以利用Matlab提供的函数和工具箱进行图像分割和特征提取。
图像分割是将图像分解为多个具有相似特征的区域的过程，常用的方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
通过图像分割，我们可以将图像中的目标物体从背景中提取出来，为后续的目标检测、跟踪和识别等任务提供支持。
而图像特征提取则是从图像中提取出具有区分度的特征信息，通常包括颜色、纹理、形状和边缘等。
利用这些特征，可以实现对图像中目标物体的识别和分类。
最后，在图像处理的后期工作中，我们可以利用Matlab提供的函数和工具箱进行图像重建和图像合成。
图像重建是指通过一系列的数学和物理模型，对已知图像进行恢复或重建的过程。
例如，通过利用MATLAB中提供的反卷积算法，可以对由于传感器或光学系统等原因引起的图像模糊进行修复。
同时，图像合成是将不同来源的图像进行融合和合成的过程。
例如，通过融合可见光图像和热红外图像，可以实现对夜间目标的检测和识别。
除了光学图像处理，计算机视觉也是一个快速发展的研究领域。
计算机视觉通过模仿人类的视觉系统，利用计算机对数字图像和视频进行分析和理解。
MATLAB图像处理实战技巧
MATLAB图像处理实战技巧第一章：图像读取和显示在MATLAB中，我们可以使用imread函数读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。
图像可以保存在不同格式的文件中，如JPEG、PNG或BMP。
读取文件时，MATLAB会将图像转换为矩阵，每个像素对应于矩阵中的一个元素。
显示图像时，MATLAB会将矩阵重新转换为图像，以便我们可以直观地观察图像内容。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的重要一步，用于提取图像中感兴趣的信息。
常见的图像预处理技术包括灰度化、平滑、增强和边缘检测。
灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，简化了后续处理的复杂性。
平滑可以消除图像中的噪声，常用的平滑滤波器有均值滤波和中值滤波。
增强可以提高图像的对比度和清晰度，常用的增强方法有直方图均衡化和对数变换。
边缘检测可以检测和提取图像中的边缘信息，常用的边缘检测算法有Sobel算子和Canny算子。
第三章：图像分割图像分割是将图像分成若干个区域或对象的过程。
图像分割在计算机视觉和图像处理中扮演着重要的角色，可用于识别和分析图像中的各个元素。
常用的图像分割技术有阈值分割、区域生长和基于边缘的分割。
阈值分割通过设置一个或多个阈值来将图像分为不同的区域。
区域生长通过选取种子点并在其周围生长来形成区域。
边缘分割通过检测图像中的边缘来分割图像。
第四章：图像特征提取图像特征提取是将图像转换为具有辨识性的特征向量的过程。
图像特征可以用来描述图像中的内容，并用于图像分类和识别等任务。
常用的图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征。
颜色特征可以通过提取图像的颜色直方图或颜色矩来表示。
纹理特征可以通过提取图像的纹理统计信息来表示，如灰度共生矩阵和小波变换。
形状特征可以通过提取图像的轮廓或形状描述符来表示。
第五章：图像配准图像配准是将两幅或多幅图像的坐标系进行对齐的过程。
图像配准可以用于图像融合、图像拼接和图像配对等应用。
常用的图像配准方法有基于特征的配准和基于相位相关的配准。
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。
第五章MATLAB在光电图像处理中应用
• 5.2.4添加颜色条 • MATLAB提供了一个colorbar函数，将颜色条添加到坐标轴
中，颜色条将对应于图像中使用的不同颜色数值。格式： • colorbar('vert') • colorbar('horiz') • colorbar(h) • h=colorbar(…) • colorbar('vert')和colorbar('horiz')指定了颜色条的显示方
第五章MATLAB在光电图像处理中 应用
• 5.1.2 RGB图像 • “真彩色”是RGB颜色的另一种流行叫法。从技术角度考
虑，真彩色是指写到磁盘上的图像类型，而RGB颜色是指显 示器的显示模式RGB图像的颜色是非映射的，它可以从系统 的“颜色表”里自由获取所需的颜色，这种图像文件里的颜 色直接与PC机上的显示颜色相对应。在真彩色图像中，每 一个像素由红、绿和蓝这三个字节组成，每个字节为8bit， 表示0~255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可以产生 40962种不同的颜色。 • MATLAB中的RGB数组可以是双精度的浮点数类型、8位 或16位无符号的整数类型。在RGB的双精度型数组中，每一 种颜色用0和1之间的数值表示。
•
二值图像可以保存为双精度或类型的数组，显然使用类
型更节省空间。在图像处理工具箱中，任何一个返回二进制
图像的函数都是以类型逻辑数组来返回的。
第五章MATLAB在光电图像处理中 应用
• 5.1.4灰度图像 • 在MATLAB中，灰度图像是保存在一个矩阵中的，矩阵中
的每一个元素代表一个像素点。矩阵可以是双精度类型，其 值域为[0,1]；矩阵也可以是unit8类型，其数据范围为[0,255] 。矩阵的每一个元素代表不同的亮度或灰度级，其中，亮度 为0，表示黑色；亮度为1（或者unit8类型的255），则代表 白色。
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。
数学实验MATLAB第五章
学习方法与建议
学习方法
通过理论学习和实践操作相结合的方式，深入理解MATLAB高级编程技术的原 理和应用。
建议
在学习本章之前，读者应该已经具备一定的MATLAB基础知识和编程经验。同 时，建议读者在学习过程中多进行实践操作，通过编写代码来加深对知识点的 理解和掌握。
02 MATLAB基础知识回顾
数学实验matlab第五章
目 录
• 第五章概述 • MATLAB基础知识回顾 • 数组与矩阵操作 • 数值计算与数据分析 • 程序设计与优化 • 综合应用与案例分析
01 第五章概述
章节内容与目标
内容
介绍MATLAB中的高级编程技术 ，包括脚本和函数编程、数据结 构和算法、面向对象编程等。
目标
通过学习本章，读者应该能够熟 练掌握MATLAB的高级编程技术 ，并能够灵活运用这些技术解决 复杂的数学问题。
运算符与函数
运算符
详细讲解MATLAB中的运算符， 包括算术运算符、关系运算符、 逻辑运算符等。同时介绍运算符
的优先级和结合性。
函数
阐述函数的概念，以及如何在 MATLAB中定义和使用函数。同时 介绍函数的输入和输出参数，以及 函数的返回值。
常用函数
介绍MATLAB中常用的函数，包括 数学函数、字符串处理函数、文件 操作函数等。同时给出函数的语法 和使用示例。
矩阵的乘法
按照矩阵乘法的规则进行运算 ，结果矩阵的维数可能发生变
化。
矩阵的转置
将矩阵的行和列互换，得到转 置矩阵。
矩阵的逆
对于方阵，若其逆矩阵存在， 则可以通过特定的运算求得逆
矩阵。
数组与矩阵的应用举例
线性方程组求解
数据分析与处理
Matlab在图像处理中的应用
Matlab在图像处理中的应用MATLAB在图像处理中的应用姓名：XX学号：XX班级：XX院系：XX Matlab在图像处理中的应用摘要MATLAB是集公式演算推导与数值计算于一体的可视化科学计算软件，它的工具箱对相关学科和各种基于技术都采用了当今最先进的算法有极强的图形和图像处理功能，其语法简单易学。
为此，介绍了如何利用MATLAB图像工具箱来实现图像处理基本操作，说明如何用MATLAB实现经典的图像处理方法与技巧，验证了该语言是简洁的易学的。
1概述MATLAP最新版本软件工具实现数字信号处理、图像处理、小波分析和系统仿真等相关应用领域有了新的突破。
MATLAB应用领域主要有三个方面：数字信号处理、系统建模与仿真、图像处理。
MATLA B具有灵活的二维与三维绘图功能，用户可以方便迅速地用图形、图像、声音、动画等多媒体技术直接表述数值计算结果，可以选择不同坐标系、可以设置颜色、线性、视角，还可以在图中加上比例尺、标题等并且还可以将图形嵌入到用户的WORD文件中。
2 MATLAB图像处理MATLAB中基本数据结构式由一组有序的实数或复数元素构成的数组，图像对象的表达采用的是一组有序的灰度或色彩数据元素构成的实值数组。
MATLAB中通常用二维数组来存储图像，数组的每一个元素对应与图像的一个像素值。
2.1MATLAB图像处理工具箱MATLAB图像处理工具提供了丰富的图像处理函数，主要可以完成以下功能：图像的几何操作、图像的领域和图像块操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析和增强、二值图像形态学操作、图像复原、图像编码、感兴趣区域处理等。
2.2MATLAB图像处理应用MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型,分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像,由于有的函数对图像类型有限制,这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。
MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。
MATLAB在图像处理中的应用
MATLAB应用级范围___机电114班肖作硕一：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。
为此, MATLAB 己经成为目前使用最为广泛的工程应用软件。
二：应用范围：MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：●数值分析●数值和符号计算●工程与科学绘图●控制系统的设计与仿真●数字图像处理技术●数字信号处理技术●通讯系统设计与仿真●MATLAB在通讯系统设计与仿真的应用●财务与金融工程●管理与调度优化计算（运筹学）MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
三： MATLAB 图像处理应用MATLAB 的图像处理工具箱功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如*.BMP 、*.JPEG、*.GIF、*.TIFF、*.PCX、*.HDF、*.XWD、*.PNG 等。
MATLAB6.5 提供了15 类图像处理函数, 涵盖了包括近期研究成果在内的几乎所有的图像处理方法。
这些函数按其功能可分为:图像显示; 图像文件I/O; 几何操作; 像素和统计处理; 图像分析;图像增强; 线性滤波; 线性二元滤波设计; 图像变换; 邻域和块处理; 二进制图像操作; 区域处理; 颜色映像处理; 颜色空间变换; 图像类型和类型转换。
Matlab图像处理技术的实践应用
Matlab图像处理技术的实践应用近年来，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、工业检测、图像识别等。
而作为一种强大的工具，Matlab在图像处理方面发挥着重要的作用。
本文将探讨Matlab图像处理技术的实践应用，并深入了解其中的数学原理和相关算法。
一、图像基本处理在图像处理的初始阶段，我们往往需要对图像进行一些基本的处理，如读取、显示、保存等。
Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以轻松完成这些任务。
首先，我们需要读取图像文件。
在Matlab的Image Processing Toolbox中，使用imread函数即可实现。
例如，使用以下命令可以读取一张名为"image.jpg"的图像文件：image = imread('image.jpg');接下来，我们可以使用imshow函数将图像显示在Matlab的图像窗口中，如下所示：imshow(image);此外，Matlab还提供了imwrite函数，用于将图像保存为指定的文件格式。
例如，以下命令可以将图像保存为PNG格式：imwrite(image, 'image.png');二、图像增强和滤波在实际应用中，我们往往需要对图像进行增强或滤波，以提高图像的质量或减少噪声。
Matlab提供了许多图像增强和滤波的函数，如直方图均衡化、中值滤波等。
直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。
在Matlab 中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
例如，以下代码将对图像进行直方图均衡化处理：enhanced_image = histeq(image);除了直方图均衡化，Matlab还提供了许多其他的图像增强方法，如局部对比度增强、锐化等。
这些方法可以根据具体的需求选择和调整。
另一方面，滤波是图像处理中常用的一种技术，用于降低噪声或模糊图像。
Matlab提供了常见的滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。
Matlab技术应用在图像处理领域的介绍
Mat1ab技术应用在图像处理领域的介绍图像处理是计算机科学和工程领域的重要研究方向之一。
随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了长足的进步和应用。
其中，Mat1ab是一种强大的数字计算和图像处理工具，被广泛应用于图像处理领域。
本文将介绍Mauab技术在图像处理中的应用，包括图像读取、滤波、边缘检测、图像分割和图像识别等方面。
首先，我们来介绍图像读取和显示方面的应用。
MaUab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，通过这些函数可以方便地读取和处理图像。
我们可以使用imread函数读取各种格式的图像，例如JPEG、PNG、BMP等。
通过imshow函数可以将读取的图像显示出来，并且可以对图像进行裁剪、旋转和缩放等操作。
此外，MaUab还提供了imwrite函数，用于将图像写入到指定的文件中。
接下来，我们来介绍滤波技术在图像处理中的应用。
滤波是一种常用的图像处理方法，可以用于图像去噪、图像锐化和图像增强等方面。
在MatIab中，有许多滤波函数可供选择，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些流波函数能够通过对图像进行卷积运算，从而实现图像的平滑和增强。
此外，MaUab还提供了一些自适应滤波算法，可以根据图像的不同特点进行滤波处理，以得到更好的效果。
然后，我们来介绍边缘检测技术在图像处理中的应用。
边缘检测是图像处理中的一项基础任务，用于提取图像中物体的边界信息。
MatIab提供了多种边缘检测算法，例如Sobe1算子、Canny算子和1叩IaCian算子等。
这些算子可以通过对图像进行卷积运算，从而实现对图像边缘的检测。
通过调整算子的参数，可以得到不同精度和鲁棒性的边缘检测结果。
除了传统的边缘检测方法，Mat1ab还提供了一些基于机器学习和深度学习的边缘检测算法，例如基于卷积神经网络的边缘检测方法。
接着，我们来介绍图像分割技术在图像处理中的应用。
图像分割是一种将图像划分为多个具有相似性质的区域的方法，常用于图像理解和目标检测等任务。
最新MATLAB在图像处理中应用PPT课件
(1) 利用直方图均衡化方法增强图像 从纯技术上讲，图像增强技术基本上可分成两大类：一 类是频域处理法、一类是空域处理法。频域处理法的基础 是卷积定理。它采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图 像的增强处理。空域处理法是直接对图像中的像素进行处 理，基本上是以灰度映射变换为基础的。所用的映射变换 取决于增强的目的。例如增加图像的对比度，改善图像的 灰度层次等处理均属于空域处理法。
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2.3 彩色图象简介
1. 彩色规范（颜色模型）― RGB模型和HSI模型
1) RGB模型最直接的方来自是使用红，绿，蓝的亮度值，大小限定到一定范围， 如0到1。我们把这种约定称为RGB格式。每个象素（实际上任何可 能要量化的颜色）都能用三维空间中第一象限的一个点来表示，如 下图中的彩色立方体所示。
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2. 真彩色、 伪彩色、 假彩色 ( 1 ) 真彩色图象 ( true color )
能真实反映自然界物体本来颜色的图象叫真彩色图象。
( 2 ) 伪彩色图象( pseudo color )
把单色图象的不同灰度赋予不同颜色的处理为伪彩 色图象处理。
灰度到彩色的映射。
( 3 ) 假彩色图象 ( false color ) 根据波长的不同赋予不同的彩色的处理为假彩色图
纹理映射 [x,y,z]=cylinder; I=imread('trees.tif'); subplot(121);warp(x,y,z,I); [x,y,z]=sphere(50); I=imread('trees.tif'); subplot(122);warp(x,y,z,I);
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图像的算术运算
%加法运算 I=imread('trees.tif'); J=imread('cameraman.tif'); K=imadd(I,J); imshow(K)
matlab-光电图像处理实验(图像增强)
光学图像处理实验报告学生姓名：班级：学号：指导教师：日期：一、实验室名称：二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。
很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。
图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。
这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。
图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。
例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
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。
matlab《数字图像处理》第5章 算术运算(计科)
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5.2、图像的算术运算
算术运算是指两幅或多幅输入图像之间进 行点对点的加、减、乘、除运算得到输出 图像的过程。
算术运算可以简单理解成数组的运算。
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算术运算是指两幅或多幅输入图像之间。 算术运算的结果很容易超出数据类型允许 的范围。如uint8能够存储最大数是255， 乘法运算很容易超过这个数值；还有除法 运算会产生分数结果。所以超过范围的都 按数据范围的极值截取，分数结果将被四 舍五入。 无论哪一种代数运算都要保证两幅输入图 像的大小相等，且类型相同
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5.1.1 线性点运算
在线性点运算中，灰度变换函数在数学上 就是线性函数：f(r)=ar+b
a>1时，输出图像对比度增大；
a<1时，输出图像对比度降低；
a=1,b~=0时，仅使输出图像的灰度值上 移或下移，其效果是使整个图像更亮或更暗。
线性点运算的典型应用是灰度分布标准化。
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5.1.2 非线性点运算
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在 Matlab图像处理工具箱中，imadd函数 实现图像相加运算。可以是一副图像与另 一幅图像相加；也可以是一副图像加上一 个常数。 Z=imadd(X, Y)
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注意类型处理
X=uint8([255 0 75; 44 225 100]); Y=uint8([50 50 50; 50 50 50]); Z=imadd(X,Y)
k=imsubtract(I,J);
k1=255-k;
figure(),imshow(I)
MATLAB在图像处理与分析中的应用指南
MATLAB在图像处理与分析中的应用指南I. 引言图像处理和分析是计算机科学和工程领域中非常重要的研究方向之一。
随着数字图像技术的快速发展，越来越多的图像相关问题需要被解决。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于图像处理和分析领域。
本文将介绍MATLAB在图像处理与分析中的一些常见应用指南。
II. 图像读取和显示在开始图像处理和分析之前，首先需要将图像读取到MATLAB中并进行显示。
MATLAB提供了丰富的函数用于图像读取，常见的有imread函数。
通过调用imread函数，可以将图像读取为一个多维矩阵，其中每个元素代表了图像的一个像素值。
读取后的图像可以通过imshow函数进行显示。
III. 图像预处理图像预处理是图像处理的重要步骤之一，它主要包括图像平滑、增强、去噪等操作。
MATLAB提供了一系列的函数用于图像预处理，如imfilter、histeq、medfilt2等。
imfilter函数可以对图像进行平滑和增强操作，histeq函数可以对图像进行直方图均衡化，medfilt2函数可以对图像进行中值滤波去噪。
IV. 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，常用于目标检测、边缘提取等应用。
MATLAB提供了多种图像分割的方法和函数，如阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。
其中，imbinarize函数可以进行图像的二值化分割，imfill函数可以填充孔洞，edge函数可以提取图像的边缘。
V. 特征提取特征提取是图像处理和分析中一个重要的环节，它通过寻找图像中的关键信息，来描述和表示图像。
MATLAB提供了多种特征提取的方法和函数，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。
colorhistogram函数可以提取图像的颜色直方图特征，glcm函数可以计算图像的纹理共生矩阵，regionprops函数可以计算图像的区域属性。
VI. 图像配准图像配准是将多幅图像进行对齐的过程，常用于医学影像、遥感图像等领域。
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技术在光学测量和光学信号处理中的应用
Matlab技术在光学测量和光学信号处理中的应用光学技术是一门研究光学现象及其应用的学科，涉及到光的发射、传播、干涉、衍射、折射等各个方面。
在现代科学和工程中，光学技术被广泛应用于光通信、光电子学、激光技术、成像等领域。
而为了对光学现象进行测量与分析，常常需要借助于计算工具来处理实验数据和求解光学方程。
在这方面，Matlab作为一种高度可编程的科学计算软件，为光学工程师和科研人员提供了很多便利和可能性。
1. 光学测量中的Matlab应用光学测量是通过对光学现象进行观测、记录和分析，来获取有关光学性质和光学参数的信息。
在光学测量中，Matlab可以用于实验数据的处理、仪器的控制和仿真等方面。
1.1 实验数据处理实验数据处理是光学测量的重要环节之一，而Matlab作为一种强大的数学和数据处理工具，在此方面有着广泛的应用。
例如，在干涉实验中，Matlab可以用于处理干涉条纹的图像，从而获得有关光源的相干度和相位差的信息。
此外，对于光栅标定和波长测量等应用也可以使用Matlab提供的专门工具箱，实现数据处理和分析。
1.2 光学仪器控制光学测量中经常需要使用各种仪器来获取光学信号和光学参数。
而Matlab可以通过与仪器的接口进行通信，实现对仪器的控制和数据采集。
例如，通过编写Matlab脚本，可以控制激光器的发射频率和功率，从而实现激光的调谐和输出控制。
此外，Matlab还可以与光学光谱仪、成像仪等设备无缝连接，实时监测和分析光学信号。
1.3 光学仿真在光学测量中，常常需要通过仿真方法来验证和预测实验结果。
这时，Matlab可以提供光学仿真工具箱，用于进行光学系统的建模和仿真。
通过Matlab，可以构建包括光学元件、传输介质、光源等在内的光学系统，并进行光学参数的计算和分析。
例如，可以通过Matlab进行光学透镜系统的设计和优化，以达到特定的光学性能要求。
2. 光学信号处理中的Matlab应用光学信号处理是对光学信号进行采集、传输、转换、处理和分析的过程。
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• 5.1.4灰度图像 • 在MATLAB中，灰度图像是保存在一个矩阵中的，矩阵中 的每一个元素代表一个像素点。矩阵可以是双精度类型，其 值域为[0,1]；矩阵也可以是unit8类型，其数据范围为[0,255] 。矩阵的每一个元素代表不同的亮度或灰度级，其中，亮度 为0，表示黑色；亮度为1（或者unit8类型的255），则代表 白色。
• 5.1.3 二值图像 • 在二值图像中，每个点为两个离散值中的一个，这两个 值分别代表“开”或“关”。二进制图像被保存在一个二维 的由0（关）和1（开）组成的矩阵中。从另一个角度讲， 二进制图像可以看作一个仅包括黑与白的特殊灰度图像，也 可看作仅有两种颜色的索引图像。 • 二值图像可以保存为双精度或类型的数组，显然使用类 型更节省空间。在图像处理工具箱中，任何一个返回二进制 图像的函数都是以类型逻辑数组来返回的。
• 【例5-2-2】编写程序实现能够读入MATLAB工作目录中的 灰度图像，并显示该图片。 • ◆ MATLAB程序如下： • >> I=imread('E:\hua1.jpg'); • >> figure • >> imshow(I,200); （a）灰度级数目200 • >> figure • >> imshow(I,[100,200]); • ◆运行结果如图所示。
(a)原始灰度图像
(b)索引图像
• 5.3.3 im2bw函数 • im2bw函数通过设定一个阈值将灰度图像、索引图像、 RGB图像转换为二值图像。语法： • BW=im2bw(I, level) ，将灰度图像转化成二值图像。 • BW=im2bw(X, map, level)，将索引图像转成二值图像。 • BW=im2bw(RGB, level)，将RGB图像转化成二值图像。 • 其中，level是一个归一化阈值，取值在[0,1]。
• 5.1.1 索引图像 • 索引图像包括图像矩阵与颜色图矩阵。其中，颜色图矩阵是 按图像中颜色值进行排序后生成的矩阵。对于每个像素，图 像矩阵包含一个值，这个值就是颜色图矩阵中的索引。颜色 图矩阵为 的双精度值矩阵，各行分别指定红、绿、蓝(R、G 、B )单色值，且R、G、B均为值域的实数值。 • 图像矩阵与颜色图矩阵的关系依赖于图像矩阵是双精度类型 还是无符号8位整数类型。 • 索引图像一般用于存放色彩要求比较简单的图像，如 Windows中色彩构成比较简单的壁纸多采用索引图像存放， 如果图像的色彩比较复杂，就要用到RGB真彩色图像。
• 5.2.2图像的显示 • 在MATLAB的图像处理工具箱中，还提供了一个应用很广泛 的图像显示函数，即imshow函数。与image函数和 imagesec函数类似，imshow函数也创建句柄图形图像对象 。此外，imshow函数也可以自动设置各种句柄图形属性和 图像特征。 • 当用户调用imshow函数显示一幅图像时，该函数将自动设 置图像窗口、坐标轴和图像属性。这些自动设置的属性包括 图像对象的cdata属性和cdatamapping属性、坐标轴对象的 clim属性以及图像窗口对象的colormap属性。
(a)原始RGB图像
(b)二值图像
• 5.3.4 rgb2gray函数 • rgb2gray函数用于将真彩色(RGB)图像向灰度图像转换。函 数语法如下： • I= rgb2gray(RGB) • 【例5-3-5】编写程序实现将一张RGB图像转化成灰度图像。 • ◆ MATLAB程序如下： • >> I=imread('E:\rgb.png'); • >> X=rgb2gray(I);% 调用rgb2gray()函数将RGB图像转化灰 度图像。 • >> figure • >> imshow(I); • >> figure • >> imshow(X); • ◆ 运行结果如书图5-10所示。
5.2 数字图像的读取、显示及输出
• 5.2.1 图像的读取 • MATLAB中利用函数imread来实现图像文件的读取操作。其 语法格式为： • A = 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.bmp、.hdf、 .jpg、.png、.tif、.pcx和.xwd，图像格式也可以和文件名写 在—起，即filename.fmt。默认的文件目录为当前MATLAB 的工作目录，如果不指定fmt，MATLAB会自动根据文件头 确定文件格式。
(a)原始灰度图像
(b)二值图像
• 5.3.2 gray2ind函数 • gray2ind函数用于将灰度图像向索引图像转换。语法： • [X,map]= gray2ind(I,n)，即按照指定的灰度级n将灰度图 像I转化成索引图像X，map为gray(n)。 • 此外，在MATLAB中，还有ind2gray函数用于索引图像向 灰度图像的转换。ind2rgb函数用于索引图像向RGB图像转 换。函数语法分别为： • I= ind2gray(X, map) • RGB=ind2rgb(X, map)
• • • • • • • •
【例5-3-4】编写程序实现将一张RGB图像转化成二值图像。 ◆ MATLAB程序如下： >> I=imread('E:\juzi.png'); >> X=im2bw(I,0.5);% 调用im2bw()函数进行图像转化。 >> figure >> imshow(I); >> figure >> imshow(X);
• 【例5-2-1】写出一个程序，要求该程序能够读入MATLAB 工作目录中的RGB图片，并显示该图片。 • 读取图片调用imread()函数，其中，默认的文件目录为当前 MATLAB的工作目录，读取其它地方的图片文件，应写明 具体路径。 • ◆ MATLAB程序如下： • >>RGB=imread('E:\juzi.png'); • >>imshow(RGB);%用imshow()函数显示图片 • ◆ 运行结果如图所示。
• 5.1.2 RGB图像 • “真彩色”是RGB颜色的另一种流行叫法。从技术角度考 虑，真彩色是指写到磁盘上的图像类型，而RGB颜色是指显 示器的显示模式RGB图像的颜色是非映射的，它可以从系统 的“颜色表”里自由获取所需的颜色，这种图像文件里的颜 色直接与PC机上的显示颜色相对应。在真彩色图像中，每 一个像素由红、绿和蓝这三个字节组成，每个字节为8bit， 表示0~255之间的不同的亮度值，这三个字节组合可以产生 40962种不同的颜色。 • MATLAB中的RGB数组可以是双精度的浮点数类型、8 位或16位无符号的整数类型。在RGB的双精度型数组中， 每一种颜色用0和1之间的数值表示。
• • • •Βιβλιοθήκη • • • • •【例5-3-1】编写程序实现将一张RGB图像转化成索引图像。 ◆ MATLAB程序如下： >> I=imread('E:\juzi.png'); >> map=pink(1024); >> X=dither(I,map);% 调用dither()函数进行图像转化。 >> subplot(2,1,1); >> imshow(I); >> subplot(2,1,2); >> imshow(X,map);
• • • • • • • •
【例5-3-2】编写程序实现将一张灰度图像转化成二值图像。 ◆ MATLAB程序如下： >> I=imread('E:\2.jpg'); >> BW=dither(I);% 调用dither()函数进行图像转化。 >> figure >> imshow(I); >> figure >> imshow(BW);
60 50 40 30 20 10 0
0
20
40
60
5.3 图像类型的转化
• 5.3.1 dither函数 • dither函数是采用抖动法来转换图像。该函数通过颜色抖动 来增强输出图像的颜色分辨率。该函数可以把RGB图像转换 成索引图像或把灰度图像转换成二值图像。函数语法： • X=dither(A,map)，该函数把RGB图像A按照调色板map转 换成索引图像X。 • BW=dither(A)，该函数把灰度图像A转换成二值图像BW。
• • • • • • • •
【例5-3-3】编写程序实现将一张灰度图像转化成索引图像。 ◆ MATLAB程序如下： >> I=imread('E:\3.jpg'); >> [X,map]=gray2ind(I,32);% 调用gray2ind()函数进行图像 转化。 >> figure >> imshow(I); >> figure >> imshow(X,map);
• 【例5-2-5】编写程序实现读取桌面上的图片并在横轴和纵轴上 添加颜色条。 • ◆ MATLAB程序如下： • >> I=imread('E:\juzi.png'); • >> imshow(I); • >> colorbar('vert');%调用colorbar()函数添加垂直颜色条。 • >> colorbar('horiz');%调用colorbar()函数添加水平颜色条。
• 5.2.3图像的输出 • MATLAB中利用函数imwrite函数来实现图像文件的输出和保 存操作。其语法格式为： • imwrite(A,filename,fmt)。其中，A是图像数据，filename是 目标图像名，fmt是要生成的图片的格式。 • 【例5-2-4】写出一个程序，要求该程序将图片保存至默认目 录和桌面。 • ◆ MATLAB程序如下： • >> I=imread('CQUPT.jpg'); • >> imwrite(I,'CQUPT.jpg','bmp'); • >> imwrite(I,'C:\Users\Administrator\Desktop\CQUPT.jpg','b mp'); • 序运行结果： • 分别在默认工作目录和桌面上分别生成了一个名为 “CQUPT.bmp”的图片文件。