精通MATLAB图像处讲义理PPT
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第五篇Matlab图像处理PPT课件
3）immovie 以动画方式显示图像各帧，既将各帧图片转换为matlab动画格式；只能用索引图
像； mov=immovie(X,map)
实例：5-7.m
4）subimage subplot以子图方式在一个图像窗口中显示多幅图像，但整个图像窗口采用一个调
色板，subimage可以在各个子图中采用各自的调色板； 实例：5-8.m
3）pixval 交互显示单个像素的亮度值；显示欧几里得距离；
4）imfinfo
第4页/共40页
5）size(I) 获得图像矩阵大小；
6）保存图像 imwrite(I,filename,fmt) imwrite(I,map,filename,fmt) I—待保存的图像矩阵；filename—图像保存路
第20页/共40页
5）zoom 缩放图像
zoom on，zoom off 打开或关闭缩放功能
zoom out
恢复图像的原始尺寸
zoom reset
以当前图像尺寸作为缩放起点
zoom xon，zoom yon 设置X或Y轴缩放功能
6）warp
纹理映射
imshow显示的图像在二维平面上，纹理映射可以把图像显示在其他类型的表 面，如柱面、球面等等；
为uint8和uint16，分别对应[0 255]、[0 65535]
2）二值图像 像素取值只能为0或1；逻辑矩阵；
B=logical(A) 非零为1；
第6页/共40页
3）索引图像 索引图像包括调色板和图像数据两部分，是把颜色进行排列、编号，图像数据
对应为该点像素的颜色序号而非颜色本身； 调色板为m×3矩阵，每一行代表一种颜色，各元素的值介于[0,1]之间，乘以
2）im2bw
《MATLAB图像处理实例详解》课件Chapter_1c第1章 数字图像基础
1.1.2图像的分类
✱ 根据图像的属性不同 ， 图像分类方法也不同 。从获取方式上图像分为 拍摄类图像和绘制类图像； 从颜色上图像分为彩色图像 、灰度图像和 黑白图像等； 从图像的内容上图像分为人物图像 ，风景图像等； 从功 能上又分为流程图 、结构图 、心电图 、 电路图 、设计图等。
✱ 在数字图像处理领域 ，将图像分为模拟图像和数字图像两种 ， 计算机 处理的信号都是数字信号 ，所以在计算机上处理的图像均为数字图像。 根据数字图像在计算机中表示方法不同 ， 分为二进制图像 ， 索引图像， 灰度图像 ， RGB图像和多帧图像； 根据计算机中图像文件格式不同， 图像又分为位图和矢量图 。可见 ， 图像的属性是多角度的 ， 图像的分 类也是多维的。
1.4.4 TIFF文件格式
✱ TIFF格式最初由Aldus公司与微软公司一起为PostScript打印开发 ， 是 一种主要用来存储包括照片和艺术图在内的图像的文件格式 ， 文件扩 展名为 .tif 或 .tiff。
✱ TIFF文件格式主要包括三个部分： ✱ 文件头 ， 有固定的位置 ， 位于文件的最前端 ， 是文件中惟一 的 ，包含
1.3.4关系结构
✱ 关系结构用于描述一组目标物体之间的相互关系 ， 常用的描述方法为 串描述和树描述 。 串描述是一种一维结构 ， 当用串描述图像时 ， 需要 建立一种合适的映射关系 ，将二维图像降为一维形式 。 串描述适用于 那些图像元素的连接可以用来从头到尾或用其他连续形式的图像元素 的描述 。链码表示就是基于串描述思想描述的。
✱ 尾块 ， 为三维16进制数 ，表示数据流已经结束 ， 此部分可以缺省。
1.4.3 JPEG文件格式
✱ JPEG是Joint Photographic Experts Group的缩写 ， 即联合国图像专家组。 作为一种图像文件格式 ，JPEG格式联合国图像专家组制定 ， 文件扩展 名 .jpg或 .jpeg 。JPEG格式的图像文件具有迄今为止最为复杂的文件结 构和编码方式 ， 和其他格式的最大区别是JPEG使用一种有损压缩算法 ， 是以牺牲一部分的图像数据来达到较高的压缩率 ，但是这种损失很小 以至于很难察觉 。JPEG格式又可分为标准JPEG 、渐进式JPEG及 JPEG2000三种格式 ， 这三种格式的区别主要在Internet图像显示方式 上 。标准JPEG格式图像在网页下载时只能由上而下依序显示图像 ， 直 到图像全部下载完毕 ， 才能看到全貌 。渐进式JPEG格式可以在网页下 载时 ， 先呈现出图像的粗略外观后 ， 再慢慢地呈现出完整的内容。 JPEG2000格式是新一代的影像压缩法 ， 压缩品质更好 ， 并可改善无 线传输时 ， 常因讯号不稳造成马赛克及位置错乱的情况 ， 改善传输的 品质。
MATLAB的图像处理介绍.ppt
可在matlab命令窗口输入：help imwrite，来获得提示信息。
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
MATLAB图像处理实例详解PPT第3章MATLAB图像处理基础
3.2.7数值矩阵转换为灰 度图像
在MATLAB中，一个数据矩阵就相当于一幅数字图像，只是在数 字图像中对应的数组元素必须在一定的取值范围，因此，只要将 对应数据矩阵中的元素按一定规律进行转换，就可以将矩阵转换 为图像了。在MATLAB中可以利用函数mat2gray( )，将一个数据 矩阵转换为一幅灰度图像，其调用格式为： I=mat2gray(X,[ xmin, xmax])：该函数是按照指定的取值区间 [xmin,xmax]将数据矩阵X转换为灰度图像I，xmin对应灰度值0， 即黑色，xmax对应灰度值1，即白色。数据矩阵中小于xmin的值 取为0，大于xmax的值取为1。如果不指定取值区间[xmin, xmax]， 即缺省情况下，将数据矩阵X中最小值设为xmin，最大值设为 xmax。
3.3.3图像文件的保存
MATLAB中利用函数imwrite( )来实现图像文件的写入操作，即 保存，与函数imread( )的作用相对。其调用格式通常有以下几种： imwrite(I, 'filename', 'fmt')：该函数是把图像数据I保存到由字符 串“filename”指定的文件中，存储的文件格式由fmt指定。与 函数imread( )使用类似，如果所指定的保存文件filename不在当 前目录下或MATLAB的目录下，必须指明其完整路径。fmt的取 值必须是MATLAB所支持的图像文件格式。图像数据I不能为空， 如果I为灰度图像，那么I应该是一个M N的二维数组，如果I为彩 色图像，那么I应该是一个M×N×3的三维数组。如果fmt指定的 格式为TIFF，那么函数imwrite( )可以接受M×N×4的三维数组。
第3章 MATLAB图像处 理基础
本章主要介绍利用MATLAB来实现数字图像处理的基本操作，主 要包括以下几个方面的内容：MATLAB图像处理工具箱，图像类 型的转换，图像文件的读写，图像文件的显示，视频文件的读写。 介绍这5个部分目的是为了让广大用户了解MATLAB图像处理工 具箱的基础上，能够利用该工具箱来实现基本的图像处理操作。
MATLAB图形图像处理 ppt课件
③若x和y 都是矩阵时：大小必须相同，矩阵x 的每列与y的每列画一条曲线。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
基于matlab的图形图像处理--图像描述与分析 ppt课件
7.1.1 幅度特征 7.1.2 直方图特征 7.1.3 变换系数特征
ppt课件
5
7.1.1 幅度特征
a)原图
b)利用幅度特征将目标分割出来
ppt课件
6
7.2 边界描述
7.2.1 链码描述
7.2.2 傅里2.1 链码描述
在数字图像中，边界或曲线是由一系列离散的像素 点组成的，其最简单的表示方法是由美国学者 Freeman提出的链码方法。 链码实质上是一串指向符的序列，有4向链码、8向 链码等。
A B [ AC (B)]C
A B
A B
利用圆盘膨胀
ppt课件
27
7.5 形态分析
a) 原始图像
b) 腐蚀图像
c) 膨胀图像
ppt课件
28
clear all; close all; bw=zeros(9,9); bw(3:5, 4:6)=1; se=strel('square', 3); %bw2=imdilate(bw, se); bw2=imerode(bw, se); figure; subplot(121); imshow(bw); subplot(122); imshow(bw2);
ppt课件
36
clear all; close all; I=imread('rice.png'); se=strel('disk', 11); J=imtophat(I, se); K=imadjust(J); figure; subplot(131); imshow(I); subplot(132); imshow(J); subplot(133); imshow(K);
8向链码
ppt课件
5
7.1.1 幅度特征
a)原图
b)利用幅度特征将目标分割出来
ppt课件
6
7.2 边界描述
7.2.1 链码描述
7.2.2 傅里2.1 链码描述
在数字图像中，边界或曲线是由一系列离散的像素 点组成的，其最简单的表示方法是由美国学者 Freeman提出的链码方法。 链码实质上是一串指向符的序列，有4向链码、8向 链码等。
A B [ AC (B)]C
A B
A B
利用圆盘膨胀
ppt课件
27
7.5 形态分析
a) 原始图像
b) 腐蚀图像
c) 膨胀图像
ppt课件
28
clear all; close all; bw=zeros(9,9); bw(3:5, 4:6)=1; se=strel('square', 3); %bw2=imdilate(bw, se); bw2=imerode(bw, se); figure; subplot(121); imshow(bw); subplot(122); imshow(bw2);
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clear all; close all; I=imread('rice.png'); se=strel('disk', 11); J=imtophat(I, se); K=imadjust(J); figure; subplot(131); imshow(I); subplot(132); imshow(J); subplot(133); imshow(K);
8向链码
精通MATLAB图像处理 PPT课件
2018/11/8
6
小波工具箱
主要功能有：
(1)、完整的GUI和命令行功能，用于分析，综合 和去噪、压缩信号和图像 (2)、小波和信号处理工具箱，其中包括实现从 尺度到频率变换的函数 (3)、连续小波变换，用于多出度信号分析 (4)、分解和分析多分辨率信号和图像 (5)、信号和图像的小波包变换
2018/11/8
2018/11/8 24
关系运算和逻辑运算
符号 < <= > 功能 小于 小于或等于 大于 符号 >= == ~= 功能 大于或等于 等于 不等于
符号 &
功能 逻辑与
符号 ~
功能 逻辑非
|
2018/11/8
逻辑或
——
——
25
关系运算函数及逻辑运算函数
函数名 功能 函数名 功能
all any
所有向量为非零元素时为真 任一向量为非零元素时为真
xor ——
逻辑异或运算 ——
函数名
功能
函数名
功能
bitand
bitor bitxor
2018/11/8
位方式的逻辑与运算
位方式的逻辑或运算 位方式的逻辑异或运算
bitcmp
bitmax bitshift
位比较运算
最大无符号浮点整数 二进制数的移位运算
26
第三章 MATLAB程序设计
程序设计概述 MATLAB不仅是一种功能强大的高级语言，而且是 一个集成的交互式开发环境，用户可以通过MATLAB提 供的编辑调试器编写和调试MATLAB代码. MATLAB提供了代码书写和调试的集成开发环境， 用户可以在调试器中完成书写和调试过程。单击 MATLAB主界面的“新建”工具按钮或者选择 “File”——“New”——“M-File”菜单命令，就可 以打开MATLAB代码编辑器-调试器 开发MATLAB程序一般需要经历代码编写、调试、 优化几个阶段。
数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件
C(x, y) A(x, y) B(x, y) 差值图像提供了图像间的差值信息，能用于指导动态监测、 运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
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除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
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几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
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图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
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（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
《篇Matlab图像处理》课件
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线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
数学建模之Matlab图像处理 ppt课件
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
29
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1……是可选项，包括： 1、边界选项（’symmetric’、’replicate’、’circular’） 2、尺寸选项（’same’、’full’） 3、模式选项（’corr’、’conv’）
kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二 值化算法。
直
原
接
图
阈
像
值
分
割
0.25
18
算 法
算 法 算 法
19
割分法来自算OTSUNiblack
KittlerMet
Kapur
割
分
值
阈
动
自
/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DBf
原 图 像
滤 波 后 图
像
30
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
Matlab数字图像处理幻灯片PPT
噪声介绍
噪声是不可预测的，只能用概率统计方法来认识的随机误差。下面介绍常 见的噪声:
1、高斯噪声 2、椒盐噪声 3、均匀分布噪声 4、指数分布噪声 5、伽玛分布噪声
噪声的MATLAB实现
在MATLAB中，可以通过函数imnoise( )给图像添加噪声，该函数可以得 到高斯分布噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声和乘性噪声。该函数的调用格 式为：
[J, noise]=wiener2(I, [m, n])：该函数对图像中的噪声进展估计，返回值 noise为噪声的能量。
6.4 图像复原方法
下面对图像复原的常用方法进展介绍，主要包括逆滤波复原、维纳滤波复 原、约束最小二乘法复原、
Lucy-Richardson复原和盲解卷积复原等。
逆滤波复原
对于直接逆滤波，由于存在噪声的影响，退化图像的估计公式为：
维纳滤波复原
维纳〔wiener〕滤波最早是由Wiener首先提出的，并应用于一维信号， 取得很好的效果。后来该算法又被引入二维信号处理，也取得相当满意的 效果，尤其是在图像复原领域。由于维纳滤波器的复原效果好，计算量较 低，并且抗噪性能优良，因而在图像复原领域得到了广泛的应用。许多高 效的图像复原算法都是以维纳滤波为根底形成的。
J=deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER, LRANGE)：该函数中对参数 LRANGE进展设置，该参数为拉格朗日算子的搜索范围，默认值为[10-9, 109]。
J=deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER, LRANGE, REGOP)：该函数中参数 REGOP为约束算子。
数字图像的噪声主要来自图像的采集和传输过程。图像传感器的工作受到 各种因素的影响。例如在使用CCD摄像机获取图像时，光照强度和传感器 的温度是产生噪声的主要原因。图像在传输过程中也会受到噪声的干扰。
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精通MATLAB图像处理PPT
精品jing
易水寒江雪敬奉
MATLAB的优势与特点
1.友好的工作平台和编程环境 2.简单易用的编程语言 3.强大的科学计算和数据处理能力 4.出色的图形处理功能 5.应用广泛的模块集合工具箱 6.使用的程序接口和发布平台
06.03.2021
2
MALAB系统的构成
常规创建二维数组的方法实际上和创建一维数组方法类似， 就是综合运用方括号，逗号，空格以及分号
方括号把所有元素括起来，不同行元素之间用分号分隔，同 一行元素之间用逗号或空格间隔，按照逐行排列的方式顺序书写 每个元素
06.03.2021
13
数组创建实例
06.03.2021
14
矩阵及其运算
矩阵的创建 由m行n列构成的数组a称为m*n阶矩阵，它总共有
分析及信号的可视化测量
06.03.2021
6
小波工具箱
主要功能有：
(1)、完整的GUI和命令行功能，用于分析，综合 和去噪、压缩信号和图像
(2)、小波和信号处理工具箱，其中包括实现从 尺度到频率变换的函数
(3)、连续小波变换，用于多出度信号分析 (4)、分解和分析多分辨率信号和图像 (5)、信号和图像的小波包变换
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信号处理工具箱函数（signal Processing Toolbox）
(1)、大量的信号和线性系统模型 (2)、数字及模拟滤波器设计，分析及实现 (3)、FFT、DCT、Hilbert及其他变换 (4)、统计信号处理 (5)、用统计方法进行时间序列建模及谱估计 (6)、波形生成、窗口生成 (7)、集成的图形界面用于滤波器设计、分析，谱
m*n个元素组成
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复数及其运算
1、复数的表示 MATLAB是以i或j字元来代表虚部复数运算的。一个
复数可表示为：x=a+bi,其中a称为实部，b称为虚部。 且满足如下关系：r=(a^2+b^2)*1/2,tano=b/a. 一个复数可以看做是关于虚部和实部的符号函数，可 用两种方法构造：1.用直接法构造两种形式的复数。2. 用符号函数法构造两种形式的复数
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复数构造实例
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符号运算
符号运算概述
符号数学工具箱是操作和解决符号符号表达式的符号数学 工具箱集合，有复合、简化、微分、积分，以及求解代数方程和 微分方程的工具。另外，还有一些用于线性代数的工具，求解逆， 行列式、正则形式的精确结果，找出符号矩阵的特征值而没有由 数值计算引入的误差。工具箱还支持可变精度运算。 符号运算与数值运算的主要区别如下： （1）数值运算中必须先对变量赋值，然后才能参与运算 （2）符号运算无需事先对独立变量赋值，运算结果以标准的运算形 式表达。
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3、元胞数组
元胞是元胞数组（Cell Array）的基本组成部分。 元胞数组与数字数组相似，以下标来区分，单 元胞数组由元胞和元胞内容两部分组成。用{} 表示元胞数组的内容，用圆括号（）表示元胞 元素。与一般的数值数组不同，元胞可以存放 任何类型、任何大小的数组，而且同一个元胞 数组中各元胞的内容可以不同。
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符号变量和符号表达式
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2、字符串
字符串是MATLAB中符号运算的基本元素， 也是文字等表达方式的基本元素，在MATLAB 中，字符串作为字符数组用单引号（’）引用 到程序中，还可以通过字符运算组成复杂的字 符串。字符串数值和数字数值之间可以进行转 换，也可以执行字符串的有关操作
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向量，也统称为一维数组 （4）普通的具有多行多列元素的二维数组 （5）超过二维的多维数组
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数组的创建
1、空数组 创建空数组很简单，只需要变量赋值为空的方括号即可
2、一维数组 创建一维行向量，只需要把所有用空格或逗号分隔的元素用
方括号括起来，而创建一维列向量，则需要在方括号括起来的元 素之间用分号分隔 3、二维数组
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MATLAB数据类型
1、变量与常量 变量是数值计算的基本单元。与C语言等其他
高级语言不同，MATLAB语言中的变量无需事先定 义，一个变量以其名称在语句命令中第一次合法 出现而定义，运算表达式中不允许有未定义的变 量，也不需要预先定义变量的类型，MATLAB会自 动生成变量，并根据变量的操作确定其类型
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数组及其运算
MATLAB中数组（array）可以说无处不在，任何变 量在MATLAB中都是以数组的形式存储和运算的。
根据数组元素个数和配列方式，可分为如下几类： （1）没有元素的空数组 （2）只有一个元素的标量，它实际是一行一列的数组 （3）只有一行或一列元素的向量，分别叫做行向量和列
1.MATLAB开发环境 2.MATLAB数学函数库 3.MATLAB语言 4.MATLAB图形处理系统 5.MATLAB应用程序接口
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MATLAB的工Байду номын сангаас箱
Matlab 图像处理工具箱———
Image Processing Toolbox
提高图像质量，使模糊的图像变得清晰； 提取图像的有效特征，以便进行模式识别； 通过图像变换和有效编码来压缩其频带或数据，
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第二章 MATLAB基本运算
Matlab 原本就是 Matrix Laboratory (矩阵实验室) 的缩 写，所以他会认识矩阵，我们应该不会感到意外。我们用
A = [1, 2; 3, 4] 指派一个 2x2 方阵给变量 A。
输入矩阵的时候，我们用中括号夹住两端，用逗号（，） 或者空格分开元素，用分号（；）分列。元素可以是常数、变 量和任何计算出来的数值
以便传输或存储。
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图像获取工具箱 Image Acquisition Toolbox
通过该工具箱可以直接将MATLAB环境同图像采集设备 连接起来，预览图像，采集数据，其主要功能如下：
⑴、现场视频和图像信号的获取； ⑵、支持标准模拟，数字图像采集设备； ⑶、现场视频信号预览； ⑷、支持多种图像制式； ⑸、允许同步采集和处理；
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MATLAB的优势与特点
1.友好的工作平台和编程环境 2.简单易用的编程语言 3.强大的科学计算和数据处理能力 4.出色的图形处理功能 5.应用广泛的模块集合工具箱 6.使用的程序接口和发布平台
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MALAB系统的构成
常规创建二维数组的方法实际上和创建一维数组方法类似， 就是综合运用方括号，逗号，空格以及分号
方括号把所有元素括起来，不同行元素之间用分号分隔，同 一行元素之间用逗号或空格间隔，按照逐行排列的方式顺序书写 每个元素
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数组创建实例
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矩阵及其运算
矩阵的创建 由m行n列构成的数组a称为m*n阶矩阵，它总共有
分析及信号的可视化测量
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小波工具箱
主要功能有：
(1)、完整的GUI和命令行功能，用于分析，综合 和去噪、压缩信号和图像
(2)、小波和信号处理工具箱，其中包括实现从 尺度到频率变换的函数
(3)、连续小波变换，用于多出度信号分析 (4)、分解和分析多分辨率信号和图像 (5)、信号和图像的小波包变换
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信号处理工具箱函数（signal Processing Toolbox）
(1)、大量的信号和线性系统模型 (2)、数字及模拟滤波器设计，分析及实现 (3)、FFT、DCT、Hilbert及其他变换 (4)、统计信号处理 (5)、用统计方法进行时间序列建模及谱估计 (6)、波形生成、窗口生成 (7)、集成的图形界面用于滤波器设计、分析，谱
m*n个元素组成
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复数及其运算
1、复数的表示 MATLAB是以i或j字元来代表虚部复数运算的。一个
复数可表示为：x=a+bi,其中a称为实部，b称为虚部。 且满足如下关系：r=(a^2+b^2)*1/2,tano=b/a. 一个复数可以看做是关于虚部和实部的符号函数，可 用两种方法构造：1.用直接法构造两种形式的复数。2. 用符号函数法构造两种形式的复数
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复数构造实例
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符号运算
符号运算概述
符号数学工具箱是操作和解决符号符号表达式的符号数学 工具箱集合，有复合、简化、微分、积分，以及求解代数方程和 微分方程的工具。另外，还有一些用于线性代数的工具，求解逆， 行列式、正则形式的精确结果，找出符号矩阵的特征值而没有由 数值计算引入的误差。工具箱还支持可变精度运算。 符号运算与数值运算的主要区别如下： （1）数值运算中必须先对变量赋值，然后才能参与运算 （2）符号运算无需事先对独立变量赋值，运算结果以标准的运算形 式表达。
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3、元胞数组
元胞是元胞数组（Cell Array）的基本组成部分。 元胞数组与数字数组相似，以下标来区分，单 元胞数组由元胞和元胞内容两部分组成。用{} 表示元胞数组的内容，用圆括号（）表示元胞 元素。与一般的数值数组不同，元胞可以存放 任何类型、任何大小的数组，而且同一个元胞 数组中各元胞的内容可以不同。
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符号变量和符号表达式
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2、字符串
字符串是MATLAB中符号运算的基本元素， 也是文字等表达方式的基本元素，在MATLAB 中，字符串作为字符数组用单引号（’）引用 到程序中，还可以通过字符运算组成复杂的字 符串。字符串数值和数字数值之间可以进行转 换，也可以执行字符串的有关操作
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向量，也统称为一维数组 （4）普通的具有多行多列元素的二维数组 （5）超过二维的多维数组
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数组的创建
1、空数组 创建空数组很简单，只需要变量赋值为空的方括号即可
2、一维数组 创建一维行向量，只需要把所有用空格或逗号分隔的元素用
方括号括起来，而创建一维列向量，则需要在方括号括起来的元 素之间用分号分隔 3、二维数组
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MATLAB数据类型
1、变量与常量 变量是数值计算的基本单元。与C语言等其他
高级语言不同，MATLAB语言中的变量无需事先定 义，一个变量以其名称在语句命令中第一次合法 出现而定义，运算表达式中不允许有未定义的变 量，也不需要预先定义变量的类型，MATLAB会自 动生成变量，并根据变量的操作确定其类型
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数组及其运算
MATLAB中数组（array）可以说无处不在，任何变 量在MATLAB中都是以数组的形式存储和运算的。
根据数组元素个数和配列方式，可分为如下几类： （1）没有元素的空数组 （2）只有一个元素的标量，它实际是一行一列的数组 （3）只有一行或一列元素的向量，分别叫做行向量和列
1.MATLAB开发环境 2.MATLAB数学函数库 3.MATLAB语言 4.MATLAB图形处理系统 5.MATLAB应用程序接口
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MATLAB的工Байду номын сангаас箱
Matlab 图像处理工具箱———
Image Processing Toolbox
提高图像质量，使模糊的图像变得清晰； 提取图像的有效特征，以便进行模式识别； 通过图像变换和有效编码来压缩其频带或数据，
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第二章 MATLAB基本运算
Matlab 原本就是 Matrix Laboratory (矩阵实验室) 的缩 写，所以他会认识矩阵，我们应该不会感到意外。我们用
A = [1, 2; 3, 4] 指派一个 2x2 方阵给变量 A。
输入矩阵的时候，我们用中括号夹住两端，用逗号（，） 或者空格分开元素，用分号（；）分列。元素可以是常数、变 量和任何计算出来的数值
以便传输或存储。
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图像获取工具箱 Image Acquisition Toolbox
通过该工具箱可以直接将MATLAB环境同图像采集设备 连接起来，预览图像，采集数据，其主要功能如下：
⑴、现场视频和图像信号的获取； ⑵、支持标准模拟，数字图像采集设备； ⑶、现场视频信号预览； ⑷、支持多种图像制式； ⑸、允许同步采集和处理；