Matlab图像生成
Matlab课设_图像的输入输出及格式转换

课程设计任务书学生姓名:专业班级:指导教师:工作单位:信息工程学院题目:利用MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换要求完成的主要任务:读取、保存和显示不同格式的图像,并进行图像格式的相互变换如索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换课程设计的目的:1.理论目的课程设计的目的之一是为了巩固课堂理论学习,并能用所学理论知识正确分析信号处理的基本问题和解释信号处理的基本现象。
2.实践目的课程设计的目的之二是通过设计具体的图像信号变换掌握图像和信号处理的方法和步骤。
课程设计的要求:每个学生单独完成课程设计内容,并写出课程设计说明书、给出程序清单,最后通过课程设计答辩。
时间安排:指导教师签名:年月日系主任(或责任教师)签字:年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1设计项目要求与说明 (1)1.1设计项目要求 (1)1.2Matlab简介及其在图像处理与分析的应用 (1)1.2.1Matlab简介 (1)1.2.2数字图像及其处理 (1)1.2.3Matlab在图像处理与分析的应用 (3)2软件流程分析 (6)2.1图像的读取 (6)2.2图像的显示 (6)2.2.1以图像形式输出(图像的显示) (6)2.2.2索引图像的显示 (7)2.2.3灰度图像的显示 (7)2.2.4二值图像的显示 (7)2.2.5RGB图像的显示 (7)2.2.6以图像文件的形式输出(图像文件形式之间的转换) (7)2.3图像的保存 (8)2.4图像类型的相互转换 (9)2.4.1RGB图像→灰度图像 (9)2.4.2RGB图像→索引图像 (9)2.4.3RGB图像→二值图像 (9)2.4.4索引图像→RGB图像 (9)2.4.5索引图像→灰度图像 (10)2.4.6灰度图像→索引图像 (10)2.4.7灰度图像→二值图像 (10)3调试分析 (11)3.1图像读取 (11)3.2图像显示 (12)3.2.1索引图像显示 (12)3.2.2灰度图像显示 (12)3.2.3二值图像显示 (13)3.2.4RGB图像显示 (13)3.3图像类型的相互转换 (14)3.3.1RGB图像→灰度图像 (14)3.3.2RGB图像→索引图像 (14)3.3.3RGB图像→二值图像 (15)3.3.4索引图像→灰度图像 (15)3.3.5灰度图像→索引图像 (16)3.3.6灰度图像→二值图像 (16)4附录(程序清单及使用图像) (17)4.1图像的读取 (17)4.2图像的显示 (17)4.2.1索引图像显示 (17)4.2.2灰度图像显示 (17)4.2.3二值图像显示 (17)4.2.4RGB图像显示 (17)4.3以图像文件的形式输出(图像文件形式之间的转换) (18)4.4图像类型的相互转换 (18)4.4.1RGB图像→灰度图像 (18)4.4.2RGB图像→索引图像 (18)4.4.3RGB图像→二值图像 (18)4.4.4索引图像→灰度图像 (18)4.4.5灰度图像→索引图像 (19)4.4.6灰度图像→二值图像 (19)4.5原图像 (19)5课程设计总结 (22)6参考资料 (23)摘要MATLAB语言是由美国MathWorks公司推出的计算机软件,经过多年的逐步发展与不断完善,现已成为国际公认的最优秀的科学计算与数学应用软件之一,是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。
Matlab绘制图像

第一种方法 在Workspace中绘制
绘图基本线型和颜色
符号 y m c r g b w k 颜色 黄色 紫红 青色 红色 绿色 蓝色 白色 黑色 符号 . 。 x + * : -. -线型 点 圆圈 x 标记 加号 星号 实线 点线 点划线 虚线
绘图命令
绘图命令plot 主要是在数值计算中绘制函数图像。 绘制反函数图像非常容易。
绘图命令plot
调用格式1:plot(x,y)
1. 首先定义自变量X的取值向量(横坐标) 2. 再定义函数Y的取值向量(纵坐标) 3. 用plot(x,y)命令给出平面曲线图。 在绘图参数中可以给出绘制图形的线型和颜 色的参数。例:plot(x,y,’r*’) 就是用红色的 ****线型绘图。
技巧
x=0:0.1:2*pi; y1=sin(x); y2=exp(-x); plot(x,y1,'--*',x,y2,':o'); xlabel('t=0 to 2\pi'); ylabel('value of sin(t) and e^{-x}') title('Function sin(t) and e^{-x}'); legend('sin(t)','e^{-x}') 后期的制作
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
绘出下面函数及其反函数的图像
1 1 y (x ) 2 x (1 x )
程序如下: x=1:0.001:5; %定义横坐标 y=1/2*(x+1./x); %定义纵坐标 plot(x,y,'r',y,x,'b') %红色画f(x) 蓝色画f(y).
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;2.理解和掌握直方图原理和方法;二.实验设备1.PC机一台;2.软件matlab。
三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用直方图函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像,如:cameraman图像;再调用相应的直方图函数,设置参数;最后输出处理后的图像;3.浏览源程序并理解含义;4.运行,观察显示结果;5.结束运行,退出;五.实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。
(a)原始图像 (b)原始图像直方图六.实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码;2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。
实验1.2 灰度均衡一.实验目的1.熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用;2.理解和掌握灰度均衡原理和实现方法;二.实验设备1.PC机一台;2.软件matlab;三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数,设置相关参数,再输出处理后的图像。
I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化,灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四.实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境;2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。
Matlab中巧用LaTex方法生成图片

Matlab中巧用LaTex方法生成图片--实例讲解文章来源:不详作者:佚名众所周知,大多数科研工作者(大Boss或者象我们一样的学术打工仔)都会用到Matlab生成图片,图片的title或者legend最好有相应的说明,经常用到公式,比方说α,β等。
但大多数人往往是利用图像后处理软件如Photoshop或illustrator等对生成的图片进行加工。
Latex是被公认的生成公式最漂亮的排版语言(软件),成为事实上学术排版的标准。
那么能否利用latex生成公式插入到Matlab生成的图片中呢?答案是肯定的。
Matlab带有Latex解析器,能支持latex的各种符号,比如积分符号等等,给个例子:生成的图片为:Matlab图形中title、xlabel、ylabel、zlabel、textbox和legend等的Interpreter属性有三个属性:latex 、tex、none。
默认为tex。
当键入:>> set(text,'Interpreter')Matlab将返回'Interpreter'所包含的属性值:[ latex | {tex} | none ]。
利用Matlab文本的Interpreter属性使我们能在图形中显示一个较为复杂的公式,例如在公式中除了有希腊字母外,还有分号、根号等数学符号。
Tex的用法在Matlab的帮助文档里有详细介绍,这里主要介绍一下如何采用latex编辑公式。
在matlab中,Latex编辑公式的基本格式:1、\( LaTeX命令\)2、$ LaTeX命令$3、$$ LaTeX命令$$1. 在图象中直接加字符,很简单。
text('Interpreter','latex','String','$$\sqrt{x^2+y^2}$$','Position',[.5.5],… 'FontSize',16);2. 在legend里加数学字符h=legend('$$\sqrt{x^2+y^2}$$');set(h,'Interpreter','latex')以Matlab图形中的textbox属性为例,首先在图形中输入一个双重积分,然后输入一个Schrodinger方程。
如何进行MATLAB图像处理

如何进行MATLAB图像处理一、引言图像处理是计算机视觉和图像分析领域中的重要任务之一。
而MATLAB是一种强大的数学计算软件,也被广泛应用于图像处理。
本文将介绍如何使用MATLAB进行图像处理,并探讨一些常见的图像处理技术。
二、图像处理基础在开始使用MATLAB进行图像处理之前,我们需要了解一些基础知识。
一个图像通常由像素组成,每个像素都有一个灰度值或者RGB(红绿蓝)三个通道的值。
图像的处理可以分为两个主要方面:空间域处理和频域处理。
1. 空间域处理空间域图像处理是指直接对图像的像素进行操作,常见的处理方法包括亮度调整、对比度增强和图像滤波等。
MATLAB提供了一系列函数和工具箱来进行这些处理。
例如,要调整图像的亮度,可以使用imadjust函数。
该函数可以通过调整输入图像的灰度值范围,实现亮度的增强或者降低。
下面是一个简单的例子:```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像J = imadjust(I,[0.2 0.8],[0 1]); % 调整亮度范围imshow(J); % 显示图像```2. 频域处理频域图像处理是指将图像从空间域转换到频域进行处理,常见的处理方法包括傅里叶变换和滤波等。
MATLAB提供了fft和ifft等函数来进行频域处理。
例如,要对图像进行傅里叶变换,可以使用fft2函数。
该函数将图像转换为频率域表示,可以进一步进行滤波等处理。
下面是一个简单的例子:```matlabI = imread('image.jpg'); % 读取图像F = fft2(I); % 傅里叶变换F = fftshift(F); % 频率域中心化imshow(log(1 + abs(F)),[]); % 显示频率域图像```三、图像处理技术了解了图像处理的基础知识后,我们可以探索一些常见的图像处理技术。
以下将介绍几个常用的技术,并给出相应的MATLAB代码示例。
基于MATLAB的随钻方位伽马数据图像的生成与处理

基于MATLAB的随钻方位伽马数据图像的生成与处理李富强;刘尊文;王博;张胜鹏;张昕【摘要】通过处理随钻方位伽马测井数据得到的测井图像,可以有效地控制井下钻头轨迹,提高钻头钻遇率,对大斜度井、水平井勘探开发具有十分重要作用.通过Matlab将得到的不同深度下各扇区伽马数据进行插值、数据整合、色谱选定、色度标定和图像插值滤波处理,实现随钻测井图像生成和处理,最后经调试使生成图像能够清晰反映地层特征,满足勘探开发需要.【期刊名称】《现代制造技术与装备》【年(卷),期】2018(000)012【总页数】3页(P99-100,103)【关键词】Matlab;随钻方位;数据处理;图像生成【作者】李富强;刘尊文;王博;张胜鹏;张昕【作者单位】西部钻探钻井工程技术研究院,克拉玛依 834000;西部钻探定向井公司,克拉玛依 834000;中国石油大学(北京)机械与储运工程学院,北京 102249;西部钻探钻井工程技术研究院,克拉玛依 834000;西部钻探钻井工程技术研究院,克拉玛依 834000【正文语种】中文我国非常规油气资源丰富,但储层多变,存在较高不确定性,并且部分储层为薄油藏和边际油藏等难动用储层,存在储层钻遇率低的问题。
针对这些复杂的油气资源,水平井开采有能够有效提升产量和企业经济效益,因此被广泛应用到油气开采作用中[1]。
随着油田勘探开发的不断深入,对大斜度井、水平井钻井实时地质导向要求日益提高,利用随钻伽马成像测井技术,可以及时判断钻头所在地层位置,及时调整钻进轨迹,保证钻头尽可能在有利储层内钻进,起到提高钻进速度、油气产量以及采收率的目的[2]。
本文基于Matlab软件的数据计算以及图形处理功能,对所测量不同深度离散随钻方位伽马数据进行插值处理、数据整合,并与符合地质测井的色图进行匹配,经图像插值处理后得到随钻方位伽马测井图像,从而判断不同岩层地质属性,旨在提升钻井地质工作效率。
1 随钻方位伽马技术原理传统随钻伽马测量仪是在随钻测量工具内安装自然伽马探测器,从而获取周围岩层放射出的伽马射线,由于无法控制工具方向性,测量参数反映出轨迹很多时候已经不在目标层,不能确定钻头从上面出层,还是从下面出层,因此也无法起到重返目标层的作用[3]。
MATLAB中的图像拼接与全景图生成技术

MATLAB中的图像拼接与全景图生成技术图像拼接和全景图生成是数字图像处理领域中的重要技术之一,它可以将多张局部图像拼接成一幅连续的全景图像,从而提供更广阔的视野。
在实际应用中,全景图生成技术被广泛应用于房地产、旅游、虚拟现实等领域。
而MATLAB作为一种强大的工具,也提供了丰富的图像处理函数和工具箱,可以实现图像拼接和全景图生成的算法。
首先,我们需要了解图像拼接的原理。
图像拼接的核心思想是基于图像的几何变换,通过将多张局部图像进行平移、旋转和缩放等变换操作,使得它们能够无缝地拼接在一起,形成一张连续的全景图像。
在MATLAB中,我们可以使用图像配准技术来实现几何变换,其中最常用的是基于特征点匹配的方法。
在图像拼接的过程中,首先需要进行图像的特征提取和匹配。
常用的特征提取算法有SIFT(尺度不变特征转换)、SURF(加速稳健特征)和ORB(方向倾斜的FAST特征)等。
这些算法可以从图像中提取出具有独特性质的特征点,并计算出它们的描述子。
然后,通过特征匹配算法(如RANSAC)寻找图像中相对应的特征点,从而找到多张图像之间的对应关系。
一旦获得了图像之间的对应关系,我们就可以进行几何变换来拼接图像。
在MATLAB中,可以使用imwarp函数进行图像的平移、旋转和缩放等变换操作,将多张图像对齐到同一个坐标系下。
此外,还可以使用imfuse函数将图像进行混合,使得拼接的结果更加平滑和无缝。
然而,图像拼接并不总是能够获得满意的结果。
在实际应用中,常常会遇到拼接过程中的各种问题,如图像之间存在重叠区域的不一致、光照变化引起的亮度差异等。
针对这些问题,我们可以使用图像融合技术来进一步提升拼接结果的质量。
图像融合是指在拼接的过程中,根据图像之间的差异性,将它们进行适当的融合,以消除图像之间的不连续性和矛盾性。
在MATLAB中,可以使用图像加权平均、拉普拉斯金字塔融合等方法来实现图像融合。
这些方法可以根据图像的特征和拼接结果的需求,选择合适的融合策略,并通过调整权重和参数,得到最佳的融合效果。
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图像处理教程1

基本概念一点通从理论上讲,图像是一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行数字化,这就是图像的采样和量化的过程。
空间坐标(x,y)的数字化称为图像采样,而幅值数字化称为灰度级量化。
对一幅图像采样时,若每行(横向)采样数为M,每列(纵向)采样数为N,则图像大小为M*N个像素,f(x,y)表示点(x,y) 处的灰度值,则F(x,y)构成一个M*N 实数矩阵****************************经验分享:“像素”的英文为“pixel”,它是“picture”和“element”的合成词,表示图像元素的意思。
我们可以对“像素”进行如下理解:像素是一个面积概念,是构成数字图像的最小单位。
****************************把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
量化是对图像幅度坐标的离散化,它决定了图像的幅度分辨率。
量化的方法包括:分层量化、均匀量化和非均匀量化。
分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次;均匀量化是把原图像灰度层次从最暗至最亮均匀分为有限个层次,如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。
当图像的采样点数一定时,采用不同量化级数的图像质量不一样。
量化级数越多,图像质量越好;量化级数越少,图像质量越差。
量化级数小的极端情况就是二值图像。
****************************经验分享:“灰度”可以认为是图像色彩亮度的深浅。
图像所能够展现的灰度级越多,也就意味着图像可以表现更强的色彩层次。
如果把黑——灰——白连续变化的灰度值量化为256个灰度级,灰度值的范围为0~255,表示亮度从深到浅,对应图像中的颜色为从黑到白。
****************************因此,对数字图像进行处理,也就是对特定的矩阵进行处理。
在C语言中,对M×N数字图像处理的核心代码如下:for (j=1;j<N+1;j++)for(i=1;i<M+1;i++){对I(i,j)的具体运算};在Matlab中,对M×N数字图像处理的核心代码如下:for i=1:Nfor j=1:M对I(i,j)的具体运算endend一幅数字图像可以用一个矩阵来表示,对数字图像进行处理,实质上就是对特定的图像矩阵进行变换的过程,因此,图像变换是数字图像处理技术的基础。
MATLAB图像处理实例详解

%关闭所有图形窗口,清除工作空间所有变量,清空命令行
1
MATLAB 图像处理实例详解
close all; clear all; clc;
%关闭所有图形窗口,清除工作空间所有变量,清空命令行
stu(1).name='LiMing';
%直接创建结构体 stu
stu(1).number='20120101';
stu(1).sex='f';
stu(1).age=20;
stu(2).name='WangHong';
MATLAB
图像处理实例详解
——程序部分
MATLAB 图像处理实例详解
目录
第 2 章 MATLAB 基础 ....................................................................................................................1 第 3 章 MATLAB 图像处理基础 ..................................................................................................11 第 4 章 数字图像的运算.............................................................................................................18 第 5 章 图像增强技术.................................................................................................................33 第 6 章 图像复原技术.................................................................................................................39 第 7 章 图像分割技术.................................................................................................................44 第 8 章 图像变换技术.................................................................................................................46 第 9 章 彩色图像处理.................................................................................................................54 第 10 章 图像压缩编码...............................................................................................................55 第 11 章 图像特征分析...............................................................................................................69 第 12 章 形态学图像处理.........................................................................................................103 第 13 章 小波在图像处理中的应用.........................................................................................106 第 14 章 基于 SIMULINK 的视频和图像处理...........................................................................117 第 15 章 图像处理的 MATLAB 实例 .........................................................................................120
使用matlab绘制三维图形的方法

matlab 绘制三维图形的方法plot3函数与plot 函数用法十分相似,其调用格式为: plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n),其中每一组x,y,z 组成一组曲线的坐标参数,选项的定义和plot 函数相同。
当x,y,z 是同维向量时,则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。
当x,y,z 是同维矩阵时,则以x,y,z 对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数。
例 绘制三维曲线。
程序如下: t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t);z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z);gridtitle('Line in 3-D Space');xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); 如下图:XLine in 3-D SpaceYZ三维曲面1.产生三维数据在MATLAB 中,利用meshgrid 函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。
其格式为: x=a:d1:b; y=c:d2:d; [X,Y]=meshgrid(x,y);语句执行后,矩阵X 的每一行都是向量x ,行数等于向量y 的元素的个数,矩阵Y 的每一列都是向量y ,列数等于向量x 的元素的个数。
2.绘制三维曲面的函数surf 函数和mesh 函数的调用格式为:mesh(x,y,z,c):画网格曲面,将数据点在空间中描出,并连成网格。
surf(x,y,z,c):画完整曲面,将数据点所表示曲面画出。
一般情况下,x,y,z 是维数相同的矩阵。
x,y 是网格坐标矩阵,z 是网格点上的高度矩阵,c 用于指定在不同高度下的颜色范围。
例 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。
程序如下:[x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %在[0,4pi]×[0,4pi]区域生成网格坐标 z=sin(x+sin(y))-x/10; mesh(x,y,z);axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); 如下图:-2.5-2-1.5-1-0.500.51此外,还有带等高线的三维网格曲面函数meshc 和带底座的三维网格曲面函数meshz 。
Matlab中的图像拼接与合成方法

Matlab中的图像拼接与合成方法图像拼接和合成是数字图像处理中的重要技术,在许多领域都有广泛的应用,如计算机视觉、图形学、遥感和医学图像等。
在Matlab中,我们可以利用一些强大的工具和函数来实现图像拼接与合成。
一、图像的基本处理在进行图像拼接与合成之前,我们需要先对待处理的图像进行一些基本的预处理,比如图像的读取、转换、调整和裁剪等。
Matlab提供了丰富的函数和工具箱来完成这些任务。
1. 图像读取与转换Matlab中可以使用imread函数来读取图像,支持多种图像格式,如JPEG、PNG和BMP等。
读取后的图像可以保存在一个矩阵中,每个像素的值代表该位置的颜色信息。
读取图像示例代码:image = imread('image.jpg');对于彩色图像,可以使用rgb2gray函数将图像转换成灰度图像,方便后续处理。
转换为灰度图像示例代码:gray_image = rgb2gray(image);2. 图像调整与裁剪Matlab中提供了imresize函数来调整图像大小,可以根据比例因子或指定的尺寸来调整图像。
另外,还可以使用imcrop函数来裁剪图像,根据指定的位置和尺寸来截取感兴趣的部分。
调整图像大小示例代码:resized_image = imresize(image, 0.5); % 缩小为原来的一半裁剪图像示例代码:cropped_image = imcrop(image, [x, y, width, height]); % 截取位置为(x, y),尺寸为width x height的图像二、图像拼接方法图像拼接是将多幅图像按照一定的规则拼接在一起,构成一幅更大的图像。
Matlab中有多种方法可以实现图像的拼接,常用的方法包括简单的几何变换、局部特征匹配和全局优化方法等。
1. 简单的几何变换最简单的图像拼接方法是通过几何变换将多幅图像对齐,然后将它们合并在一起。
在Matlab中,可以使用imtransform函数来进行几何变换,常见的变换包括平移、旋转、缩放和翻转等。
MATLAB图像处理工具箱的使用方法

MATLAB图像处理工具箱的使用方法导言:MATLAB作为一种常用的数学软件,被广泛应用于科学研究和工程领域。
其中的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)提供了许多功能强大的工具,用于处理和分析图像数据。
本文将介绍一些常用的图像处理工具箱的使用方法,帮助读者更好地掌握这一工具箱的优势。
一、图像的读取和显示要使用MATLAB进行图像处理,首先需要将图像读入MATLAB环境中,并显示出来。
通过imread函数可以方便地读取图像文件,如下所示:img = imread('image.jpg');这将会将名为'image.jpg'的图像读入img变量中。
接下来,使用imshow函数可以将图像显示在MATLAB的图像窗口中:imshow(img);通过这种方式,我们可以直观地了解图像的内容和特征。
二、图像的灰度化和二值化在很多图像处理应用中,我们常常需要将图像转换为灰度图像或二值图像。
在MATLAB中,可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像:gray_img = rgb2gray(img);这将把彩色图像img转换为灰度图像gray_img。
接下来,使用im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像:binary_img = im2bw(gray_img);这将把灰度图像gray_img转换为二值图像binary_img。
通过灰度化和二值化的处理,我们可以更方便地进行后续的图像分析和处理。
三、图像的平滑处理图像中常常存在噪声,这会对后续的分析和处理造成一定的干扰。
为减少这种噪声的影响,可以对图像进行平滑处理。
在MATLAB中,有多种方法可以实现图像的平滑处理,其中较常用的是均值滤波和高斯滤波。
通过使用函数imgaussfilt和imfilter,可以分别实现高斯滤波和均值滤波:smooth_img = imgaussfilt(img);或者smooth_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));这些函数可以在图像中应用指定的滤波器来平滑图像,从而减少噪声的干扰。
matlab实验 图像的基本运算

实验四、图像的基本运算1(1)选择一幅图像lena8.jpg,设置输入/输出变换的灰度级范围,a=0.3,b=0.6,c=0.1,d=0.9 (2)设置非线性扩展函数的参数c=2(3)采用灰度倒置变换函数s=255-r进行图像变换(4)设置二值化图像的阈值,分别为level=0.4,level=0.7程序如下I=imread('C:\lena8.jpg');figure;subplot(2,3,1);imshow(I);title('原图');J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围subplot(2,3,2);imshow(J);title('线性扩展');I1=double(I); %将图像转换为double类型I2=I1/255; %归一化此图像C=2;K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换subplot(2,3,3);imshow(K);title('非线性扩展');M=im2bw(I,0.5);M=~M;%M=255-I; %将此图像取反%Figuresubplot(2,3,4);imshow(M);title('灰度倒置');N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化,阈值为0.4N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化,阈值为0.7subplot(2,3,5);imshow(N1);title('二值化阈值0.4');subplot(2,3,6);imshow(N2);title('二值化阈值0.7');2 选取两幅大小一样的灰度图像hough.bmp和rice.bmp,将两幅图像进行加法运算。
程序如下I=imread('C:\hough.bmp');%I=rgb2gray(I);J=imread('C:\rice.bmp');I=im2double(I); %将图像转换成double型J=im2double(J);K=I+0.3*J; %两幅图像相加subplot(1,3,1);imshow(I);title('物图');subplot(1,3,2);imshow(J);title('背景图');subplot(1,3,3);imshow(K);title('相加后的图');imwrite(K,'C:\lena1.jpg');3 选取一幅混合图像,如相加得到的图像lenal.jpg,将混合图像与背景图像做减法运算。
MATLAB仿真软件进行图像的输入、输出和格式变换

目录摘要 (I)Abstract (II)1 图像文件格式及图像类型 (1)1.1 MATLAB支持的几种图像文件格式: (1)1.2 matlab几种图像类型 (2)2 图像的输入 (4)3.图像的输入 (6)3.1以图像形式输出(图像的显示) (6)3.1.1索引图像的显示 (6)3.1.2灰度图像的显示 (7)3.1.3二值图像的显示 (8)3.1.4 RGB图像的显示 (8)3.2以图像文件的形式输出 (9)4 图像的保存 (11)5 图像类型转换 (13)5.1 RGB转换成灰度图像 (13)5.2 灰度图像转换为索引图像 (13)5.3 灰度图像转化为二值图像 (14)5.4 RGB图像转化为索引图像 (15)6 课设总结 (16)参考文献 (17)附录 (18)附录1:图像显示代码 (18)附录2:图像转换代码 (19)MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB 本身就是功能强大的数据可视化工具,可以通过各种形式显示分析数据,例如灰度直方图、等高线、蒙太奇混合、像素分析、图层变换以及材质贴图等。
利用可视化的图形,不仅能够评估图形图像的特性,还能够分析图像中的色彩分布等情况。
本次课程设计介就是Matlab环境下的一些最基本的图像处理操作,如读取、保存和显示不同格式的图像,并进行图像格式的相互变换如索引图像、灰度图像、RGB图像和二值图像的相互转换。
关键词:MATLAB ;图像处理;图像转换The MathWorks Inc. MATLAB is a U.S. commercial mathematics software for algorithm development, data visualization, data analysis and numerical calculation senior technical computing language and interactive environment, including MATLAB and Simulink two parts. As a powerful scientific computing platforms, it can almost satisfy all the calculations that needs. MATLAB itself is a powerful tool of data visualization that can display data through various forms, such as graylevel histogram, contours, montage mixing, pixel analysis, the layer texture and transformation. With visual graphics, it can not only evaluate image characteristics, but also analyze the distribution of color image.The curriculum is designed to refer some basic image processing operations Matlab environment, such as read, save and display images of different formats and image formats such as index mutual transform images, grayscale images, RGB image and binary image conversion.Keyword: MATLAB;image operation;image exchange1 图像文件格式及图像类型1.1 MATLAB支持的几种图像文件格式:⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式。
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1、图像的变换① fft2:fft2函数用于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① imnoise:用于对图像生成模拟噪声,如:i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声② fspecial: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、图像的增强①直方图:imhist函数用于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基于卷积的图像滤波函数:filter2函数用于图像滤波,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、图像边缘检测①sobel算子如:i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'sobel',thresh)②prewitt算子如:i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'prewitt',thresh)③roberts算子如:i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'roberts',thresh)④log算子如:i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'log',thresh)⑤canny算子如:i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'canny',thresh)⑥Zero-Cross算子如:i=imread('104_8.tif');j = edge(i,'zerocross',thresh)4、形态学图像处理①膨胀:是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作,函数imdilate执行膨胀运算,如:a=imread('104_7.tif'); %输入二值图像b=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];c=imdilate(a,b);②腐蚀:函数imerode执行腐蚀,如:a=imread('104_7.tif'); %输入二值图像b=strel('disk',1);c=imerode(a,b);③开运算:先腐蚀后膨胀称为开运算,用imopen来实现,如:a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imopen(a,b);④闭运算:先膨胀后腐蚀称为闭运算,用imclose来实现,如:a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imclose(a,b);===========================================================Matlab 图像处理相关函数命令大全一、通用函数:colorbar 显示彩色条语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle)getimage 从坐标轴取得图像数据语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimageimshow 显示图像语法:imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...)montage 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(...)immovie 创建多帧索引图的电影动画语法:mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)subimage 在一副图中显示多个图像语法:subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...)truesize 调整图像显示尺寸语法:truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)warp 将图像显示到纹理映射表面语法:warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...)zoom 缩放图像语法:zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option)二、图像文件I/O函数命令imfinfo 返回图形图像文件信息语法:info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename)imread 从图像文件中读取(载入)图像语法:A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \ [...]=imread(filename) \ [...]=imread(URL,...) \ [...]=imread(...,idx) (CUR,ICO,and TIFF only) \ [...]=imread(...,'frames',idx) (GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \ [...]=imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...) (ICO,CUR,PNG only)imwrite 把图像写入(保存)图像文件中语法:imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt) \ imwrite(...,filename) \ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)imcrop 剪切图像语法:I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \ I2=imcrop(I,rect) \ X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \ [A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcrop(...)imresize 改变图像大小语法:B=imresize(A,m,method)imrotate 旋转图像语法:B=imrotate(A,angle,method) \ B=imrotate(A,angle,method,'crop')三、像素和统计处理函数corr2 计算两个矩形的二维相关系数语法:r=corr2(A,B)imcontour 创建图像数据的轮廓图语法:imcontour(I,n) \ imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h] =imcontour(...)imfeature 计算图像区域的特征尺寸语法:stats=imfeature(L,measurements) \ stats=imfeature(L,measurements,n)imbist 显示图像数据的柱状图impixel 确定像素颜色值语法:P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \ P=impixel(I,c,r) \ P=impixel(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \ [c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi) \ P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)improfile 沿线段计算剖面图的像素值语法:c=improfile \ c=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) \ [...]=improfile(...,method)mean2 计算矩阵元素的平均值语法:B=mean2(A)pixval 显示图像像素信息语法:pixval onstd2 计算矩阵元素的标准偏移语法:b=std2(A)四、图像分析函数:edge 图像边缘检测语法:BW=edge(I,'sobel') \ 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,'roberts',thresh) \ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh) \ BW=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...) \ BW=edge(I,'zerocross',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \ BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)qtgetblk 获取四叉树分解的块值语法:[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim) \ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)qtsetblk 设置四叉树分解中的块值语法:J=qtsetblk(I,S,dim,vals)五、图像增强函数histeq 用柱状图均等化增强对比语法:J=histeq(I,hgram) \ J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map,hgram) \ newmap=histeq(X,map)imadjust 调整图像灰度值或颜色映像表语法:J=imadjust(I,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ newmap=imadjust(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ RGB2=imadjust(RGB1,...)imnoise 增强图像的渲染效果语法:J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)medfilt2 进行二维中值过滤语法:B=medfilt2(A,[m n]) \ B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)ordfilt2 进行二维统计顺序过滤语法:B=ordfilt2(A,order,domain) \ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padopt)wiener2 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])六、线性滤波函数conv2 进行二维卷积操作语法:C=conv2(A,B) \ C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')convmtx2 计算二维卷积矩阵语法:T=convmtx2(H,m,n) \ T=convmtx2(H,[m n])convn 计算n维卷积语法:C=convn(A,B) \ C=convn(A,B,'shape')filter2 进行二维线性过滤操作语法:Y=filter2(h,X) \ Y=filter2(h,X,shape)fspecial 创建预定义过滤器语法:h=fspecial(type) \ h=fspecial(type,parameters)七、线性二维滤波设计函数freqspace 确定二维频率响应的频率空间语法:[f1,f2]=freqspace(n) \ [f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshgrid') \ f=freqspace(N) \ f=freqspace(N,'whole')freqz2 计算二维频率响应语法:[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h) \ [...]=freqz2(h,...,[dx dy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx) \ freqz2(...)fsamp2 用频率采样法设计二维FIR过滤器语法:h=fsamp2(Hd) \ h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])ftrans2 通过频率转换设计二维FIR过滤器语法:h=ftrans2(b,t) \ h=ftrans2(b)fwind1 用一维窗口方法设计二维FIR过滤器语法:h=fwind1(Hd,win) \ h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)fwind2 用二维窗口方法设计二维FIR过滤器语法:h=fwind2(Hd,win) \ h=fwind2(f1,f2,Hd,win)八、图像变换函数dct2 进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)语法:B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n) \ B=dct2(A,[m n])dctmtx 计算离散余弦傅立叶变换语法:D=dctmtx(n)fft2 进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)语法:Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)fftn 进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)语法:Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)fftshift 快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心语法:Y=fftshift(X) \ Y=fftshift(X,dim)iradon 进行反radon变换语法:I=iradon(P,theta) \ I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...)phantom 产生一个头部幻影图像语法:P=phantom(def,n) \ P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)radon 计算radon变换语法:R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)九、边沿和块处理函数bestblk 确定进行块操作的块大小语法:siz=bestblk([m n],k) \ [mb,nb]=bestblk([m n],k)blkproc 实现图像的显示块操作语法:B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)col2im 将矩阵的列重新组织到块中语法:A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])colfilt 利用列相关函数进行边沿操作语法:B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...) \ B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \ B=colfilt(A,'indexed',...)im2col 重调图像块为列语法:B=im2col(A,[m n],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...)nlfilter 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',...)十、二进制图像操作函数applylut 在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作语法:A=applylut(BW,LUT)bwarea 计算二进制图像对象的面积语法:total=bwarea(BW)bweuler 计算二进制图像的欧拉数语法:eul=bweuler(BW)bwfill 填充二进制图像的背景色语法:BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwfill(...) \ BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...) \ [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)bwlabel 标注二进制图像中已连接的部分语法:L=bwlabel(BW,n) \ [L,num]=bwlabel(BW,n)bwmorph 提取二进制图像的轮廓语法:BW2=bwmorph(BW1,operation) \ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)bwperim 计算二进制图像中对象的周长语法:BW2=bwperim(BW1) \ BW2=bwperim(BW1,CONN)bwselect 在二进制图像中选择对象语法:BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \ BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)dilate 放大二进制图像语法:BW2=dilate(BW1,SE) \ BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n)erode 弱化二进制图像的边界语法:BW2=erode(BW1,SE) \ BW2=erode(BW1,SE,alg) \ BW2=erode(BW1,SE,...,n)makelut 创建一个用于applylut函数的lookup表语法:lut=makelut(fun,n) \ lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)十一、区域处理函数roicolor 选择感兴趣的颜色区语法:BW=roicolor(A,low,high) \ BW=rocicolor(A,v)roifill 在图像的任意区域中进行平滑插补语法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I) \ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,yi) \ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)roifilt2 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,...)roipoly 选择一个敏感的多边形区域语法: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(...)十二、颜色映像处理函数brighten 增加或降低颜色映像表的亮度语法:brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \ newmap=brighten(cmap,beta)cmpermute 调整颜色映像表中的颜色语法:[Y,newmap]=cmpermute(X,map) \ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index)cmunigue 查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像语法:[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \ [Y,newmap]=cmunique(I)imapprox 对索引图像进行近似处理语法:[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \ [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \ Y=imapprox(X,map,newmap) \ [...]=imapprox(...,dither_option)rgbplot 划分颜色映像表语法:rgbplot(cmap)十三、颜色空间转换函数hsv2rgb 转换HSV值为RGB颜色空间:M=hsv2rgb(H)ntsc2rgb 转换NTSC值为RGB颜色空间:rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap) \ RGB=ntsc2rgb(YIQ)rgb2hsv 转换RGB值为HSV颜色空间:cmap=rgb2hsv(M)rgb2ntsc 转换RGB值为NTSC颜色空间:yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap) \ YIQ=rgb2ntsc(RGB)rgb2ycbcr 转换RGB值为YCbCr颜色空间:ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) \ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)ycbcr2rgb 转化YCbCr值为RGB颜色空间:rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap) \ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)十四、图像类型和类型转换函数dither 通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像语法:X=dither(RGB,map) \ BW=dither(I)gray2ind 转换灰度图像为索引图像语法:[X,map]=gray2ind(I,n) \ [X,map]=gray2ind(BW,n)grayslice 从灰度图像为索引图像语法:X=grayslice(I,n) \ X=grayslice(I,v)im2bw 转换图像为二进制图像语法:BW=im2bw(I,level) \ BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level)im2double 转换图像矩阵为双精度型语法:I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \ X2=im2double(X1,'indexed')double 转换数据为双精度型语法:double(X)unit8 、unit16转换数据为8位、16位无符号整型:i=unit8(x) \ i=unit16(x)im2unit8 转换图像阵列为8位无符号整型语法:I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \ X2=im2unit8(X1,'indexed')im2unit16 转换图像阵列为16位无符号整型语法:I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \ X2=im2unit16(X1,'indexed')ind2gray 把检索图像转化为灰度图像语法:I=ind2gray(X,map)ind2rgb 转化索引图像为RGB真彩图像语法:RGB=ind2rgb(X,map)isbw 判断是否为二进制图像语法:flag=isbw(A)isgray 判断是否为灰度图像语法:flag=isgray(A)isind 判断是否为索引图像语法:flag=isind(A)isrgb 判断是否为RGB真彩色图像语法:flag=isrgb(A)mat2gray 转换矩阵为灰度图像语法:I=mat2gray(A,[amin amax]) \ I=mat2gray(A)rgb2gray 转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像语法:I=rgb2gray(RGB) \ newmap=rgb2gray(map)rgb2ind 转换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)十五、新增图像处理工具箱函数adapthisteq 限制对比度直方图均衡化: J=adapthisteq(I) \ J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)applycform 用于颜色空间变换out=applyform(I,C)bwboundaries 描绘二进制图像边界语法:B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \ B=bwboundaries(BW,CONN,options) [BW,CONN,options] \ [BL]=bwboundaries(...) \ [BLNA]=bwboundaries()bwtraceboundary 描述二进制图像中的物体B=bwtraceboundary(BW,P,fstep) \ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \B=bwtraceboundary(...N,dir)decorrstrech 对多通道图像进行去相关处理语法:S=decorrstretch(I) \ S=decorrstretch(I,TOL)dicomdict 获取或读取DICOM文件语法:dicomdict('set',dictionary) \ dictionary=dicomdict('get')getline 用鼠标选择ployline语法:[x,y]=getline(fig) \ [x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed') getpts 用鼠标选择像素点语法:[x,y]=getpts(fig) \ [x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getptsgetrect 用鼠标选择矩阵语法:rect=getrect(fig) \ rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)iccread 读取ICC剖面语法:P=iccread(filename)im2java2d 将图像转换为Java缓冲图像语法:jimage=im2java2d(I) \ jimage=im2java2d(X,MAP)imview 在图像与蓝旗中显示图像语法:imview(I) \ imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range) \ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \ h=imview(...) \ imview close allippl 检查IPPL的存在语法:TF=ippl \ [TF B]=ippliptdemos 显示图像处理工具箱中的索引图像lab2double、lab2unit16、lab2unit8 将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据makecform 创造一个色彩转换结构poly2mask 把多边形区域转换成mask区域语法:BW=poly2mask(x,y,m,n)unitlut 查找表中A像素值语法:B=unitlut(A,LUT)xyz2double、xyz2unit16 将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。