Matlab中图像函数

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Matlab中image、imagesc和imshow函数用法解析

Matlab中image、imagesc和imshow函数⽤法解析1、显⽰RGB图像相同点：这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显⽰的。

区别：imshow将图像以原始尺⼨显⽰，image和imagesc则会对图像进⾏适当的缩放（显⽰出来的尺⼨⼤⼩）。

2、显⽰灰度图像说明：先搞明⽩什么是索引图像？（灰度图像也是索引图像的⼀种）当⽤Matlab中的imread函数将图像读⼊并存⼊矩阵时，我们知道如果是RGB图像，得到是m*n*3的矩阵，但如果是索引图像，得到就是m*n 的矩阵，这个矩阵的每个元素只是1个数值，那么怎么确定它的RGB值来显⽰图像呢？这就需要colormap了，colormap是⼀个m*3的矩阵，每⼀⾏有3列元素构成RGB组，也就是⼀种颜⾊，⼀个m*3的colormap中有m中颜⾊，⽽索引图像存储的数值和colormap中的⾏号对应起来就可以像RGB那样显⽰图⽚了，⾄于对应⽅法，可以直接对应（⽐如1对应1,2对应2）也可以是线性映射对应（⽐如[-128,128]映射到[1,256]）。

还有⼀点要说明的是，默认情况下每⼀个figure都有且仅有⼀个colormap,⽽且默认的是 jet(64)，可在figure窗⼝通过，edit->colormap...查看，另外在弹出的窗⼝colormap editor中，可通过Tools->Standard colormap来修改当前figure的colormap，这⾥是Matlab已经做好的⼀些colormap。

（1）当灰度图像转化成矩阵后，矩阵中的元素都介于[0,255]，下⾯我们结合具体实例来看看这三个函数的调⽤效果，并解释原因。

代码：[plain]1. clear all;clc;close all;2. img = imread('lenna.bmp');3. % my picture is named lenna.bmp while yours may be not4. I = rgb2gray(img);5. % Attention: we use the axis off to get rid of the axis.6. figure(1),image(I); %equals to imagesc(I,[1 64]);you can try it.7. colorbar,title('show by image in figure1');axis off;8. figure(2),imagesc(I);9. %equals to imagesc(I,[min(I(:)) max(I(:))]);you can try it.10. colorbar,title('show by imagesc in figure2');axis off;11. %colormap(gray) %use this statement you can get a gray image.12. figure(3),imshow(I),colorbar,title('show by imshow in figure3');显⽰效果：我们看到现象是image 和imagesc 显⽰出来是彩⾊的，只有imshow显⽰出来是灰度图像，为什么会出现这种情况呢？还记得前⾯所说的吗，索引图像是矩阵和colormap配合起来显⽰的，⽽每个figure默认使⽤的colormap 是jet(64)，⽽不是gray(gray和gray(64)是⼀样的)，这个jet(64)就使得figure1和figure2中显⽰出来时是彩⾊的，当然你也可以修改当前figure的colormap使⽤colormap(gray)（使⽤64个等级的灰度⾊图），或者colormap(gray(256))（使⽤256个等级的灰度⾊图，这就是调⽤imshow函数时使⽤的colormap，后⾯有讲解）。

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图像处理函数大全

Matlab数字数字图像处理函数汇总：1、数字数字图像的变换①fft2：fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i);②ifft2:：ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise：用于对数字数字图像生成模拟噪声，如：i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、数字数字图像的增强①直方图：imhist函数用于数字数字图像的直方图显示，如：i=imread('104_8.tif');imhist(i);②直方图均化：histeq函数用于数字数字图像的直方图均化，如：i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整：imadjust函数用于数字数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);④对数变换：log函数用于数字数字图像的对数变换，如：i=imread('104_8.tif');j=double(i);k=log(j);⑤基于卷积的数字数字图像滤波函数：filter2函数用于数字数字图像滤波，如：i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);⑦中值滤波：medfilt2函数用于数字数字图像的中值滤波，如：i=imread('104_8.tif');j=medfilt2(i);⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、数字数字图像边缘检测①sobel算子如：i=imread('104_8.tif');如有帮助，欢迎支持。

matlab画图-在同一图像中显示多个函数

matlab画图-在同⼀图像中显⽰多个函数1、在同⼀个图像中显⽰多个函数：t = [0:0.01:5];f = exp(-t);g = exp(-2*t);plot(t,f,t,g,'--'); % 将函数g⽤ ‘--’ 表⽰，显⽰为虚线；若不添加线条风格显⽰，则默认为实线显⽰； % ‘-’ 表⽰实线； % ‘-.’ 表⽰虚点线； % ‘:’ 表⽰点线；2、为函数添加图例，使⽤ legend 命令例如:x = [0:0.01:2];y = sinh(x);z = cosh(x);plot(x,y,x,z,'-.'), xlabel('x'), ylabel('potential'), legend('sinh(x)', 'cosh(x)');显⽰如下图：若要改变函数显⽰颜⾊，可通过在函数后⾯添加颜⾊控制字符：plot(x,y,'r',x,z,'b-.'), xlabel('x'), ylabel('potential'), legend('sinh(x)', 'cosh(x)'); % 函数y显⽰为红⾊，函数 z 显⽰为蓝⾊，且⽤虚点线显⽰3、matlab提供了⼋种颜⾊显⽰字符：具体为红 r 、黄 y、蓝b、绿g、青c、洋红m、⿊k、⽩w也可以⽤RGB格式显⽰，如红⾊为[1,0,0]4、设置坐标⽐例如果希望在matlab中设置坐标显⽰范围，可使⽤axis([xmin xmax ymin ymax]) 命令例如在上式中函数添加axis([0 2 -1 1])： plot(x,y,'r',x,z,'b-.'), xlabel('x'), ylabel('potential'), legend('sinh(x)', 'cosh(x)'), axis([0 2 -1 1]);5、矩阵数组相乘⽤ .* ，如exp(-2*t).*sin(t)；函数的平⽅⽤ .^ 表⽰，如sin(5*x).^2。

MATLAB 图像处理命令使用

MATLAB 图像处理命令使用1.MATLAB中图像处理的一些简单函数A、imreadimread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。

例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;比较读取二值图像，灰度图像，索引图像，彩色图像的X和MAP的特点，可以利用size 函数用来显示数组的维数，了解数据的特点。

B=size(a) 返回数组a 的维数。

B、imwriteimwrite函数用于输出图像，其语法格式为：imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。

C、imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为imfinfo(filename,fmt)imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。

2.MATLAB中图像文件的显示imshowimshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其语法如下：imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。

（1）二进制（二值）图像显示方法，在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的，该矩阵仅包含0和1。

如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的，那么所有数据都要是逻辑数据，必须对其进行设置（将所有数据标志均设置on）.可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。

Matlab中图像处理常用函数的用法

Matlab中常见函数的用法1 size（）函数1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。

2）[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。

3）size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。

其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。

如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。

2 padarray（）函数B = padarray(A,padsize,padval,direction)A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。

padval和direction分别表示填充方法和方向。

它们的具体值和描述如下：Padval选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。

Direction选项：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充；'post'表示在每一维的最后一个元素后填充；'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。

若参量中不包括direction，则默认值为'both'；若参量中不包含padval，则默认用0来填充。

若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。

matlab中imread函数的用法

matlab中imread函数的用法MATLAB中imread函数的用法MATLAB是一款强大的数学工具，用于矩阵计算、数据分析、绘图和图像处理。

imread 函数是用于读入图像文件的函数之一。

读入的图像可以是常见的各种格式，比如BMP、GIF、JPEG、PNG等。

语法格式：```img = imread(filename)img = imread(filename, fmt)```filename为图像所在路径和文件名，fmt为文件格式（可选）。

如果fmt省略，则MATLAB会自动检测图像文件的格式。

函数返回值：img：读入的图像矩阵imread函数的常见用法1. 读入 RGB 彩色图像RGB彩色图像保存为三通道的图像，分别是红、绿、蓝三个颜色通道，每个通道的值范围是 [0,255]。

读入RGB图像：```img = imread('example.jpg');```2. 读入灰度图像灰度图像只有一个通道，通道数为1，每个像素点的值在[0,255]之间。

读入灰度图像：```img = imread('example_gray.jpg');3. 指定图像格式如果图像文件的格式不支持自动检测，可以使用fmt参数来指定图像文件的格式，如JPEG格式：```img = imread('example.jpg', 'jpg');```4. 读入部分图像使用imread函数可以读入部分图像，只需要指定图像文件中某一部分的范围即可，例如：```img = imread('example.jpg','PixelRegion',{[1 10],[1 10],[]});```使用PixelRegion选项，可以选择只读入图像的某一区域，前两个参数指定所选区域的行和列的范围，第三个参数指定通道范围（如果是灰度图像则省略）。

Matlab绘制函数图像函数示例汇总

matlab中最根本的函数plot（）的用法标签： matlab plot 指令5.1 二维平面图形5.1.1 根本图形函数plot 是绘制二维图形的最根本函数,它是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的.也就是说,应用plot 函数之前,必须起首界说好曲线上每一点的x 及y 坐标,经常应用格局为：（1）plot(x) 当x 为一贯量时,以x 元素的值为纵坐标,x 的序号为横坐标值绘制曲线.当x 为一实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素值相对于其序号的曲线,当x 为m× n 矩阵时,就由n 条曲线.（2）plot(x,y) 以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线.（3）plot(x,y1,x,y2,…) 以公共的x 元素为横坐标值,以y1,y2,… 元素为纵坐标值绘制多条曲线.例5.1.1 画出一条正弦曲线和一条余弦曲线.>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot(x,y1,x,y2)图5.1.1 函数plot 绘制的正弦曲线在绘制曲线图形时,经常采取多种色彩或线型来区分不合的数据组,MATLAB 软件专门供给了这方面的参数选项（见表 5.1.1）,我们只要在每个坐标后加上相干字符串,就可实现它们的功效.- 2 -表5.1.1 画图参数表色彩字符色彩线型字符线型格局标识表记标帜符号数据点情势标识表记标帜符号数据点情势y 黄- 实线. 点< 小于号m 紫：点线o 圆s 正方形c 青-. 点划线x 叉号d 菱形r 红- - 虚线+ 加号h 六角星g 绿* 星号p 五角星b 蓝v 向下三角形w 白^ 向上三角形k 黑> 大于号例如,在上例中输入>> plot(x,y1,'r+-',x,y2,'k*:')图5.1.2 应用不合标识表记标帜的plot 函数绘制的正弦曲线5.1.2 图形润饰MATLAB 软件为用户供给了一些特别的图形函数,用于润饰已经绘制好的图形.函数寄义grid on (/off) 给当前图形标识表记标帜添加（撤消）收集xlable(‘string’) 标识表记标帜横坐标ylabel(‘string’) 标识表记标帜纵坐标title(‘string’) 给图形添加标题text(x,y,’string’) 在图形的随意率性地位增长解释性文本信息gtex t(‘string’) 应用鼠标添加解释性文本信息axis([xmin xmax ymin ymax]) 设置坐标轴的最小最大值- 3 -例 5.1.2 给例 5.1.1 的图形中参加收集和标识表记标帜.（见图5.1.3 和5.1.4）>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot(x,y1,x,y2)>> grid on>> xlabel('independent variable X')>> ylabel('Dependent Variable Y1 & Y2')>> title('Sine and Cosine Curve')>> text(1.5,0.3,'cos(x)')>> gtext('sin(x)')>> axis([0 2*pi -0.9 0.9])图5.1.3 应用了图形润饰的plot 函数绘制的正弦曲线5.1.3 图形的比较显示在一般默认的情形下,MATLAB 每次应用plot 函数进行图形绘制,将从新产生一个图形窗口.但有时愿望后续的图形可以或许和前面所绘制的图形进行比较.一般来说有两种办法一是采取hold on(/off)敕令,将新产生的图形曲线叠加到已有的图形上;二是采取subplot(m,n,k)函数,将图形窗口分隔成n m× 个子图,并选择第k 个子图作为当前图形,然后在统一个视图窗口中画出多个小图形.例5.1.3 在统一窗口中绘制线段.（见图5.1.5）>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> y3=x;>> y4=log(x);>> plot(x,y1,x,y2)>> hold on>> plot(x,y3)>> plot(x,y4)>> hold off例5.1.4 在多个窗口中绘制图形.（见图5.1.6）>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> y3=exp(x);>> y4=log(x);>> subplot(2,2,1);>> plot(x,y1);>> subplot(2,2,2);>> plot(x,y2);>> subplot(2,2,3);>> plot(x,y3);>> subplot(2,2,4);>> plot(x,y4);[解释] （1）子窗口的序号按行由上往下,按列从左向右编号.（2）假如不必指令clf 消除,今后图形将被绘制在子图形窗口中.图5.1.4 设置坐标轴最大最小值的正弦曲线- 5 -- 6 -5.2 三维立体图形5.2.1 三维曲线图与二维图形相对应,MATLAB 供给了plot3 函数,可以在三维空间中绘制三维曲线,它的格局相似于plot,不过多了z 偏向的数据.plot3 的挪用格局为：plot3(x1,y1,z1,x2,y2,z2,...)个中x1,y1,z1,x2,y2,z2,…等分离为维数雷同的向量,分离存储着曲线的三个坐标值,该函数的应用方法和plot 相似,也可以采取多种的色彩或线型（见表 5.1.1）来区分不合的数据组,只需在每组变量后面加上相干字符串即可实现该功效.例5.2.1 绘制方程x=ty=sin(t)z=cos(t)在t=[0,2*pi]上的空间方程.（见图5.2.1）>> clf>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> y2=cos(x);>> plot3(y1,y2,x,'m:p')>> grid on>> xlabel('Dependent Variable Y1')>> ylabel('Dependent Variable Y2')>> zlabel('Independent Variable X')>> title('Sine and Cosine Curve')图5.2.1 函数plot 绘制的三维曲线图- 7 -5.2.2 三维曲面图假如要画一个三维的曲面,可以应用mesh(X,Y,Z)或surf(X,Y,Z)函数来实现.mesh 函数为数据点绘制网格线,图形中的每一个已知点和其邻近的点用直线衔接.surf函数和mesh 的用法相似,但它可以画出着色概况图,图形中的每一个已知点与其相邻点以平面衔接.为便利测试立体画图,MATLAB 供给了一个peaks 函数,它可以产生一个的高斯散布矩阵,其生成方程是N N ×z=3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2)-(y+1).^2)-10*(x/5-x.^3-y.^5).*exp(-x.^2-y.^2)-1/3*exp(-(x+1).^2-y.^2)对应的图形是一个凹凸有致的曲面,包含了三个局部极大点及三个局部微小点.下面应用peaks 函数来比较一下mesh 和surf 的差别.例5.2.2 分离用mesh 函数和surf 函数绘制高斯矩阵的曲面. >> z=peaks(40);>> mesh(z);>> surf(z);图5.2.2 mesh 函数绘制的三维曲面图- 8 -图5.2.3 surf 函数绘制的着色概况图在曲面画图中,另一个经常应用的函数是meshgrid 函数,其一般引用格局是：[X, Y]=meshgrid (x, y)个中x 和y 是向量,经由过程meshgrid 函数就可将x 和y 指定的区域转换成为矩阵X 和Y.如许我们在画图时就可以先用meshgrid 函数产生在x-y 平面上的二维的网格数据,再以一组z 轴的数据对应到这个二维的网格,即可画出三维的曲面.例5.2.3 绘制方程sin((x^2+y^2)^(1/2))z = ---------------------(x^2+y^2)^(1/2)在x∈[-7.5,7.5];y∈[-7.5,7.5] 的图形.>> x=-7.5:0.5:7.5;y=x;>> [X,Y]=meshgrid(x,y);>> R=sqrt(X.^2+Y.^2)+eps;>> Z=sin(R)./R;>> surf(X,Y,Z)>> xlabel('X 轴偏向')>> ylabel('Y 轴偏向')>> zlabel('Z 轴偏向')例 5.2.4 绘制由方程形成的立体图.（见图 5.2.5）z=xe-(x^2+y^2)>> clear>> x=-2:0.1:2;y=x;>> [X,Y]=meshgrid(x,y);>> Z=X.*exp(-X.^2-Y.^2);- 9 ->> surf(X,Y,Z)- 10 -5.2.3 不雅察点MTALAB 许可用户设置不雅察点,其指令是：view(azimuth,elevation)个中方位角azimuth 是不雅察点和坐标原点连线在x-y 平面的投影和y 轴负偏向的夹角,仰角elevation 是不雅察点与坐标原点的连线和x-y 平面的夹角.对于这两个角度,三维图形的默认值分离是-37.5 和30,二维图形的默认值是0 和90.例5.2.5 从不合的角度不雅察高斯矩阵的曲面.>> z=peaks(40);>> subplot(2,2,1);>> mesh(z);>> subplot(2,2,2);>> mesh(z);>> view(-37.5,-30);>> subplot(2,2,3);>> mesh(z);>> view(180,0);>> subplot(2,2,4);>> mesh(z);>> view(0,90);图5.2.6 对应不合不雅察点的三维曲面图5.3 其他图形函数除了plot 画图函数以外,在有些场合对绘制的曲线会有一些特别请求,这就要其他函数来实现,经常应用的几种函数如下（见表5.3.1）- 11 -表5.3.1 其他图形函数表函数寄义loglog 应用对数坐标系画图semilogx 横坐标为对数坐标轴,纵坐标为线性坐标轴semilogy 横坐标为线性坐标轴,纵坐标为对数坐标轴polar 绘制极坐标图fill 绘制实心图bar 绘制直方图pie 绘制饼图area 绘制面积图quiver 绘制向量场图stairs 绘制阶梯图sterm 绘制火柴杆图>> x=0:pi/10:2*pi;>> y1=sin(x);>> subplot(2,2,1);>> plot(x,y1);>> subplot(2,2,2);>> bar(x,y1);>> subplot(2,2,3);>> fill(x,y1,'g');>> subplot(2,2,4);>> stairs(x,y1,'k');图5.3.1 其他图形函数- 12 -5.3.1 直方图函数bar(x)可以绘制直方图,这对统计或者数据收集异常直不雅适用.它共有四种情势：bar,bar3,barh 和bar3h,个中bar 和bar3 分离用来绘制二维和三维竖直方图,barh 和bar3h 分离用来绘制二维和三维程度直方图,挪用格局是：bar(x,y) 个中x 必须单调递增或递减,y 为n m× 矩阵,可视化成果为m 组,每组n 个垂直柱,也就是把y 的行画在一路,统一列的数据用雷同的色彩暗示;bar(x,y,width) （或bar(y,width)）指定每个直方条的宽度,如width>1,则直方条会重叠,默认值为width=0.8;bar(…,’grouped’) 使统一组直方条紧紧靠在一路;bar(…,’stack’) 把统一组数据描写在一个直方条上.>> y=[5 3 2 9;4 7 2 7;1 5 7 3];>> subplot(2,2,1),bar(y)>> x=[5 9 11];>> subplot(2,2,2),bar3(x,y)>> subplot(2,2,3),bar(x,y,'grouped')>> subplot(2,2,4),bar(rand(2,3),.75,'stack')图5.3.2 直方图5.3.2 面积图函数area 用来绘制面积图,面积图在plot 的基本上填充x 轴和曲线之间的面积,该图用于检讨某个数在该列所稀有的总和中所占的比例.>> x=-3:3;>> y=[3 2 5;6 1 8;7 4 9;6 3 7;8 2 9;4 2 9;3 1 7];>> area(x,y)- 13 -图5.3.3 面积图5.3.3 饼图函数pie 用来绘制饼图,它可以形象地暗示出向量中各元素所占比例.其挪用格局是：pie(x) x 中的元素经由过程x/sum(x)进行归一化,以肯定饼图中的份额;pie(x,explode) 向量explode 和x 元素数雷同,用来指出须要离开的饼片,explode 中不为零的部分会被离开.图5.3.4 饼图- 14 -例 5.3.4 设某班的某课程的测验成绩如下：90 分以上有32人,81 至90 有58 人,71至80 分有27 人,60 至70 分为21 人,60 分以下有16 人,画出饼图.（见图5.3.4）>> x=[32 58 27 21 16];>> explode0=[1 0 0 0 0];>> subplot(1,2,1)>> pie(x,explode0)>> explode1=[0 0 0 0 1];>> subplot(1,2,2)>> pie(x,explode1)5.3.4 不合坐标系中的画图Semilogx,semilogy,loglo,polar(theta,rho)的应用办法和plot 完整相似,不合的只是绘制到不合的图形坐标上.函数semilogx 绘制x 轴为对数标度的图形,在半对数坐标系中画图;函数semilogy 绘制y 轴为对数标度的图形;函数loglog 绘制两个轴都为对数距离的图形;函数polar(theta,rho)绘制极坐标图形,个中theta 为相角,rho 为其对应的半径.例5.3.5 绘制ρ=acos(3θ),a=2 的图形.（见图5.3.5）>> theta=-pi:pi/80:pi;>> polar(theta,2*cos(3*theta))图5.3.5 极坐标图5.4 符号表达式画图MATLAB 软件供给了将表达式进行图形显示的功效.完成此功效需挪用fplot 函数和ezplot 函数.- 15 -函数fplot 用来绘制数学函数,其挪用格局为： fplot(fun,lims)个中fun 就是所要绘制的函数,可所以界说函数的M 文件名,也可所以以x 为变量的可盘算字符串.例如’diric(x,10)’或’[sin(x),cos(x)]’,对于向量x 的每个元素,函数fun(x)必须返回一个行向量.假如fun 返回[f1(x),f2(x),f3(x)],输入[x1;x2],就会返回矩阵f1(x1) f2(x1) f3(x1)f1(x2) f2(x2) f3(x2)lims=[XMIN XMAX YMIN YMAX]限制了x,y 轴上的画图空间.>> subplot(2,2,1),fplot('humps',[0 1])>> subplot(2,2,2),fplot('abs(exp(-j*x*(0:9))*ones(10,1))',[0 2*pi])>> subplot(2,2,3),fplot('[tan(x),sin(x),cos(x)]',2*pi*[-1 1 -1 1])>> subplot(2,2,4),fplot('sin(1./x)',[0.01 0.1],1e-3)图5.4.1 fplot 函数绘制表达式图形ezplot 函数是简捷画图指令之一,它无需数据预备,直接画出函数图形,根本挪用格局为ezplot(f)个中 f 是字符串或代表数学函数的符号表达式,只有一个符号变量,可所以x,缺省情形下x 轴的画图区域为] 2 , 2 [ π π ? ,但我们可以用ezplot(f,xmin,xmax)或ezplot(f,[xmin,xmax])来指定x 的规模. >> y='x^2';>> subplot(1,2,1)- 16 ->> ezplot(y)>> subplot(1,2,2)>> y='sin(x)';>> ezplot(y,[-pi,pi])图5.4.2 ezplot 函数绘制表达式图形5.5 plot 函数MATLAB 对数据是按列存储和盘算的,应用plot(x)时,当x 为一个向量时,以其元素为纵坐标,其序号为横坐标值绘制曲线.当x 为实矩阵时,则以其序号为横坐标,按列绘制每列元素相对于序号的曲线,当x 为n m× 矩阵时,就有n条曲线.假如x,y 是同维向量,plot(x,y)指令以x 元素为横坐标值,y 元素为纵坐标值绘制曲线.如x 是向量,y 是有一维与x 元素数量相等的矩阵,则以x 为配合横坐标,按列绘制y 每列元素值,曲线数为y 的另一维的元素数.假如x,y 是同维矩阵,则以x,y 对应列元素为.纵坐标分离绘制曲线,数量等于矩阵的列数.>> x=[3 5 10 8];>> subplot(2,2,1)>> plot(x)>> x=[3 5 10 8;7 2 9 4;2 7 2 7]';>> subplot(2,2,2)>> plot(x)>> x=[3 5 6 8];>> y=[1 5 10 4];- 17 ->> subplot(2,2,3)>> plot(x,y)>> x=[1 3 5 7;2 4 6 8]';>> y=[6 2 5 10;3 5 2 6]';>> subplot(2,2,4)>> plot(x,y,'k:*')5.6 交互式图形指令ginput 是一个比较特别的图形指令,用作获取图上数据,例如指令>>[x,y]=ginput(6) % 从图形上拔取 6 个点.此时,ginput 指令将把当前图形调入前台,同时间标变成十字叉,移动光标,使交叉点落在目的点上,单击鼠标,即可获得该点数据.>> fplot('humps',[0 1])>> ginput(6)x =- 18 -y =。

matlab图像处理函数大全

matlab图像处理函数大全Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。

在Matlab中，有许多内置的图像处理函数，可以帮助我们实现各种图像处理任务。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理函数，帮助您更好地理解和运用这些函数。

1. imread函数imread函数用于读取图像文件，并将其存储为Matlab的图像矩阵。

它可以读取多种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。

例如，可以使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像文件：```matlabimage = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于显示图像。

它可以接受一个图像矩阵作为输入，并将其显示在Matlab的图像窗口中。

例如，可以使用以下代码显示之前读取的图像：```matlabimshow(image);```3. imresize函数imresize函数用于调整图像的大小。

它可以接受一个图像矩阵和目标大小作为输入，并返回调整大小后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将图像调整为200x200的大小：```matlabresized_image = imresize(image, [200, 200]);```4. rgb2gray函数rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。

它可以接受一个彩色图像矩阵作为输入，并返回一个灰度图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```5. imadjust函数imadjust函数用于调整图像的对比度和亮度。

它可以接受一个灰度图像矩阵和目标对比度和亮度范围作为输入，并返回调整后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码增加图像的对比度和亮度：```matlabadjusted_image = imadjust(gray_image, [0.2, 0.8], [0, 1]);```6. imfilter函数imfilter函数用于对图像进行滤波操作。

matlab图像处理-常用函数列表.docx

附录MATLAB图像处理工具箱函数表1通用函数函数功能语法colorbar 显示颜色条colorbar colorbar(.../peer\axes_handle) colorbar(axes_handle) colorba^location1) colorbar(.../PropertyName*,property value) cbar_axes = colorbar(…)getimage 从坐标轴取得图像数据A = getimage(h)[x,y,A] = getimage(h) [...,A,flag] = getimage(h) [...]=getimageimage 创建并显示图像对象image(C)image(x,y,C) image(.../PropertyName\Property Value,...) image(,PropertyName\Property Value,...) Formal syntax - PN/PV onlyhandle = image(…)imagesc 按图像显示数据矩阵imagesc(C) imagesc(x,y,C) imagesc(…Qims) h =imagesc(...)imshow 显示图像imshow(I,n) imshow(IJlow high]) imshow(BW) imshow(X,map)imshow(RGB)imsho w(…,display_option) imshow(x,yA …) imshow filename h = imshow(…)imview 利川图像浏览器显示图像imview(I)imview(RGB)imview(X,map)imview(I,range) imview(filename)imview(.../InitialMagnification\initial_mag) h = imview(…)imview close allmontage在矩形框中同时显示多帧图像montage(I) montage(BW) montage(X,map)montage(RGB) h = montage(.^)immovie 创建多帧索引色图像的电影动画mov = immovie(X,map)mov = immovie(RGB)subimage 在一个图形中显示多个图像，结合函数subplot使用subimage(X.map) subimage(I) subimage(BW)subimage(RGB) subimage(x,y^..) h =subimage(…)truesize 调整图像显示尺寸truesize(fig,[mrows mcols])truesize(fig)wrap 将图像显示到纹理映射农面warp(X.map) warp(I5n) warp(BW) warp(RGB)warp(z,...) warp(x,y,z,…) h = warp(...)zoom onzoom offzoom outzoom resetzoom 缩放图像或图形zoomzoom xonzoom yon zoom(factor) zoom(fig, option)表2图像文件I/O函数函数功能语法imfinfo 返回图像文件信息info = imfinfo(filename5fmt)info = imfinfo(filename)imread 从图像文件中读取图像A = imread(filename,fmt)[X,map] = imread(filename,fmt) [...]=imread(filename)[...]=imread(URL,...)[…]=imread(...,idx)(CUR, GIF, ICO, and TIFF only)=imread(..., 'PixelRegion', { ROWS, COLS )) (TIFF only)[...]=imread(.../frames\idx) (GIF only) [...]=imread(...,ref) (HDF only) [...]=imread(.../BackgroundColor\BG) (PNG only)[A,map,alpha] = imread(…)(ICO, CUR, and PNG only)imwrite 把图像写入图像文件中imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)i m write(...,filename)imwrite(…,Param 1 ,Vall f aram2,Val2 …)表3空间变换函数函数功能语法findbounds 为空间变换寻找输出边界outbounds = findbounds(TFORM,inbounds) fliptform切换空间变换结构的输入和输出角色TFLIP = fliptform(T)imcrop 剪切图像12 = imcrop(I)X2 = imcrop(X,map)RGB2 = imcrop(RGB)12 = imcrop(I,rect)X2 = imcrop(X,map,rect)RGB2 = imcrop(RGB,rect) […]=imcrop(x,y,…) [A,rectJ = imcrop(…) [xyAject] = imcrop(…)imresize 图像缩放B = imresize(A,m)B = imresize( A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method)B = imresize(...,method,n)B = imresize(…,method,h)imrotate 图像旋转B = imrotate(A,angle)B = imrotate(A,angle,method)B = imrotate(A,angle,method,bbox)interp2 2-D数据插值ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI)ZI = interp2(Z,XI,YI)ZI = interp2(Z,ntimes)ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI,method)imtransform 对图像进行2-D空间变换B = imtransform(A,TFORM)B = imtransform(A,TFORM,INTERP)[B,X DATA, YD ATA] = imtransform(...) [B,X DATA, YD ATA] = imtransform(..M param 1, vail, param2, val2,…)makeresampler 生成重采样结构R = makeresampler(interpolant,padmethod) maketform 生成几何变换结构T = maketform(transformtype v..)tformarray 多维数组的空间变换 B = tformarray(A, T, R, TDIMS_A,TDIMS_B, TSIZE_B, TMAP_B,F)tformfwd 正向空1'可变换[X,Y] = tformfwd(T,U,V)[X1,X2,X3,...] = tformfwd(T,U 1 ,U2,U3,...) X = tformfwd(T,U)[X1,X2,X3,...]二tformfwd(T,U)X = tformfwd(T,Ul ,U2,U3,...)tforminv 逆向空间变换U = tforminv(X,T)表4像素和统计处理函数函数功能语法corr2计算两个矩阵的2-D相关系数r = COIT2(A,B)imcontour 创建图像的轮廓图imcontour(I)imcontour(Ln) imcontour(Lv) imcontour(x,y,...)imcontour(...,LineSpec) [C,h] = imcontour(…)imhist 显示图像的直方图imhist(I,n)imhist(X,map) [counts,xj = imhist(…)impixel 确定像素颜色值P = impixel(I)P = impixeI(X,map)P = impixel(RGB)P = impixel(I,c,r)P = impixel(X,map,c,r)P = impixeI(RGB,c,r)fc,r,Fl = impixel(…)P = impixel(x,y」,xi,yi)P = impixel(x,y,X,map,xi,yi)P = impixel(x,y,RGB,xi,yi) [xi,yi,P] = impixel(x,y,…)improfile 沿线段计算剖面图的像索值c = improfilec = improfile(n)c = improfile(I,xi,yi)c = improfile(I,xi,yi,n)[cx,cy,c] = improfile(…) [cx,cy,c,xi,yi] = improfile(…) [...]=improfile(x,yj,xi,yi) [...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n)[...]=improfile(...,method)mean2 求矩阵元素平均值 B = mean2(A)pixval 显示图像像素信息pixval onpixval offpixval pixval(fig,option) pixval(ax,option) pixval(H,option)regionprops 得到图像区域属性STATS = regionprops(L,properties) std2 计算矩阵元素的标准偏移 b = std2(A)函数功能语法edge 识别灰度图像中的边界BW = edged,,sober)BW = edge(I,'sobel',thresh)BW = edge(I,'sobel',thresh,direction) [BW,thresh] = edge(I,'sobel',...)BW = edge(I,'prewitt')BW = edge(I,'prewitt',thresh)BW = edge(I,'prewitt*,thresh,direction) [BW,thresh] = edge(I,'prewitt*,...)BW = edge(I,'roberts*)BW = edge(I,'roberts1,thresh) [BW,thresh] = edgeCI/roberts1,...)BW = edge(I；log')BW = edge(I,'log',thresh)BW = edge(I,'log*,thresh,sigma) [BW,threshold] = edge(I,'log',...)qtdecomp 执行四义树分解S = qtdecomp(I)S = qtdecomp(Lthreshold)S = qtdecomp(I,threshold jnindim)S = qtdecomp(I,threshold,[mindim maxdim]) S = qtdecomp(I,fun)S = qtdecomp(I,fun,Pl,P2,…)qtgetblk获取四义树分解中的数组块值[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,dim) [vals,idx] = qtgetblk(I,S,dim)qtsetblk设置四叉树分解屮的数纽•块值J = qtsetblk(LS,dim,vals)函数功能语法adaplhisteq执行对比度受限的宜方图均衡J = adapthisteq(I)J = adapthisteq(I,paraml,vall,param2,val2...)decorrstretch对多通道图像应用解卷积延拓S = decorrstretch(I)S = decorrstretch(I,TOL)histeq 用直方图均等化增强对比度J = histeq(Lhgram)J = histeq(I,n)[J,T] = histeq(I,...)n ewmap = histeq(X,map,hgram) n ewmap = histeq(X5map) [newmap,T| = histeq(X,.<.)imadjust调整图像灰度值或颜色映射表J = imadjust(I)J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])J = i madj ust(..gamma)new map = imadjust(map, [low _in high_in], [low_out high_out], gamma)RGB2 = imadjust(RGBl,...)imnoise 向图像中加入噪声J = imnoise(Ltype)J = imnoise(I,type,parameters)medfilt2 进行二维中值滤波B = medfilt2(A,[m n])B = medfilt2(A)B = medfilt2( A,'indexed',...)ordfilt2 进行二维统计顺序滤波B = ordfilt2( A,order,domain) B = ordfilt2( A,order,domain,S) B = ordfilt2(...,padopt)stretchlim 得到图像对比度延拓的灰度上下限LOW_HIGH = stretchlim(I,TOL)LOW_HIGH = stretchlim(RGB,TOL)wiener2 进行二维适应性去噪滤波J = wiener2(IJm n],noise) [J,noise] = wiener2(I,[m nJ)表7线性滤波函数函数功能语法conv2 二维卷积C = conv2(A,B)C = conv2(hcol,hrow,A) C = conv2(.../shape1)convmtx2 二维矩阵卷积T = convmtx2(H,m,n)T = convmtx2(H,[m n])convn n维卷积C = convn(A,B)C = con vn( A,B /shape1)filter2 二维线性滤波Y= filter2(h,X)Y= filter2(h,X,shape)fspecial 创建预定义滤波器h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters) imfilter 多维图像滤波 B = imfi!ter(A,H)B = imfilter( A,H,option l,option2v«)表8线性二维滤波器设计函数函数功能语法freqspace确定二维频率响应的频率空间[fl ,f2] = freqspace(n) ffl,f2] = freqspace([m n]) [xl,yl] = freqspace(.../meshgricr) f = freqspace(N) f = freqspace(N/whole f)freqz2 计算二维频率响应[H,fl, f2] = freqz2(h,nl,n2) [H,fl,f2] = freqz2(h,[n2nl]) [H,fl,f2] = freqz2(h)[H,fl,f2] = freqz2(h,fl,f2) [...]=freqz2(h,...,[dx dy]) [...]=freqz2(h,...,dx) freqz2(...)fsamp2用频率采样法设计二维FIR滤波器h = fsamp2(Hd)h = fsamp2(fl,f2,Hd,[m nJ)ftrans2 通过频率转换法设计二维FIR滤波器h = ftrans2(b,t)h = ftrans2(b)fwind 1 用一维窗口方法设计二维FIR滤波器h = fwind l(Hd,win)h = fwind 1 (Hd,win 1 ,win2)h = fwind l(fl,f2,Hd,...)fwind2用二维窗口方法设计二维FIR滤波器h = fwind2(Hd,win)h = fwind2(f 1 ,f2,Hd, win)表9图像变换函数函数功能语法dct2 进行二维离散余弦变换B = dct2(A)B = dct2(A,m,n) B = dct2(A,[m n])dctmtx 计算离散余弦变换矩阵 D = dctmtx(n) fft2 进行二维快速傅立叶变换Y= fft2(X)Y= fft2(X,m,n) fftn 进行n维快速傅立叶变换Y= fftn(X)Y= fftn(X,siz)fftshift转换快速傅立叶变换的输出象限Y= fftshift(X)Y= ff(shift(X,dim)idct2 计算二维逆离散余弦变换B = idct2(A)B = idct2(A,m,n) B = idct2(A,[m nJ)ifft2 计算二维逆快速傅立叶变换Y= ifft2(X)Y= ifft2(X,m,n)y = ifft2(..., 'nonsymmetric1) y = ifft2(..., 'nonsymmetric1)ifftn 计算n维逆快速傅立叶变换Y= ifftn(X)Y= ifftn(X,siz)y = ^onsymmetric1) y = ^onsymmetric1)iradon 逆Radon变换I = iradon(R,theta)I = iradon(R, theta, interp, filter, frequency_scaling, output_size) [I,H] = iradon(...)phantom 产生一个头部幻影图像P = phantom(def,n) P = phantom(E,n) [P,E] = phantom(…)radon 计算Radon变换R=radon(I,theta)[R,xp]=radon(...)F = fanbeam(I,D)F = fanbeam 计算扇形投影变换fanbeam(...,param 1 ,val 1,param 1 ,val2,...) [Esensor_positions,fan_rotation_angles] fanbeam(…)表10边沿和块处理函数函数功能语法bestblk 确定进行块操作的块人小siz = bestblk([m n],k)[mb,nbj = bestblk([m n],k)blkproc实现图像的非重叠(distinct)块操作B = blkproc(A,[m n],fun)B = blkproc(A,[m n],fun,Pl,P2,...)B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder], fun,…)B = blkproc(A/indexed\...)col2im 将矩阵的列重新组织到块中A = col2im(B,[m n],[mm nnj, block_type)A = col2im(B,[m nn])colfilt利用列相关两数进行边沿操作B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)B = colfilt(A,[m n],block_type,fun,P 1 ,P2,...)B = colfilt(A, [m n], [mblock nblock], block_type, fun,…)B = colfill(A,'indexed',...)im2col 重调图像块为列B = im2col(A,[m nj,block_type) B = im2col(A,[m nJ)B = im2col(A,indexed；…)nlfilter 通用滑动邻域操作B = nlfilter(A,[m n],fun)B = nlfilter(A,[m n],fun,Pl,P2,...)B = nlfilter( A,'indexed',...)表11图像形态学操作函数函数功能语法applylut 在二值图像屮利用查找表进行邻域操作A = applylut(BW,LUT)bwarea 计算二值图像的对象面积total = bwarea(BW) bweuler 计算二值图像的欧拉数eul = bweuler(BW.n)bwhitmiss执行二值图像的击中和击不中操作BW2 = bwhitmiss(BWl,SEl,SE2) BW2 = bwhitmiss(B W1JNTERVAL)bwlabel 标注二值图像中己连接的部分L = bwlabel(BW,n)[L,num] = bwlabel(BW,n)bwmorph 二值图像的通用形态学操作BW2 = bwmorph(BW,operation)BW2 = bwmorph(BW,operation^) bwperim 计算二值图像中对象的周长BW2 = bwperim(BWl)BW2 = bwperim(BWl,CONN)bwselect 在二值图像中选择对象BW2 = bwselect(BW,c,r,n)BW2 = bwselect(BW,n)[BW2,idx] = bwselect(...)BW2 = bwselect(x,y,BW,xi,yi,n) [x,y,BW2,idx,xi,yi] = bwselect(...)makelut创建用于applylut函数的查找表lut = makelut(fun.n)lut = makelut(fun,n,P 1 ,P2,...)bwdist 距离变换D = bwdist(BW)[D,L] = bwdist(BW)[D,L] = bwdist(BW,METHOD)imbothat 执行形态学的闭包运算IM2 = imbothat(IM,SE)IM2 = imbothat(IM,NHOOD)imclose 图像的闭运算IM2 = imclose(IM,SE)IM2 = imclose(IM,NHOOD)imopen 图像的开运算IM2 = imopen(IM,SE)IM2 = imopen(IM,NHOOD)imdilate 图像的膨胀IM2 = imdilate(IM,SE)IM2 = imdilate(IM,NHOOD)IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT) IM2 = imdilate(...,PADOPT)imerode 图像的腐蚀IM2 = imerode(IM,SE)IM2 = imerode(IM,NHOOD)IM2 = imerode(IM,SE,PACKOPT,M) IM2 = imerode(...,PADOPT)imfill 填充图像区域BW2 = imfill(BW,locations)BW2 = imfill(BW,'holes1)12 = imfill(I)BW2 = imfill(BW)[BW2 locations] = imfill(BW)BW2 = imfill(BW,locations,CONN) BW2 = imfill(BW,CONN,'holes1) 12 = imfill(I,CONN)imtophat用开运算后的图像减去原图像IM2 = imtophat(IM,SE)IM2 = imtophat(IM,NHOOD)strel 创建形态学结构元素SE = strel(shape,parameters)表12区域处理函数函数功能语法roicolor 选择感兴趣的颜色区BW = roicolor(AJow,high)BW = roicolor(A,v)roifill在图像的任意区域中进行平滑插补J = roifill(I,c,r)J = roifill(I)J = roifill(I,BW)[J,BW] = roifill(…)J = roifill(x,yj,xi,yi)[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)roifilt2 滤波特定区域J = roifilt2(h,I,BW)J = roifilt2(I,BW?fun)J = roifilt2(I,BW,fun,Pl,P2,...)roipoly 选择一个感兴趣的多边形区域BW = roipoly(I,c,r)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)表13图像代数操作函数功能语法imadd 加运算Z = imadd(X,Y) imsubtract 减运算Z = imsubtract(X,Y) immultiply 乘运算Z = immultiply(X,Y) imdivide 除运算Z = imdivide(X,Y)表14颜色空间转换函数函数功能语法hsv2rgb转换HSV的值为RGB颜色空间M = hsv2rgb(H)ntsc2rgb转换NTSC的值为RGB颜色空间rgbmap = ntsc2rgb(yiqmap) RGB = ntsc2rgb(YIQ)rgb2hsv转换RGB的值为HSV颜色空间cmap = rgb2hsv(M)rgb2ntsc转换RGB的值为NTSC颜色空间yiqmap = rgb2ntsc(rgbmap) YIQ = rgb2ntsc(RGB)rgb2ycbcr转换RGB的值为YCbCr颜色空间ycbcrmap = rgb2ycbcr(rgbmap) YCBCR = rgb2ycbcr(RGB)ycbcr2rgb转换YCbCr的值为RGB颜色空间rgbmap = ycbcr2rgb(ycbcrmap) RGB = ycbcr2rgb(YCBCR)表15图像类型和类型转换函数函数功能语法dither 通过抖动增加外观颜色分辨率，转换图像X = dither(RGB,map)BW = dither(I)gray2ind 转换灰度图像为索引色图像[X,map] = gray2ind(I,n)[X,map] = gray2ind(BW,n) grayslice 从灰度图像为索引色图像X = grayslice(I,n)X = grayslice(Lv)im2bw 转换图像为二值图像BW = im2bw(I,level)BW = im2bw(X,map,level) BW = im2bw(RGB,level)im2double 转换图像矩阵为双精度类型12 = im2double(I)RGB2 = im2double(RGB)I = im2double(BW)X2 = im2double(X,'indexed')double 转换数据为双粘度类熨double(X) uint8 转换数据为8位无符号整熨I = uint8(X)im2uint8 转换图像阵列为8位为无符号整型12 = im2uint8(I)RGB2 = im2uint8(RGB)I = im2uint8(BW)X2 = im2uint8(X；indexed*)im2uintl6转换图像阵列为16位为无符号整型12 = im2uintl6 (I)RGB2 = im2uintl6(RGB)I = im2uintl6(BW)X2 = im2uint 16(X,'indexed')uintl6转换数据为16位无符号整型I = uintl6(X)ind2gray 转换索引色图像为灰度图像I = ind2gray(Xjnap) ind2rgb转换索引色图像为RGB图像RGB = ind2rgb(X,map) isbw 判断是否为二值图像flag = isbw(A)isgray 判断是否为灰度图像flag = isgray(A)isind 判断是否为索引色图像flag = isind(A)isrgb 判断是否为RGB图像flag = isrgb(A)mat2gray 转换矩阵为灰度图像I = mat2gray(A,[amin amax])I = mat2gray(A)rgb2gray转换RGB图像或颜色映射表为灰度图像I = rgb2gray(RGB) newmap = rgb2gray(map)rgb2ind转换RGB图像为索引色图像[X,map] = rgb2ind(RGB ,tol) [X,map] = rgb2ind(RGB,n)X = rgb2ind(RGB,map) [...]=rgb2ind(...,dither_option)表A.16图像复原函数函数功能语法deconvwnr 用维纳滤波复原图像J = deconvwnr(I,PSF)J = deconvwnr(I,PSF,NSR)J = deconvwnr(I,PSF,NCORRJCORR)deconvreg用最小约束二乘滤波复原图像J = deconvreg(I,PSF)J = deconvreg(I,PSF,NOISEPOWER) J = deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER, LRANGE)J = deconvreg(I, PSF, NOISEPOWER, LRANGE, REGOP)[J, LAGRA] = deconvreg(I,PSF,...)deconvlucy用Richardson-Lucy滤波复原图像J = deconvlucy(I,PSF)J = deconvlucy(I,PSF,NUMIT)J = deconvlucy(I,PSF,NUMIT,DAMPAR) J = deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT)J = deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT READOUT)J = deconvlucy(I, PSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT, READOUT, SUBSMPL)deconvblind 用盲卷积滤波复原图像[J,PSF] = deconvblind(IJNITPSF)卩,PSF] = deconvblind(I,INITPSF,NUMIT) 卩,PSF] = deconvblind(I, INITPSF, NUMIT, DAMPAR)[J,PSF] = deconvblind(I, INITPSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT)[J,PSF] = deconvblind(I, INITPSF, NUMIT, DAMPAR, WEIGHT, READOUT)[J,PSF] = deconvblind(..., FUN, Pl, P2, PN)。

Matlab中图像函数大全2010(免费版).

Matlab中图像函数大全abs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦acosh 反双曲余弦acot 反余切acoth 反双曲余切acsc 反余割acsch 反双曲余割align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真angle 相角ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真area 面域图argnames 函数M文件宗量名asec 反正割asech 反双曲正割asin 反正弦asinh 反双曲正弦assignin 向变量赋值atan 反正切atan2 四象限反正切atanh 反双曲正切autumn 红黄调秋色图阵axes 创建轴对象的低层指令axis 控制轴刻度和风格的高层指令B bbar 二维直方图bar3 三维直方图bar3h 三维水平直方图barh 二维水平直方图base2dec X进制转换为十进制bin2dec 二进制转换为十进制blanks 创建空格串bone 蓝色调黑白色图阵box 框状坐标轴break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制capture （3版以前）捕获当前图形cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标cart2sph 直角坐标变为球坐标cat 串接成高维数组caxis 色标尺刻度cd 指定当前目录cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整cell 创建元胞数组cell2struct 元胞数组转换为构架数组celldisp 显示元胞数组内容cellplot 元胞数组内部结构图示char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数chi2inv 分布逆累计概率函数chi2pdf 分布概率密度函数chi2rnd 分布随机数发生器chol Cholesky分解clabel 等位线标识cla 清除当前轴class 获知对象类别或创建对象clc 清除指令窗clear 清除内存变量和函数clf 清除图对象clock 时钟colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵colordef 设置色彩缺省值colormap 色图colspace 列空间的基close 关闭指定窗口colperm 列排序置换向量comet 彗星状轨迹图comet3 三维彗星轨迹图compass 射线图compose 求复合函数cond （逆）条件数condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计conj 复数共轭contour 等位线contourf 填色等位线contour3 三维等位线contourslice 四维切片等位线图conv 多项式乘、卷积cool 青紫调冷色图copper 古铜调色图cos 余弦cosh 双曲余弦cot 余切coth 双曲余切cplxpair 复数共轭成对排列csc 余割csch 双曲余割cumsum 元素累计和cumtrapz 累计梯形积分cylinder 创建圆柱D ddblquad 二重数值积分deal 分配宗量deblank 删去串尾部的空格符dec2base 十进制转换为X进制dec2bin 十进制转换为二进制dec2hex 十进制转换为十六进制deconv 多项式除、解卷delaunay Delaunay 三角剖分del2 离散Laplacian差分demo Matlab演示det 行列式diag 矩阵对角元素提取、创建对角阵diary Matlab指令窗文本内容记录diff 数值差分、符号微分digits 符号计算中设置符号数值的精度dir 目录列表disp 显示数组display 显示对象内容的重载函数dlinmod 离散系统的线性化模型dmperm 矩阵Dulmage-Mendelsohn 分解dos 执行DOS 指令并返回结果double 把其他类型对象转换为双精度数值drawnow 更新事件队列强迫Matlab刷新屏幕dsolve 符号计算解微分方程E eecho M文件被执行指令的显示edit 启动M文件编辑器eig 求特征值和特征向量eigs 求指定的几个特征值end 控制流FOR等结构体的结尾元素下标eps 浮点相对精度error 显示出错信息并中断执行errortrap 错误发生后程序是否继续执行的控制erf 误差函数erfc 误差补函数erfcx 刻度误差补函数erfinv 逆误差函数errorbar 带误差限的曲线图etreeplot 画消去树eval 串演算指令evalin 跨空间串演算指令exist 检查变量或函数是否已定义exit 退出Matlab环境exp 指数函数expand 符号计算中的展开操作expint 指数积分函数expm 常用矩阵指数函数expm1 Pade法求矩阵指数expm2 Taylor法求矩阵指数expm3 特征值分解法求矩阵指数eye 单位阵ezcontour 画等位线的简捷指令ezcontourf 画填色等位线的简捷指令ezgraph3 画表面图的通用简捷指令ezmesh 画网线图的简捷指令ezmeshc 画带等位线的网线图的简捷指令ezplot 画二维曲线的简捷指令ezplot3 画三维曲线的简捷指令ezpolar 画极坐标图的简捷指令ezsurf 画表面图的简捷指令ezsurfc 画带等位线的表面图的简捷指令F ffactor 符号计算的因式分解feather 羽毛图feedback 反馈连接feval 执行由串指定的函数fft 离散Fourier变换fft2 二维离散Fourier变换fftn 高维离散Fourier变换fftshift 直流分量对中的谱fieldnames 构架域名figure 创建图形窗fill3 三维多边形填色图find 寻找非零元素下标findobj 寻找具有指定属性的对象图柄findstr 寻找短串的起始字符下标findsym 机器确定内存中的符号变量finverse 符号计算中求反函数fix 向零取整flag 红白蓝黑交错色图阵fliplr 矩阵的左右翻转flipud 矩阵的上下翻转flipdim 矩阵沿指定维翻转floor 向负无穷取整flops 浮点运算次数flow Matlab提供的演示数据fmin 求单变量非线性函数极小值点（旧版）fminbnd 求单变量非线性函数极小值点fmins 单纯形法求多变量函数极小值点（旧版）fminunc 拟牛顿法求多变量函数极小值点fminsearch 单纯形法求多变量函数极小值点fnder 对样条函数求导fnint 利用样条函数求积分fnval 计算样条函数区间内任意一点的值fnplt 绘制样条函数图形fopen 打开外部文件for 构成for环用format 设置输出格式fourier Fourier 变换fplot 返函绘图指令fprintf 设置显示格式fread 从文件读二进制数据fsolve 求多元函数的零点full 把稀疏矩阵转换为非稀疏阵funm 计算一般矩阵函数funtool 函数计算器图形用户界面fzero 求单变量非线性函数的零点G ggamma 函数gammainc 不完全函数gammaln 函数的对数gca 获得当前轴句柄gcbo 获得正执行"回调"的对象句柄gcf 获得当前图对象句柄gco 获得当前对象句柄geomean 几何平均值get 获知对象属性getfield 获知构架数组的域getframe 获取影片的帧画面ginput 从图形窗获取数据global 定义全局变量gplot 依图论法则画图gradient 近似梯度gray 黑白灰度grid 画分格线griddata 规则化数据和曲面拟合gtext 由鼠标放置注释文字guide 启动图形用户界面交互设计工具H hharmmean 调和平均值help 在线帮助helpwin 交互式在线帮助helpdesk 打开超文本形式用户指南hex2dec 十六进制转换为十进制hex2num 十六进制转换为浮点数hidden 透视和消隐开关hilb Hilbert矩阵hist 频数计算或频数直方图histc 端点定位频数直方图histfit 带正态拟合的频数直方图hold 当前图上重画的切换开关horner 分解成嵌套形式hot 黑红黄白色图hsv 饱和色图I iif-else-elseif 条件分支结构ifft 离散Fourier反变换ifft2 二维离散Fourier反变换ifftn 高维离散Fourier反变换ifftshift 直流分量对中的谱的反操作ifourier Fourier反变换i, j 缺省的"虚单元"变量ilaplace Laplace反变换imag 复数虚部image 显示图象imagesc 显示亮度图象imfinfo 获取图形文件信息imread 从文件读取图象imwrite 把imwrite 把图象写成文件ind2sub 单下标转变为多下标inf 无穷大info MathWorks公司网点地址inline 构造内联函数对象inmem 列出内存中的函数名input 提示用户输入inputname 输入宗量名int 符号积分int2str 把整数数组转换为串数组interp1 一维插值interp2 二维插值interp3 三维插值interpn N维插值interpft 利用FFT插值intro Matlab自带的入门引导inv 求矩阵逆invhilb Hilbert矩阵的准确逆ipermute 广义反转置isa 检测是否给定类的对象ischar 若是字符串则为真isequal 若两数组相同则为真isempty 若是空阵则为真isfinite 若全部元素都有限则为真isfield 若是构架域则为真isglobal 若是全局变量则为真ishandle 若是图形句柄则为真ishold 若当前图形处于保留状态则为真isieee 若计算机执行IEEE规则则为真isinf 若是无穷数据则为真isletter 若是英文字母则为真islogical 若是逻辑数组则为真ismember 检查是否属于指定集isnan 若是非数则为真isnumeric 若是数值数组则为真isobject 若是对象则为真isprime 若是质数则为真isreal 若是实数则为真isspace 若是空格则为真issparse 若是稀疏矩阵则为真isstruct 若是构架则为真isstudent 若是Matlab学生版则为真iztrans 符号计算Z反变换J j , K kjacobian 符号计算中求Jacobian 矩阵jet 蓝头红尾饱和色jordan 符号计算中获得Jordan标准型keyboard 键盘获得控制权kron Kronecker乘法规则产生的数组L llaplace Laplace变换lasterr 显示最新出错信息lastwarn 显示最新警告信息leastsq 解非线性最小二乘问题（旧版）legend 图形图例lighting 照明模式line 创建线对象lines 采用plot 画线色linmod 获连续系统的线性化模型linmod2 获连续系统的线性化精良模型linspace 线性等分向量ln 矩阵自然对数load 从MAT文件读取变量log 自然对数log10 常用对数log2 底为2的对数loglog 双对数刻度图形logm 矩阵对数logspace 对数分度向量lookfor 按关键字搜索M文件lower 转换为小写字母lsqnonlin 解非线性最小二乘问题lu LU分解M mmad 平均绝对值偏差magic 魔方阵maple &nb, sp; 运作Maple格式指令mat2str 把数值数组转换成输入形态串数组material 材料反射模式max 找向量中最大元素mbuild 产生EXE文件编译环境的预设置指令mcc 创建MEX或EXE文件的编译指令mean 求向量元素的平均值median 求中位数menuedit 启动设计用户菜单的交互式编辑工具mesh 网线图meshz 垂帘网线图meshgrid 产生"格点"矩阵methods 获知对指定类定义的所有方法函数mex 产生MEX文件编译环境的预设置指令mfunlis 能被mfun计算的MAPLE经典函数列表mhelp 引出Maple的在线帮助min 找向量中最小元素mkdir 创建目录mkpp 逐段多项式数据的明晰化mod 模运算more 指令窗中内容的分页显示movie 放映影片动画moviein 影片帧画面的内存预置mtaylor 符号计算多变量Taylor级数展开N nndims 求数组维数NaN 非数（预定义）变量nargchk 输入宗量数验证nargin 函数输入宗量数nargout 函数输出宗量数ndgrid 产生高维格点矩阵newplot 准备新的缺省图、轴nextpow2 取最接近的较大2次幂nnz 矩阵的非零元素总数nonzeros 矩阵的非零元素norm 矩阵或向量范数normcdf 正态分布累计概率密度函数normest 估计矩阵2范数norminv 正态分布逆累计概率密度函数normpdf 正态分布概率密度函数normrnd 正态随机数发生器notebook 启动Matlab和Word的集成环境null 零空间num2str 把非整数数组转换为串numden 获取最小公分母和相应的分子表达式nzmax 指定存放非零元素所需内存O oode1 非Stiff 微分方程变步长解算器ode15s Stiff 微分方程变步长解算器ode23t 适度Stiff 微分方程解算器ode23tb Stiff 微分方程解算器ode45 非Stiff 微分方程变步长解算器odefile ODE 文件模板odeget 获知ODE 选项设置参数odephas2 ODE 输出函数的二维相平面图odephas3 ODE 输出函数的三维相空间图odeplot ODE 输出函数的时间轨迹图odeprint 在Matlab指令窗显示结果odeset 创建或改写ODE选项构架参数值ones 全1数组optimset 创建或改写优化泛函指令的选项参数值orient 设定图形的排放方式orth 值空间正交化P ppack 收集Matlab内存碎块扩大内存pagedlg 调出图形排版对话框patch 创建块对象path 设置Matlab搜索路径的指令pathtool 搜索路径管理器pause 暂停pcode 创建预解译P码文件pcolor 伪彩图peaks Matlab提供的典型三维曲面permute 广义转置pi （预定义变量）圆周率pie 二维饼图pie3 三维饼图pink 粉红色图矩阵pinv 伪逆plot 平面线图plot3 三维线图plotmatrix 矩阵的散点图plotyy 双纵坐标图poissinv 泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd 泊松分布随机数发生器pol2cart 极或柱坐标变为直角坐标polar 极坐标图poly 矩阵的特征多项式、根集对应的多项式poly2str 以习惯方式显示多项式poly2sym 双精度多项式系数转变为向量符号多项式polyder 多项式导数polyfit 数据的多项式拟合polyval 计算多项式的值polyvalm 计算矩阵多项式pow2 2的幂ppval 计算分段多项式pretty 以习惯方式显示符号表达式print 打印图形或SIMULINK模型printsys 以习惯方式显示有理分式prism 光谱色图矩阵procread 向MAPLE输送计算程序profile 函数文件性能评估器propedit 图形对象属性编辑器pwd 显示当前工作目录Q qquad 低阶法计算数值积分quad8 高阶法计算数值积分(QUADL)quit 推出Matlab 环境quiver 二维方向箭头图quiver3 三维方向箭头图R rrand 产生均匀分布随机数randn 产生正态分布随机数randperm 随机置换向量range 样本极差rank 矩阵的秩rats 有理输出rcond 矩阵倒条件数估计real 复数的实部reallog 在实数域内计算自然对数realpow 在实数域内计算乘方realsqrt 在实数域内计算平方根realmax 最大正浮点数realmin 最小正浮点数rectangle 画"长方框"rem 求余数repmat 铺放模块数组reshape 改变数组维数、大小residue 部分分式展开return 返回ribbon 把二维曲线画成三维彩带图rmfield 删去构架的域roots 求多项式的根rose 数扇形图rot90 矩阵旋转90度rotate 指定的原点和方向旋转rotate3d 启动三维图形视角的交互设置功能round 向最近整数圆整rref 简化矩阵为梯形形式rsf2csf 实数块对角阵转为复数特征值对角阵rsums Riemann和S ssave 把内存变量保存为文件scatter 散点图scatter3 三维散点图sec 正割sech 双曲正割semilogx X轴对数刻度坐标图semilogy Y轴对数刻度坐标图series 串联连接set 设置图形对象属性setfield 设置构架数组的域setstr 将ASCII码转换为字符的旧版指令sign 根据符号取值函数signum 符号计算中的符号取值函数sim 运行SIMULINK模型simget 获取SIMULINK模型设置的仿真参数simple 寻找最短形式的符号解simplify 符号计算中进行简化操作simset 对SIMULINK模型的仿真参数进行设置simulink 启动SIMULINK模块库浏览器sin 正弦sinh 双曲正弦size 矩阵的大小slice 立体切片图solve 求代数方程的符号解spalloc 为非零元素配置内存sparse 创建稀疏矩阵spconvert 把外部数据转换为稀疏矩阵spdiags 稀疏对角阵spfun 求非零元素的函数值sph2cart 球坐标变为直角坐标sphere 产生球面spinmap 色图彩色的周期变化spline 样条插值spones 用1置换非零元素sprandsym 稀疏随机对称阵sprank 结构秩spring 紫黄调春色图sprintf 把格式数据写成串spy 画稀疏结构图sqrt 平方根sqrtm 方根矩阵squeeze 删去大小为1的"孤维"sscanf 按指定格式读串stairs 阶梯图std 标准差stem 二维杆图step 阶跃响应指令str2double 串转换为双精度值str2mat 创建多行串数组str2num 串转换为数strcat 接成长串strcmp 串比较strjust 串对齐strmatch 搜索指定串strncmp 串中前若干字符比较strrep 串替换strtok 寻找第一间隔符前的内容struct 创建构架数组struct2cell 把构架转换为元胞数组strvcat 创建多行串数组sub2ind 多下标转换为单下标subexpr 通过子表达式重写符号对象subplot 创建子图subs 符号计算中的符号变量置换subspace 两子空间夹角sum 元素和summer 绿黄调夏色图superiorto 设定优先级surf 三维着色表面图surface 创建面对象surfc 带等位线的表面图surfl 带光照的三维表面图surfnorm 空间表面的法线svd 奇异值分解svds 求指定的若干奇异值switch-case-otherwise 多分支结构sym2poly 符号多项式转变为双精度多项式系数向量symmmd 对称最小度排序symrcm 反向Cuthill-McKee排序syms 创建多个符号对象T ttan 正切tanh 双曲正切taylortool 进行Taylor逼近分析的交互界面text 文字注释tf 创建传递函数对象tic 启动计时器title 图名toc 关闭计时器trapz 梯形法数值积分treelayout 展开树、林treeplot 画树图tril 下三角阵trim 求系统平衡点trimesh 不规则格点网线图trisurf 不规则格点表面图triu 上三角阵try-catch 控制流中的Try-catch结构type 显示M 文件U uuicontextmenu 创建现场菜单uicontrol 创建用户控件uimenu 创建用户菜单unmkpp 逐段多项式数据的反明晰化unwrap 自然态相角upper 转换为大写字母V vvar 方差varargin 变长度输入宗量varargout 变长度输出宗量vectorize 使串表达式或内联函数适于数组运算ver 版本信息的获取view 三维图形的视角控制voronoi Voronoi多边形vpa 任意精度（符号类）数值W wwarning 显示警告信息what 列出当前目录上的文件whatsnew 显示Matlab中Readme文件的内容which 确定函数、文件的位置while 控制流中的While环结构white 全白色图矩阵whitebg 指定轴的背景色who 列出内存中的变量名whos 列出内存中变量的详细信息winter 蓝绿调冬色图workspace 启动内存浏览器X x , Y y , Z zxlabel X轴名xor 或非逻辑yesinput 智能输入指令ylabel Y轴名zeros 全零数组zlabel Z轴名zoom 图形的变焦放大和缩小ztrans 符号计算Z变换。

MATLAB图像处理函数汇总（二）

MATLAB图像处理函数汇总（⼆）60.imnoise功能:增加图像的渲染效果.语法:J = imnoise(I,type)J = imnoise(I,type,parameters)举例I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);imshow(I)figure, imshow(J)相关命令:rand61.impixel功能:确定像素颜⾊值.语法:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 348P = impixel(I)P = impixel(X,map)P = impixel(RGB)P = impixel(Incur)P = impixel(X,map,c,r)P = impixel(RGB,c,r)[carp] = impixel(...)P = impixel(x,y,I,xi,yi)P = impixel(x,y,X,map,xi,yi)P = impixel(x,y,RGB,xi,yi)[xi,yi,P] = impixel(x,y,...)举例RGB = imread('flowers.tif');c = [12 146 410];r = [104 156 129];pixels = impixel(RGB,c,r)pixels =61 59 101253 240 0237 37 44相关命令:improfile, pixval62.improfile功能:沿线段计算剖⾯图的像素值.语法:c = improfilec = improfile(n)c = improfile(I,xi,yi)c = improfile(I,xi,yi,n)[cx,cy,c] = improfile(...)[cx,cy,c,xi,yi] = improfile(...)[...] = improfile(x,y,I,xi,yi)[...] = improfile(x,y,I,xi,yi,n)附录 MATLAB图像处理命令 349[...] = improfile(...,method)举例I = imread('alumgrns.tif');x = [35 338 346 103];y = [253 250 17 148];improfile(I,x,y), grid on相关命令:impixel, pixval63.imread功能:从图形⽂件中读取图像.语法:A = imread(filename,fmt)[X,map] = imread(filename,fmt)[...] = imread(filename)[...] = imread(...,idx) (TIFF only)[...] = imread(...,ref) (HDF only)[...] = imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) [A,map,alpha] = imread(...) (PNG only)举例[X,map] = imread('flowers.tif',6);info = imfinfo('skull.hdf');[X,map] = imread('skull.hdf',info(4).Reference);bg = [255 0 0];A = imread('image.png','BackgroundColor',bg); MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 350 [A,map,alpha] = imread('image.png');相关命令:imfinfo, imwrite,fread,double,uint8,uint1664.imresize功能:改变图像⼤⼩.语法:B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method)B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h)65.imrotate功能:旋转图像.语法:B = imrotate(A,angle,method)B = imrotate(A,angle,method,'crop')举例I = imread('ic.tif');J = imrotate(I,-4,'bilinear','crop');imshow(I)figure, imshow(J)相关命令:imcrop, imresize66.imshow功能:显⽰图像.语法:附录 MATLAB图像处理命令 351imshow(I,n)imshow(I,[low high])imshow(BW)imshow(X,map)imshow(RGB)imshow(...,display_option)imshow(x,y,A,...)imshow filenameh = imshow(...)相关命令:getimage, imread, iptgetpref, iptsetpref, subimage, truesize, warp 67.imwrite功能:把图像写⼊图形⽂件中.语法:imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(...,filename)imwrite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)举例imwrite(X,map,'flowers.hdf','Compression','none',... 'WriteMode','append')相关命令:imfinfo, imread68.ind2gray功能:把检索图像转化为灰度图像.语法:I = ind2gray(X,map)举例load treesI = ind2gray(X,map);imshow(X,map)figure,imshow(I)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 352相关命令:gray2ind, imshow, rgb2ntsc69.ind2rgb功能:转化索引图像为RGB真彩图像.语法:RGB = ind2rgb(X,map)相关命令:ind2gray, rgb2ind70.iptgetpref功能:获取图像处理⼯具箱参数设置.语法:value = iptgetpref(prefname)举例value = iptgetpref('ImshowAxesVisible')value =off相关命令:imshow, iptsetpref71.iptsetpref功能:设置图像处理⼯具箱参数.语法:iptsetpref(prefname,value)举例iptsetpref('ImshowBorder','tight')相关命令:imshow, iptgetpref, truesize72.iradon附录 MATLAB图像处理命令 353功能:进⾏反Radon变换.语法:I = iradon(P,theta)I = iradon(P,theta,interp,filter,d,n)[I,h] = iradon(...)举例P = phantom(128);R = radon(P,0:179);I = iradon(R,0:179,'nearest','Hann'); imshow(P)figure, imshow(I)相关命令:radon, phantom73.isbw功能:判断是否为⼆进制图像.语法:flag = isbw(A)相关命令:isind, isgray, isrgb74.isgray功能:判断是否为灰度图像.语法:flag = isgray(A)相关命令:isbw, isind, isrgb75.isindMATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 354功能:判断是否为索引图像.语法:flag = isind(A)相关命令:isbw, isgray, isrgb76.isrgb功能:判读是否为RGB真彩图像.语法:flag = isrgb(A)相关命令:isbw, isgray, isind77.makelut功能:创建⼀个⽤于applylut函数的lookup表.语法:lut = makelut(fun,n)lut = makelut(fun,n,P1,P2,...)举例f = inline('sum(x(:)) >= 2');lut = makelut(f,2)lut =111111111附录 MATLAB图像处理命令 35511相关命令:applylut78.mat2gray功能:转化矩阵为灰度图像.语法:I = mat2gray(A,[amin amax])I = mat2gray(A)举例I = imread('rice.tif');J = filter2(fspecial('sobel'),I);K = mat2gray(J);imshow(I)figure, imshow(K)相关命令:gray2ind79.mean2功能:计算矩阵元素的平均值.语法:b = mean2(A)相关命令:std2, mean, std80.medfilt2功能:进⾏⼆维中值过滤.语法:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 356 B = medfilt2(A,[m n])B = medfilt2(A)B = medfilt2(A,'indexed',...)举例I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);K = medfilt2(J);imshow(J)figure, imshow(K)相关命令:filter2, ordfilt2, wiener281.montage功能:在矩形框中同时显⽰多幅图像.语法:montage(I)montage(BW)montage(X,map)montage(RGB)h = montage(...)举例montage(D,map)附录 MATLAB图像处理命令 357相关命令:immovie82.nlfilter功能:进⾏边沿操作.语法:B = nlfilter(A,[m n],fun)B = nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...)B = nlfilter(A,'indexed',...)举例B = nlfilter(A,[3 3],'median(x(:))');相关命令:blkproc, colfilt83.ntsc2rgb功能: 转换NTSC的值为RGB颜⾊空间.语法:rgbmap = ntsc2rgb(yiqmap)RGB = ntsc2rgb(YIQ)相关命令:rgb2ntsc, rgb2ind, ind2rgb, ind2gray84.ordfilt2功能:进⾏⼆维统计顺序过滤.语法:B = ordfilt2(A,order,domain)B = ordfilt2(A,order,domain,S)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 358 B = ordfilt2(...,padopt)相关命令:medfilt285.phantom功能:产⽣⼀个头部幻影图像.语法:P = phantom(def,n)P = phantom(E,n)[P,E] = phantom(...)举例P = phantom('Modified Shepp-Logan',200);相关命令:radon, iradon86.pixval功能:显⽰图像像素信息.语法:pixval onpixval offpixvalpixval(fig,option)相关命令:impixel, improfile87.qtdecomp功能:进⾏四叉树分解.附录 MATLAB图像处理命令 359语法:S = qtdecomp(I)S = qtdecomp(I,threshold)S = qtdecomp(I,threshold,mindim)S = qtdecomp(I,threshold,[mindim maxdim]) S = qtdecomp(I,fun)S = qtdecomp(I,fun,P1,P2,...)举例I = [1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16];S = qtdecomp(I,5);full(S)ans =4 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 1 1 2 00 0 0 0 1 1 0 04 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 0 0 0 0相关命令:qtgetblk, qtsetblk88.qtgetblk功能:获取四叉树分解中的块值.语法:[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,dim)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 360 [vals,idx] = qtgetblk(I,S,dim)举例[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,4)vals(:,:,1) =1 1 1 11 12 11 1 1 11 1 1 1vals(:,:,2) =20 22 20 2220 22 22 2020 22 20 2022 22 20 20r =15c =11相关命令:qtdecomp, qtsetblk89.qtsetblk功能:设置四叉树分解中的块值.语法:J = qtsetblk(I,S,dim,vals)举例newvals = cat(3,zeros(4),ones(4));J = qtsetblk(I,S,4,newvals)J =0 0 0 0 2 3 6 60 0 0 0 4 5 6 80 0 0 0 10 15 7 7附录 MATLAB图像处理命令 3610 0 0 0 20 25 7 71 1 1 1 123 41 1 1 1 5 6 7 81 1 1 1 9 10 11 121 1 1 1 13 14 15 16相关命令:qtdecomp, qtgetblk90.radon功能: 计算Radon变换.语法:R = radon(I,theta)R = radon(I,theta,n)[R,xp] = radon(...)举例iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')I = zeros(100,100);I(25:75,25:75) = 1;theta = 0:180;[R,xp] = radon(I,theta);imshow(theta,xp,R,[]), colormap(hot), colorbar 相关命令:iradon, phantom91.rgb2gray功能: 转换RGB图像或颜⾊映像表为灰度图像.语法:I = rgb2gray(RGB)newmap = rgb2gray(map)相关命令:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 362 ind2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc92.rgb2hsv功能: 转化RGB值为HSV颜⾊空间.语法:hsvmap = rgb2hsv(rgbmap)HSV = rgb2hsv(RGB)相关命令:hsv2rgb, rgbplot93.rgb2ind功能: 转化RGB图像为索引图像.语法:[X,map] = rgb2ind(RGB,tol)[X,map] = rgb2ind(RGB,n)X = rgb2ind(RGB,map)[...] = rgb2ind(...,dither_option)举例RGB = imread('flowers.tif');[X,map] = rgb2ind(RGB,128);imshow(X,map)相关命令:cmunique, dither, imapprox, ind2rgb, rgb2gray 94.rgb2ntsc功能: 转化RGB的值为NTSC颜⾊空间.语法:yiqmap = rgb2ntsc(rgbmap)YIQ = rgb2ntsc(RGB)附录 MATLAB图像处理命令 363相关命令:ntsc2rgb, rgb2ind, ind2rgb, ind2gray95.rgb2ycbcr功能: 转化RGB的值为YcbCr颜⾊空间.语法:ycbcrmap = rgb2ycbcr(rgbmap)YCBCR = rgb2ycbcr(RGB)相关命令:ntsc2rgb, rgb2ntsc, ycbcr2rgb96.rgbplot功能:划分颜⾊映像表.语法:rgbplot(map)举例rgbplot(jet)相关命令:colormap97.roicolor功能:选择感兴趣的颜⾊区.语法:BW = roicolor(A,low,high)BW = roicolor(A,v)举例I = imread('rice.tif');BW = roicolor(I,128,255);imshow(I);MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 364 figure, imshow(BW)相关命令:roifilt2, roipoly98.roifill功能:在图像的任意区域中进⾏平滑插补.语法:J = roifill(Incur)J = roifill(I)J = roifill(I,BW)[J,BW] = roifill(...)J = roifill(x,y,I,xi,yi)[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)举例I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];J = roifill(Incur);imshow(I)figure, imshow(J)附录 MATLAB图像处理命令 365相关命令:roifilt2, roipoly99.roifilt2功能:过滤敏感区域.语法:J = roifilt2(h,I,BW)J = roifilt2(I,BW,fun)J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)举例h = fspecial('unsharp');J = roifilt2(h,I,BW);imshow(J)相关命令:filter2, roipoly100.roipoly功能:选择⼀个敏感的多边形区域.语法:BW = roipoly(Incur)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)举例I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];BW = roipoly(Incur);imshow(I)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 366 figure, imshow(BW)相关命令:roifilt2, roicolor, roifill101.std2功能:计算矩阵元素的标准偏移.语法:b = std2(A)相关命令:corr2, mean2102.subimage功能:在⼀幅图中显⽰多个图像.语法:subimage(X,map)subimage(I)subimage(BW)subimage(RGB)subimage(x,y,...)h = subimage(...)举例load trees[X2,map2] = imread('forest.tif');subplot(1,2,1), subimage(X,map)subplot(1,2,2), subimage(X2,map2)相关命令:附录 MATLAB图像处理命令 367103.truesize功能:调整图像显⽰尺⼨.语法:truesize(fig,[mrows mcols])truesize(fig)相关命令:imshow, iptsetpref, iptgetpref104.uint8功能:转换数据为8位⽆符号整型.语法:B = uint8(A)举例a = [1 3 5];b = uint8(a);whosName Size Bytes Classa 1x3 24 doublearrayb 1x3 3 uint8 array相关命令:double, im2double, im2uint8105.uint16功能:转换数据为16位⽆符号整型.语法:I = uint16(X)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 368举例a = [1 3 5];b = uint16(a);whosName Size Bytes Classa 1x3 24 double arrayb 1x3 6 uint16 array相关命令:double, datatypes, uint8, uint32, int8, int16, int32.106.warp功能:将图像显⽰到纹理映射表⾯.语法:warp(X,map)warp(I,n)warp(BW)warp(RGB)warp(z,...)warp(x,y,z,...)h = warp(...)举例[x,y,z] = cylinder;I = imread('testpat1.tif');warp(x,y,z,I);相关命令:imshow附录 MATLAB图像处理命令 369 107.wiener2功能:进⾏⼆维适应性去噪过滤处理.语法:J = wiener2(I,[m n],noise)[J,noise] = wiener2(I,[m n])举例I = imread('saturn.tif');J = imnoise(I,'gaussian',0,0.005);K = wiener2(J,[5 5]);imshow(J)figure, imshow(K)相关命令:filter2, medfilt2108.ycbcr2rgb功能: 转化YcbCr值为RGB颜⾊空间.语法:rgbmap = ycbcr2rgb(ycbcrmap) RGB = ycbcr2rgb(YCBCR)相关命令:ntsc2rgb, rgb2ntsc, rgb2ycbcr 109.zoom功能:缩放图像.语法:zoom onzoom offzoom outMATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 370 zoom resetzoomzoom xonzoom yonzoom(factor)zoom(fig,option)相关命令:imcrop。

Matlab中图像函数大全

Matlab中图像函数大全图像增强1. 直方图均衡化的Matlab 实现1.1 imhist 函数功能：计算和显示图像的色彩直方图格式：imhist(I,n)imhist(X,map)说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X, map) 就算和显示索引色图像X 的直方图，map 为调色板。

用stem(x,coun ts) 同样可以显示直方图。

1.2 imcontour 函数功能：显示图像的等灰度值图格式：imcontour(I,n),imcontour(I,v)说明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。

1.3 imadjust 函数功能：通过直方图变换调整对比度格式：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma)newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma)说明：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) 其中，gamma 为校正量r，[low high] 为原图像中要变换的灰度范围，[bottom top] 指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamm a) 调整索引色图像的调色板map 。

此时若[low high] 和[bottom top] 都为2×3的矩阵，则分别调整R、G、B 3个分量。

1.4 histeq 函数功能：直方图均衡化格式：J=histeq(I,hgram)J=histeq(I,n)[J,T]=histeq(I,...)newmap=histeq(X,map,hgram)newmap=histeq(X,map)[new,T]=histeq(X,...)说明：J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象I 的直方图变换成用户指定的向量hgram 。

MATLAB中图像函数大全详解及例子

图像处理函数详解——strel功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。

用法：SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。

其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon参数parameters一般控制SE的大小。

例子：se1 = strel('square',6)% 创建6*6的正方形se2 = strel('line',10,45)% 创建直线长度10，角度45se3 = strel('disk',15)% 创建圆盘半径15se4 = strel('ball',15,5)% 创建椭圆体，半径15，高度5图像处理函数详解——roipoly功能：用于选择图像中的多边形区域。

用法：BW = roipoly(I,c,r)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。

BW选中的区域为1，其他部分的值为0.BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。

BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。

例子：I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];BW = roipoly(I,c,r);imshow(I)figure, imshow(BW)图像处理函数详解——roifilt2功能：用于对一个区域进行滤波。

详解matlab图像函数及应用

详解matlab图像函数及应用MATLAB是一个用于科学计算和数据可视化的强大工具。

它提供了许多用于处理和分析图像的函数和工具。

在这篇文章中，我将详细介绍MATLAB中常用的图像函数及其应用。

MATLAB中的图像函数可以分为以下几类：1. 读取和显示图像：MATLAB提供了imread和imshow函数用于读取和显示图像。

imread函数可以从文件中读取图像，并将其存储为矩阵，imshow函数可以显示图像矩阵。

2. 调整图像尺寸和缩放：MATLAB提供了imresize函数用于调整图像的尺寸。

可以使用该函数将图像缩小或放大到指定的尺寸。

3. 调整图像亮度和对比度：MATLAB提供了imadjust函数用于调整图像的亮度和对比度。

可以使用该函数将图像的像素值映射到新的范围，从而改变图像的亮度和对比度。

4. 图像滤波和增强：MATLAB提供了许多用于图像滤波和增强的函数，如imfilter、medfilt2和imsharpen。

可以使用这些函数来平滑图像、去除噪声和增强图像的细节。

5. 图像变换：MATLAB提供了一些常用的图像变换函数，如imrotate、imcrop 和imresize。

可以使用这些函数对图像进行旋转、裁剪和缩放。

6. 图像分割和边缘检测：MATLAB提供了一些图像分割和边缘检测函数，如imsegm、edge和regionprops。

可以使用这些函数将图像分割成不同的区域，并检测图像中的边缘。

7. 形态学操作：MATLAB提供了一些形态学操作函数，如imerode、imdilate 和imopen。

可以使用这些函数来处理二值图像，如腐蚀、膨胀和开运算等操作。

8. 颜色空间转换：MATLAB提供了一些颜色空间转换函数，如rgb2gray、rgb2hsv和rgb2lab。

可以使用这些函数将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。

这些图像函数可以广泛应用于许多领域，如计算机视觉、模式识别、医学图像处理和遥感图像分析等。

如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉

如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉第一章：MATLAB 图像处理基础图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，而MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，也是图像处理和计算机视觉研究的常用工具之一。

本章将介绍MATLAB中的图像处理基础知识，并介绍如何使用MATLAB进行图像的加载、显示和保存。

1.1 MATLAB中的图像处理函数MATLAB提供了丰富的图像处理函数，包括图像的加载和保存、图像的显示和绘制、图像的滤波和增强等。

常用的图像处理函数包括imread、imshow、imwrite、imfilter等。

1.2 图像的加载和显示使用imread函数可以加载图像，imread函数可以读取各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。

使用imshow函数可以显示图像，并提供了多种显示选项，如调整图像的亮度、对比度等。

1.3 图像的保存使用imwrite函数可以保存图像到指定的文件中，可以保存为各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。

同时，imwrite函数也支持指定图像的压缩质量和压缩格式。

第二章：图像滤波和增强图像滤波和增强是图像处理中重要的操作，可以用于去除图像中的噪声、增强图像的细节等。

MATLAB提供了丰富的图像滤波和增强函数，本章将介绍常用的图像滤波和增强方法，并结合MATLAB中的函数进行实例演示。

2.1 图像平滑使用平滑滤波可以去除图像中的噪声，常用的平滑滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

MATLAB中的imfilter函数可以实现这些滤波方法，根据需要选择不同的参数进行滤波操作。

2.2 图像锐化图像锐化可以增强图像的细节和边缘，常用的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和梯度锐化等。

MATLAB中的imfilter函数和imgradient函数可以实现这些锐化方法，同样需要根据需求选择不同的参数。

2.3 对比度增强对比度增强可以增强图像的视觉效果，而不改变图像的色彩信息。

Matlab画函数图像

用Matlab画函数图像一、螺旋线1.静态螺旋线a=0:0.1:20*pi;h=plot3(a.*cos(a),a.*sin(a),2.*a,'b','linewidth',2);axis([-50,50,-50,50,0,150]);grid onset(h,'erasemode','none','markersize',22);xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴');title('静态螺旋线');2.动态螺旋线t=0:0.1:10*pi;i=1;h=plot3(sin(t(i)),cos(t(i)),t(i),'*','erasemode','none'); grid onaxis([-2 2 -2 2 0 35])for i=2:length(t)set(h,'xdata',sin(t(i)),'ydata',cos(t(i)),'zdata',t(i));drawnowpause(0.01)endtitle('动态螺旋线');(图略)3.圆柱螺旋线t=0:0.1:10*pi;x=r.*cos(t);y=r.*sin(t);z=t;plot3(x,y,z,'h','linewidth',2);grid onaxis('square')xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴'); title('圆柱螺旋线')二、旋转抛物面b=0:0.2:2*pi;[X,Y]=meshgrid(-6:0.1:6);Z=(X.^2+Y.^2)./4;meshc(X,Y,Z);axis('square')xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴');title('旋转抛物面')或直接用：ezsurfc('(X.^2+Y.^2)./4')三、椭圆柱面load clownezsurf('(2*cos(u))','4*sin(u)','v',[0,2*pi,0,2*pi]) view(-105,40)%视角处理shading interp%灯光处理colormap(map)%颜色处理grid on%添加网格线axis equal%使x,y轴比例一致xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴');%添加坐标轴说明title('椭圆柱面')%添加标题四、椭圆抛物面b=0:0.2:2*pi;[X,Y]=meshgrid(-6:0.1:6);Z=X.^2./9+Y.^2./4;meshc(X,Y,Z);axis('square')xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴');title('椭圆抛物面')或直接用：ezsurfc('X.^2./9+Y.^2./4')五、'双叶双曲面ezsurf('8*tan(u)*cos(v)','8.*tan(u)*sin(v)','2.*sec(u)',[-pi./2,3*pi./2,0,2*pi]) axis equalgrid onaxis squarexlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴');。

Matlab图像处理工具箱中部分函数用法

1. blkproc( )用法blkproc功能：对图像进行分块处理调用形式： B = blkproc(A,[m n],fun, parameter1, parameter2, ...)B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)B = blkproc(A,'indexed',...)参数解释：[m n] ：图像以m*n为分块单位，对图像进行处理（如8像素*8像素）Fun：应用此函数对分别对每个m*n分块的像素进行处理parameter1, parameter2：要传给fun函数的参数mborder nborder：对每个m*n块上下进行mborder个单位的扩充，左右进行nborder个单位的扩充，扩充的像素值为0，fun函数对整个扩充后的分块进行处理。

这里：fun='P1*x*P2',fun的参数P1,P2,将T,T'传递给fun的参数，即：P1= T,P2=T'.2.dwt2( )用法d wt2功能：单级二维离散小波变换调用格式： [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D)其意义为使用指定的小波基函数'wname'对二维信号X进行二维离散小波变换。

cA,cH,cV,cD分别为近似细节分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量。

3.wavedec2( )用法waveder2功能：二维信号的多层小波分解调用格式：[C,S] = wavedec2(X,N,'wname')[C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)其意义为使用小波基函数'wname'对二维信号X进行N层分解。

4.idwt2( )用法idwt2功能：单级二维离散小波反变换调用格式：X = idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)X = idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)X = idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)X = idwt2(...,'mode',MODE)其意义为由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH,cV,cD经小波反变换重构原信号X。

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍引言：图像处理是计算机科学和电子工程领域中的重要分支，它利用数字技术对图像进行各种操作和改变，以实现图像的增强、分割、恢复等目标。

而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍几个常用的Matlab图像处理函数，并结合实例进行详解。

一、图像读取与显示函数1. imread函数imread函数是Matlab中用于读取图像的函数，它可以读取各种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等）的图像文件，并将其转换为Matlab中的矩阵形式。

示例：```img = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于在Matlab中显示图像，它可以接受矩阵形式的图像作为输入，并在新窗口中显示出来。

此外，imshow函数还可以对显示的图像进行一些调整，如调整图像的亮度、对比度等参数。

示例：```imshow(img); % 显示读取的图像```二、图像增强函数1. imadjust函数imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，以增强图像的视觉效果。

它通过对图像的像素值进行映射，将原始图像灰度值的范围进行调整，从而使图像的显示效果更好。

示例：```img_adjusted = imadjust(img, [0.2 0.8], [0 1]);```2. histeq函数histeq函数可以进行直方图均衡化处理，使图像的像素值在不同灰度级之间更均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。

示例：```img_equalized = histeq(img);```三、图像滤波函数1. imfilter函数imfilter函数实现了不同类型的图像滤波算法，包括平滑滤波、锐化滤波等。

它可以对图像的每个像素点进行卷积运算，以消除噪声、增强边缘等。

示例：```filter = fspecial('average', [5 5]); % 创建一个平滑滤波器img_filtered = imfilter(img, filter); % 对图像进行平滑滤波```2. medfilt2函数medfilt2函数是一种中值滤波算法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声、脉冲噪声等。

matlab的imshow函数

matlab的imshow函数## 一、 imshow函数概述imshow函数是Matlab中常用的图像显示函数，用于显示以矩阵形式存储的图像。

通常使用以下语法：```Matlabimshow(I)```I指代将要显示的图像矩阵，可以是灰度图像或者彩色图像。

该函数将在新的图像窗口中显示指定的图像，并自动调整显示范围以保证图像像素值最大即为白色，最小为黑色。

当显示彩色图像时，窗口会分别显示三个通道的颜色。

imshow函数还支持一些可选的参数，如显示范围、窗口标题、颜色映射等。

## 二、图像显示范围imshow函数在显示图像时会根据像素值自动设置显示范围，但是有时候需要手动指定显示范围。

这可以通过设置imshow的第二个参数来实现，语法如下：```Matlabimshow(I, [low high])```low和high分别指定最小和最大像素值，如下所示：```MatlabI = imread('peppers.png');imshow(I, [50 200])```在上述代码中，imshow函数将图像I的像素值范围限制为50到200之间，使得显示的图像只包含位于这个范围内的像素值。

imshow函数还可以使用字符串参数代替数字范围值，如下所示：```Matlabimshow(I, 'DisplayRange', [low high])```imshow函数还支持两个特殊的字符串参数：- `auto`：自适应模式，与不带第二个参数的imshow函数效果一样；- `initial`：指定使用图像数据的初始范围。

## 三、窗口标题imshow函数的第三个参数用于设置窗口标题，使用方法如下：```Matlabimshow(I, [], 'WindowTitle', 'My Image')```在上述代码中，imshow函数将显示一个名为“My Image”的窗口，其中I是将要显示的图像矩阵。