数字图像处理 Matlab图像处理工具箱
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
数字图像处理实验Matlab及其图像处理工具箱的使用
实验一 Matlab及其图像处理工具箱的使用一、实验目的与要求1．熟悉常用图像的格式和类型。
2．熟练掌握在MATLAB中如何读取和保存图像。
3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。
4．掌握如何进行图像间转化。
5．掌握如何实时获取USB2.0摄像头采集的视频图像。
二、实验内容及步骤1．利用imread函数读取一幅图像，设名为cameraman.tif，存入一个数组中；I=imread(‘cameraman.tif’); % 读入原图像,tif格式2．利用whos 命令提取该读入图像cameraman.tif的基本信息；whos I；%显示图像I的基本信息3．利用imshow()函数来显示这幅图像；imshow(I) %显示图像前三步综合程序：>> I=imread('cameraman.tif');>> whos IName Size Bytes Class AttributesI 256x256 65536 uint8>> imshow(I)步骤三图像：4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；程序：>> imfinfo cameraman.tifans =Filename:'D:\Program Files\MA TLAB\R2009a\toolbox\images\imdemos\cameraman.tif'FileModDate: '04-十二月-2000 13:57:54'FileSize: 65240Format: 'tif'FormatV ersion: []Width: 256Height: 256BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [77 77 42 0]ByteOrder: 'little-endian'NewSubFileType: 0BitsPerSample: 8Compression: 'PackBits'PhotometricInterpretation: 'BlackIsZero'StripOffsets: [8x1 double]SamplesPerPixel: 1RowsPerStrip: 32StripByteCounts: [8x1 double]XResolution: 72YResolution: 72ResolutionUnit: 'None'Colormap: []PlanarConfiguration: 'Chunky'TileWidth: []TileLength: []TileOffsets: []TileByteCounts: []Orientation: 1FillOrder: 1GrayResponseUnit: 0.0100MaxSampleV alue: 255MinSampleV alue: 0Thresholding: 1Offset: 64872ImageDescription: [1x112 char]5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg文件,设为flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。
MATLAB工具箱的使用
MATLAB工具箱的使用MATLAB®是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域的数学建模、数据分析、仿真和算法开发等工作中。
为了满足不同领域的需求，MATLAB提供了许多不同的工具箱。
这些工具箱包含了各种不同领域的函数和工具，可以帮助用户更加高效地进行数据处理、模拟和算法开发等工作。
下面将介绍几个常用的MATLAB工具箱，以及它们的使用方法：1.信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）：这个工具箱提供了一系列处理数字信号的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行信号滤波、功率谱估计、频谱分析、时间频率分析等操作。
该工具箱还提供了许多基本信号处理算法，如滤波器设计、卷积和相关等。
例如，用户可以使用`filtfilt(`函数对信号进行零相移滤波，以去除噪声。
2.图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）：图像处理工具箱提供了一系列处理数字图像的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行图像的读取、显示、修改、增强和分析等操作。
该工具箱包含了许多常用的图像处理算法，如图像滤波、边缘检测、形态学处理和图像分割等。
例如，用户可以使用`imread(`函数读取图像，然后使用`imshow(`函数显示图像。
3.控制系统工具箱（Control System Toolbox）：这个工具箱提供了一系列用于分析和设计控制系统的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行控制系统的建模、稳定性分析、根轨迹设计和频域分析等操作。
该工具箱还提供了许多常用的控制系统设计方法，如PID控制器设计和状态空间控制器设计等。
例如，用户可以使用`tf(`函数创建传递函数模型，然后使用`step(`函数绘制系统的阶跃响应。
4.优化工具箱（Optimization Toolbox）：优化工具箱提供了一系列用于求解优化问题的函数和工具。
用户可以使用这些函数和工具进行线性规划、非线性规划和整数规划等操作。
matlab toolbox类型
matlab toolbox类型Matlab Toolbox 类型Matlab 是一种强大的数值计算与科学编程工具，由于其卓越的性能和丰富的功能，被广泛应用于科学、工程和金融等领域。
为了更好地满足不同领域用户的需求，Matlab 提供了丰富的工具箱（Toolbox），包含了各种专门用于特定领域的函数和工具。
本文将介绍 Matlab Toolbox 的类型及其应用。
一、控制系统工具箱（Control System Toolbox）控制系统工具箱是 Matlab 中用于设计、分析和模拟控制系统的重要工具箱。
它包含了许多在控制工程中常用的函数和算法，如PID 控制器设计、稳定性分析、系统响应等。
控制系统工具箱的使用可以帮助工程师快速实现对控制系统的建模、仿真和优化。
二、图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）图像处理工具箱是专门用于数字图像处理的工具箱，提供了丰富的图像处理函数和算法。
它可以帮助用户实现图像的滤波、增强、分割、配准等操作，还支持图像的压缩和编码。
图像处理工具箱被广泛应用于计算机视觉、医学影像分析、遥感图像处理等领域。
三、信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）信号处理工具箱提供了丰富的信号处理函数，用于设计和分析各种类型的信号。
这些函数包括了离散傅里叶变换（DFT）、滤波器设计、频谱分析等。
信号处理工具箱在音频处理、通信系统设计、生物医学信号处理等领域具有广泛的应用。
四、机器学习工具箱（Machine Learning Toolbox）机器学习工具箱是 Matlab 中用于实现各种机器学习算法的工具箱。
它包含了常用的分类、回归、聚类、降维等算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
机器学习工具箱的使用使得用户能够在数据挖掘、模式识别、预测分析等任务中实现自动化的学习与决策。
五、优化工具箱（Optimization Toolbox）优化工具箱是用于解决数学最优化问题的工具箱，提供了各种优化算法和函数。
第4章MATLAB图像处理工具箱
imshow(I,[low high])
其中low、high分别为数据的最小和最大值。
低于low的灰度值显示黑色；高于high的灰度值显 示白色。
RGB图像及其显示
imshow函数显示RGB图像的调用格式如下，
imshow(RGB)
参 数 RGB 是 m×n×3 的 数 组 。 imshow 显 示 数 值 （r,c,1∶3）所描述像素（r,c）。每个屏幕像素使 用24位颜色系统直接显示真彩图像，系统给每个像素 的红、绿、蓝颜色分量分配8位（256级），这样就有 1000多万种颜色（224）。
二值图像及其显示
显示二值图像用如下语句，
im2bw函数
功能：将灰度图像、索引色图像和真彩色图像→二值图像。 格式：BW=im2bw(I, level)
BW=im2bw( X, map, level)
BW=im2bw(RGB, level) level是一个归一化阈值，取值在[0,1]。
I=imread('pears.png'); BW=im2bw(I,0.5); %将RGB图像转换为二值图像 subplot(121),imshow(I); %显示原图像 subplot(122),imshow(BW);%显示转换后二值图像
3 图形图像文件信息的查询
imfinfo函数用于从图像文件中查询其信息。所获取
信息依文件类型不同而不同，至少包含下面内容
文件名
文件格式
文件格式的版本号
文件修改时间
文件的字节大小
图像的宽度（像素）
图像的长度（像素）
每个像素的位数
图像类型（RGB图像、灰度图像还是索引图像）
imfinfo('autumn.tif')
MATLAB图像处理工具箱
例：显示索引图像，并说明与颜色映射表的关系。 解：在M文件编辑器中输入下面的代码： [X,map]=imread(‘canoe.tif’); %输入图像文件 image(X); %显示图像 colormap(map) %设置颜色表
(3)灰度图像 灰度图像通常由一个uint8、uint16、双精度类型 的数组来描述，其实质是一个数据矩阵I，该矩 阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级，每 一个元素对应于图像的一个像素点，通常0代表 黑色，1、255、65 535（针对不同存储类型） 代表白色。 例：灰度图像显示。 解：在M文件编辑器中输入下面的代码： I=imread(‘trees.tif’); %将图像格式文件读入 imagesc(I,[0 1]); %显示图像 colormap(gray) %设置颜色表
例：RGB图像显示。 解：在M文件编辑器中输入下面的代码： RGB=imread(‘greens.jpg’);%图像格式文件读入 image(RGB) %显示RGB图像 在上面的RGB图像中，要确定像素(12,9)的颜色, 可以在命令行中输入： RGB(12,9,:) 按回车键，得到： ans(:,:,1) = 26 ans(:,:,2) = 56 ans(:,:,3) = 32
• MATLAB的RGB数组可以是双精度的浮点型、8 位或16位无符号的整数类型。 • 在一个双精度类型的RGB数组中，每一个颜色分 量都是一个[0,1]范围内的数值。 如：颜色分量为(0,0,0)的像素将显示为黑色；颜 色分量为(1,1,1)的像素将显示为白色。 • 每一个像素的三个颜色分量都存储在数组的第三 维中。如：像素(10，5)的红、绿、篮颜色值分 别保存在元素RGB(10,5,1)、RGB(10,5,2)、 RGB(10,5,3)中。
数字图像处理第二章 MATLAB中图象工具箱及图象
1.5图像分析
1.
EDGE函数 该函数用于找出灰度图的边缘。该函数的输入是灰度 图，返回一个同样大小的二值图。边缘处为1，其他地 方为 0 。该函数支持 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, Zero-cross, Canny六种不同的算子。 例如使用Prewitt和Canny算子找出lena.bmp的边缘。 I=imread(„lena.tif‟); BW1=edge(I,‟prewitt‟); BW2=edge(I,‟canny”); imshow(BW1) figure, imshow(BW2)
格式 IMAGE(RGB). 用于显示真彩色图像。
格式 IMAGE(X,MAP). 显示索引图 X 及其
调色板MAP。 格式 IMSHOW(FILENAME). 显示存储于 图形文件FILENAME中的图像。 H=IMSHOW(…).返回图像对象的句柄。
5.SUBIMAGE函数
格式SUBIMAGE(X,MAP).用来显示当前坐标中
第一节 MATLAB中图象工具箱
1.1图像文件读写 1.imread函数 该函数用于从图形文件中读出图像。格式
A=IMRAED(FILENAME,FMT)。该函数把FILENAME 中的图像读到A中。若文件包含一个灰度图,则为二维矩 阵。若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。 FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。格式 [X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中 的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件 中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。FMT的可 能取值为jpg或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
MATLAB图像处理工具箱函数
allgrains=[graindata.Area]; %创建一个新的向量 allgrains，其包含每个米粒的范围 allgrains(51) %查看第 51 个元素的范围 max(allgrains) %获取最大的米粒大小 %返回最大米粒的标记号
biggrain=find(allgrains==404) mean(allgrains) hist(allgrains,20)
%确定图像中的米粒个数
7. 检查标记矩阵 grain=imcrop(labeled) %选择并显示已标记的对象和部分背景内的像素 RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,'C','shuffle'); %将标记矩阵显示为一副伪彩色的索引图像，在伪彩色的彩色图像中， %标记矩阵中的每一个对象都将被映射为相关调色板中的不同颜色 imshow(RGB_label); 8.计算图像中对象的统计属性 graindata=regionprops(labeled,'basic') %测量图像或者区域的属性， 并返回一个结构数组。 当用于一个标记图像时， % 它还为每一个标记分量创建一个结构元素。 graindata(51).Area %显示第 51 个元素的属性 graindata(51).BoundingBox,graindata(51).Centroid %寻找最近的边缘和中心
%将图像 I2 以 PNG 图像文件格式保存到磁盘
5. 检查新生成文件的内容 imfinfo('pout2.png') %观察保存的图像文件信息
3.1.2 图像处理的高级应用 主要对一幅灰度图像 rice.tif 进行一些较为高级的操作为例说明整个过程。 1. 读取和显示图像 clear %清除所有的工作平台变量 close all %关闭已打开的图形窗口 I=imread('rice.png'); %读取图像 rice.png (该图像是图像处理工具箱自带的图像) imshow(I) %显示图像 2. 估计图像背景 background=imopen(I,strel('disk',15)); %对图像 I 进行形态学开操作，删除那些不完全包括 %在半径为 15 的圆盘中的对象，实现对背景亮度的估计 figure,imshow(background) figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]); %以表面形式显示背景 3. 从原始图像中减去背景图像 I2=imsubtract(I,background); figure,imshow(I2)
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。
MATLAB7.0使用详解-第15章 图像处理工具箱
15.1.4 图像的转换
图像的转换是图像处理过程中经常要做的工作， 往往需要将图像从一种格式转换为另一种格式， 这样才能完成某些图像处理任务，之后再将图像 转换到原来的格式。图像的转换包括图像类型的 转换，如灰度图转换为二值图，和图像数据存储 格式之间的转换，如uint8型灰度图转换为single 型灰度图。
15.1.2 图像类型
不同类型的数字图像差别在于对像素的表示方法不同，MATLAB图 像处理工具箱中支持的图像类型有以下4种。 1．二值图（Binary image） 像素值为逻辑类型（logical），有两个离散灰度级，即0和1。二值 图即是通常所称的黑白图。 2．索引图（Indexed image） 3．灰度图（Grayscale image） 像 素 值 可 以 是 8 位 无 符 号 整 型 （ unit8 ） 、 16 位 无 符 号 整 型 （unit16）、16位整型（int16）、单精度浮点型（single）、双精 度 浮 点 型 （ double ） ， 表 示 灰 度 级 别 。 MATLAB 利 用 自 带 的 Colormap显示灰度图。 4．RGB图 具有R（红）、G（绿）、B（蓝）3个颜色通道，每个像素由的向 量[R, G, B]表示，R、G、B可以是8位无符号整型（unit8）、16位 无符号整型（unit16）、单精度浮点型（single）、双精度浮点型 （double），它们分别表示3种颜色的深度级别。
15.3 图像的代数运算
15.3.1 图像加法
对同一幅受加性噪声污染的图像求平均可以提高 图像的信噪比。
15.3.2 图像乘法
利用1、0组成的掩膜图与待处理图像相乘可以遮 住图像的某部分。 【例6】利用图像乘法遮住图像的某部分
15.3.3 图像减法
数字图像处理及MATLAB实现第三章 MATLAB图像处理工具箱
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（3）从原始图像中减去背景图像 将背景图像 background从原始图像 I中减去， 从而创建一个新的、背景较为一致的图像， 其程序如下： I2 =imsubtract（I，background）； figure，imshow（I2）； 运行结果如图 3.5（a）所示。
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（4） 调节图像对比度 从图 3.5（a）可以看出，修改后的图像很暗， 可以使用 imadjust函数来调节图像的对比度，并 显示调节后的效果。 I3 =imadjust（I2，stretchlim（I2）, ［0,1］）； figure，imshow（I3）；
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（6） 检查图像中的对象个数 为了确定图像中的米粒的个数，使用 bwlabel函数，该函数标示了二值图像 bw 中的所 有相关成分，并且返回在图像中找到的对象个数 numobjects： ［labeled，numobjects］=bwlabel（bw，4）； % labelcomponents numobjects=80
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（2） 灰度图像转换为索引图像 gray2ind函数可以将灰度图像转换成索引图 像，其语法格式为： ［X，map］=gray2ind（I，n） 其功能是：按指定的灰度级数 n和颜色图 map， 将灰度图像 I转换成索引色图像 X，n的默 认值为 64。 下面将灰度图像 pout.tif转换成索引图像 X， 颜色图分别为 gray（128）和 gray（16）。程序 清单如下：
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（5） 使用阀值操作将图像转换为二进制图像 通过使用函数 graythresh和 im2bw 创建一 个新的二值图像 bw，其程序如下： level=graythresh（I3）； bw =im2bw（I3，level）； figure，imshow（bw）； 运行结果如图 3.5（c）所示。
第六讲：Matlab工具箱之数字图像处理
6.3Matlab图像处理
图像的几何运算
图像的亮度调整
图像中斑点的去除
图像的轮廓
图像的边界
图像间的运算
特定区域的处理
1 图像几何运算
（1）图像大小的调整imresize 语法 B = imresize(A,m) B = imresize(A,m,method) B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n) B = imresize(...,method,h)
(3)彩色图像的显示
前面imshow football.jpg 等 都可是显示彩色，单有时候要调整RGB的 显示顺序怎么办？ tu=imread('football.jpg'); imshow(tu)
tu=imread('football.jpg'); imshow(tu) imshow(tu(:,:,[1 2 3])) imshow(tu(:,:,[3 2 1])) imshow(tu(:,:,[1 3 2]))
（6）图像显示中逻辑操作符的使用（常用于二 值图像）
bw=imread('circbw.tif'); imshow(bw) figure,imshow(~b实现动画） 语法 mov = immovie(X,map) mov = immovie(RGB) 通常和movie(mov)联合使用
2 图像亮度的调整 （1）线性处理
tu=imread('pout.tif'); figure,imshow(tu)
tu1=(double(tu))*1.5+30; figure,imshow(uint8(tu1))