数字图像处理作业2
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数字图像处理作业
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摘要
MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室),一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件,从这一点上也可以看出,它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。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。二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读、写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
一、MATLAB语言的基本操作
MATLAB语言是一种运算纸型的运算语言,其特点就是与平时在运算纸上书写运算的形式相同,这使得它成为一种比较容易掌握的语言;其变量均以矩阵向量形式表示(单独一个数据可以认为是一维向量);其程序语法类似于C语言,只要有一点C语言基础的人可以很快掌握。针对数字图像处理的需要,可以重点掌握以下几个内容:矩阵、向量的输入和操作(包括如何输入一个矩阵,如何产生一个全零全一的矩阵,如何对一个矩阵的行列元素进行读取、写入);矩阵与向量的基本运算(包括加、减、点乘等)
二、MATLAB中图像文件的读/写
(a)imread
imread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为读出的图像数据,MAP为颜色表数据(或称调色板,亦即颜色索引矩阵,对灰度图像和RGB彩色图像,该MAP为空矩阵),fmt为图像的格式(可以缺省),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’)
(b)imwrite
imwrite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)imfinfo
imfinfo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、每个像素的位数(BitDepth)、图像的类型(ColorType)、颜色表矩阵(Colormap)等等。
三、MATLAB中图像文件的显示
MATLAB图像处理工具箱提供了imshow函数来显示各种图像,其语法如下:
imshow(I, n)
或imshow(I_BW);imshow(X, MAP);imshow(I_RGB) 其中imshow(I, n)用于显示灰度图像,I是图像数据矩阵,n为灰度级数目(n可缺省,缺省值为256)。其它的分别用于显示二值图像、索引色图像和RGB真彩色图像。另外,对RGB彩色图像,还可以用imshow( RGB(:, :, 1) )、imshow( RGB(:, :, 2) )、imshow( RGB(:, :, 3) )分别显示RGB图像的R、G、B三个分量(注意:这样显示出的图像是以各分量值为对应的灰度值所显示的灰度图像)。
需要显示多幅图像时,可以使用figure语句,它的功能就是打开一个新的图像显示窗口。也可以使用subplot函数将多幅图像显示在同一个图像显示窗口的不同区域位置。
四、图像的旋转
在工具箱中的函数imrotate 可用上述三种方法对图像进行插值旋转,默认的插值方法也是最邻近插值法。
imrotate 的语法格式为:
B = imrotate(A, angle, ‘method’)
函数imrotate 对图像进行旋转,参数’method ’用于指定插值的方法,可选用的值为'nearest'(最邻近法),'bilinear'(双线性插值),'bicubic'(双三次插值),默认为'nearest'。一般说来旋转后的图像会比原图大,超出原图部分值为0。
五、对比度调整
如果原图像f (x , y )的灰度范围是[m , M ],我们希望对图像的灰度范围进行线性调整,调整后的图像g (x , y )的灰度范围是[n , N ],那么下述变换:
[]n m y x f m
M n N y x g +---=),(),( 就可以实现这一要求。
MATLAB 图像处理工具箱中提供的imadjust 函数,可以实现上述的线性变换对比度调整。imadjust 函数的语法格式为:
J = imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out])
J = imadjust(I, [low_in high_in], [low_out high_out])返回原图像I 经过对比度调整后的新图像J 。其中[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围,灰度范围可以用 [ ] 空矩阵表示默认范围,默认值为[0, 1](注意:灰度范围只能在0~1之间)。