MATLAB的图像处理介绍课件
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第五篇Matlab图像处理PPT课件
3）immovie 以动画方式显示图像各帧，既将各帧图片转换为matlab动画格式；只能用索引图
像； mov=immovie(X,map)
实例：5-7.m
4）subimage subplot以子图方式在一个图像窗口中显示多幅图像，但整个图像窗口采用一个调
色板，subimage可以在各个子图中采用各自的调色板； 实例：5-8.m
3）pixval 交互显示单个像素的亮度值；显示欧几里得距离；
4）imfinfo
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5）size(I) 获得图像矩阵大小；
6）保存图像 imwrite(I,filename,fmt) imwrite(I,map,filename,fmt) I—待保存的图像矩阵；filename—图像保存路
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5）zoom 缩放图像
zoom on，zoom off 打开或关闭缩放功能
zoom out
恢复图像的原始尺寸
zoom reset
以当前图像尺寸作为缩放起点
zoom xon，zoom yon 设置X或Y轴缩放功能
6）warp
纹理映射
imshow显示的图像在二维平面上，纹理映射可以把图像显示在其他类型的表 面，如柱面、球面等等；
为uint8和uint16，分别对应[0 255]、[0 65535]
2）二值图像 像素取值只能为0或1；逻辑矩阵；
B=logical(A) 非零为1；
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3）索引图像 索引图像包括调色板和图像数据两部分，是把颜色进行排列、编号，图像数据
对应为该点像素的颜色序号而非颜色本身； 调色板为m×3矩阵，每一行代表一种颜色，各元素的值介于[0,1]之间，乘以
2）im2bw
MATLAB的图像处理介绍.ppt
可在matlab命令窗口输入：help imwrite，来获得提示信息。
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
MATLAB图形图像处理 ppt课件
③若x和y 都是矩阵时：大小必须相同，矩阵x 的每列与y的每列画一条曲线。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
(1)
(2)
x
(3)
图示
x y
x y
x
例: 设x为时间向量，运行下面的程序，画出以x为 横坐标，y为纵坐标的曲线，如图所示。
>> x=0:0.2:2*pi; >> y=sin(x); >> plot(x,y);
图 3.2 正弦曲线图
3.1 二维图形的绘制
用MATLAB绘图命令可以在图形窗口内画 出各种图形曲线，并使用不同的线型、颜 色、点型和标注来修饰这些图形曲线。
绘图的一般步骤
• 1. 曲线数据准备 • 2. 指定图形窗口和子图位置 • 3. 绘制图形 • 4. 设置坐标轴和图形注释 • 5. 仅对三维图形使用的着色和视点等设置 • 6. 图形的精细修饰 • 7. 按指定格式保存或导出图形
3.1.1 直角坐标系中的绘图
• plot命令:可用来绘制直角坐标系中的各种 曲线.
• 它的主要格式为： plot(y) plot(x,y) plot(x,y,’s’)
plot( )函数的应用形式:
plot(y)
y为向量 y为矩阵
plot(x,y)
x,y均为向量 一向量,一矩阵
x,y均为矩阵
plot(x1,y1,x2,y2,...)
6
% y1长度与x的行数相等
• >> y2=[1 1 1 1;2 2 2 2;3 3 3 3] • y2 = • 1111 • 2222 • 3333
• >>plot(x,y2);
plot(x,y,’s’)
• x，y情况和第二种一样，’s’是图形的属 性字符串，这些属性字符串包括三个方面， 第一方面指定图形曲线的颜色，第二方面指 定数据点的标记类型，第三方面指定线的类 型，将在3.1.3节中介绍。
数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件
C(x, y) A(x, y) B(x, y) 差值图像提供了图像间的差值信息，能用于指导动态监测、 运动目标的检测和跟踪、图像背景的消除及目标识别等。
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
第12页/共41页
（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
第17页/共41页
（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
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图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
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（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
《篇Matlab图像处理》课件
感谢您的观看
THANKS
线性变换和非线性变换
线性变换如加法、乘法等，非线性变换如指数变换、对数变换等。
应用场景
在图像对比度较低或亮度不足时，通过灰度变换可以改善图像质 。
滤波
滤波原理
通过滤波器对图像进行平滑或锐化处理，消除 噪声或突出边缘。
滤波器类型
包括均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等 。
应用场景
在图像存在噪声干扰时，通过滤波可以降低噪声对图像的影响。
MATLAB图像处理的优势与不足
01
不足：
02
价格昂贵：MATLAB是一款商业软件，价格相对较高，可能不适合一 些小型项目或个人使用。
03
资源占用大：MATLAB的运行需要较大的内存和计算资源，可能影响 运行速度。
04
开放性不足：相对于一些开源的图像处理工具，MATLAB的源代码不 公开，使得定制和扩展较为困难。
RGB与灰度转换
将彩色图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩 空间，以便进行色彩调整或特定目标检测。
RGB与HSV转换
将彩色图像转换为灰度图像，以便进行灰度 处理。
应用场景
在需要进行特定色彩处理或目标检测时，通 过色彩空间转换可以更好地处理和识别目标 。
03
MATLAB图像处理应用
数字图像处理算法实现
应用场景
在图像质量较差或需要突出某些 特征时，通过图像增强可以改善 图像质量。
01
02
图像增强原理
通过调整图像的色彩、亮度和对 比度等参数，改善图像质量。
03
频域增强
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，再进行频域处理后 反变换回空间域。
04
色彩空间转换
数学建模之Matlab图像处理 ppt课件
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
29
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1……是可选项，包括： 1、边界选项（’symmetric’、’replicate’、’circular’） 2、尺寸选项（’same’、’full’） 3、模式选项（’corr’、’conv’）
kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二 值化算法。
直
原
接
图
阈
像
值
分
割
0.25
18
算 法
算 法 算 法
19
割分法来自算OTSUNiblack
KittlerMet
Kapur
割
分
值
阈
动
自
/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DBf
原 图 像
滤 波 后 图
像
30
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
matlab图像处理命令课件
•线性滤波 •中值滤波 •自适应滤波
一个像素
– 例如一幅200行300列的图像，在MATLAB中存 储为200×300大小的矩阵
– 有些图像，如RGB图像，需要三维矩阵表示， 每一维代表一种颜色
MATLAB中的图像
• MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为： – 双精度(double)类型，即64位的浮点数 – 无符号整数(uint8) 类型
low_in
high_in
I
对比度增强
•灰度调整
J high_out
J=imadjust(I,[low_in; high_in], [low_out; high_out], gamma)
low_out 0
low_in
high_in
I
灰度的Gamma变换
y x esp
其中，x、y的取值范围为[0,1]。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。
图像几何运算
• 图像的插值旋转
图像几何运算
• 图像的剪切
交互式
rect
[Xmin Ymin Width Height]
图像增强
空间域
图像 增强
频率域
点运算
区域运算
高通滤波 低通滤波 同态滤波
灰度变换 直方图修正法
平滑 锐化
彩色增强
假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
代数运算
图像增强
• 直方图增强 • 对比度增强 • 二维卷积和二维滤波 • 平滑滤波 • 锐化
h = imshow(I,[0 80]);
图像文件的显示
图像文件的显示
• RGB图像的显示 – image(RGB)
一个像素
– 例如一幅200行300列的图像，在MATLAB中存 储为200×300大小的矩阵
– 有些图像，如RGB图像，需要三维矩阵表示， 每一维代表一种颜色
MATLAB中的图像
• MATLAB中图像数据矩阵的存储方式为： – 双精度(double)类型，即64位的浮点数 – 无符号整数(uint8) 类型
low_in
high_in
I
对比度增强
•灰度调整
J high_out
J=imadjust(I,[low_in; high_in], [low_out; high_out], gamma)
low_out 0
low_in
high_in
I
灰度的Gamma变换
y x esp
其中，x、y的取值范围为[0,1]。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。
图像几何运算
• 图像的插值旋转
图像几何运算
• 图像的剪切
交互式
rect
[Xmin Ymin Width Height]
图像增强
空间域
图像 增强
频率域
点运算
区域运算
高通滤波 低通滤波 同态滤波
灰度变换 直方图修正法
平滑 锐化
彩色增强
假彩色增强 伪彩色增强 彩色变换增强
代数运算
图像增强
• 直方图增强 • 对比度增强 • 二维卷积和二维滤波 • 平滑滤波 • 锐化
h = imshow(I,[0 80]);
图像文件的显示
图像文件的显示
• RGB图像的显示 – image(RGB)