Matlab图像处理简易入门教程共66页文档
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
MATLAB图像处理与分析教学
MATLAB图像处理与分析教学第一章：MATLAB基础知识与图像处理入门1.1 MATLAB简介与安装1.2 MATLAB界面及基本操作1.3 图像处理的基本概念和应用领域1.4 图像处理的基本流程1.5 MATLAB中的图像处理工具箱介绍第二章：图像的读取、显示与保存2.1 图像的读取与显示2.1.1 读取不同格式的图像文件2.1.2 调整图像显示的尺寸、亮度和对比度2.2 图像的保存与导出2.2.1 图像的保存为不同格式2.2.2 MATLAB图像数据与其他软件的数据交互第三章：灰度图像的处理与分析3.1 灰度图像的转换与显示3.1.1 灰度图像与彩色图像的相互转换3.1.2 灰度图像的直方图显示与均衡化3.2 灰度图像的滤波与增强3.2.1 均值滤波与中值滤波3.2.2 图像的边缘检测与锐化3.3 灰度图像的特征提取与分析3.3.1 图像的边缘检测与特征点提取3.3.2 灰度图像的纹理特征分析第四章：彩色图像的处理与分析4.1 彩色图像的基本特性与表示4.2 图像的颜色空间转换4.2.1 RGB色彩空间与其他常用色彩空间的相互转换4.2.2 色彩空间的调整与增强4.3 彩色图像的分割与目标提取4.3.1 基于颜色特征的图像分割4.3.2 彩色图像的目标提取与识别4.4 图像的融合与合成4.4.1 多幅图像融合与混合4.4.2 图像的合成与拼接第五章：图像处理算法与方法5.1 图像的数学形态学处理5.1.1 膨胀、腐蚀与空洞填充5.1.2 开运算与闭运算5.2 非线性滤波与图像分割5.2.1 均值滤波与中值滤波的改进算法5.2.2 基于阈值的图像分割方法5.3 图像的变换与重建5.3.1 图像的傅里叶变换与频谱分析5.3.2 图像的小波变换与多分辨率分析5.4 图像的分类与识别5.4.1 基于特征向量的图像分类方法5.4.2 基于机器学习的图像识别算法第六章：实例应用与案例分析6.1 图像处理在医学影像中的应用6.2 图像处理在智能交通中的应用6.3 图像处理在工业检测与质量控制中的应用6.4 图像处理在农业与农村发展中的应用6.5 图像处理在文化遗产保护中的应用6.6 图像处理在安全监控与图像搜索中的应用总结：本教学涵盖了MATLAB图像处理与分析的基础知识和常用方法，并结合实例应用与案例分析加深学习者对图像处理的理解和应用能力。
MATLAB图像处理
附2
MATLAB的数字图像处理
●所谓数字图像处理（digital image processing），就是 利用计算机对图像进行去除噪声、增强、恢复、分割、
提取特征等的理论、方法和技术。
1 数字图像的基本概念
● 图像分辨率 清晰度 绝对清晰度 视觉效果
● Resolution (分辨率)单位
dpi (display pixels / inch)
汉王指纹考勤机
指纹识别系统
纹形（箕形、斗形、弓形） 模式区 全局特征（描述了 指纹的总体结构） 核心点 三角点
指纹的基本特征
纹数
局部特征（指指纹纹乱上的节点的特征，这 些特征提供了指纹唯一性的确认信息）
指纹识别系统
纹形可以分为箕形、弓形、斗形，如下图所示。其他的 指纹图案都是基于这三种基本图案
箕形纹
●
位图
MATLAB科学计算与图像处理教程
MATLAB科学计算与图像处理教程第一章：MATLAB入门MATLAB是一种高级数值计算和图像处理软件，其功能强大且易于使用。
本章将介绍MATLAB的基本操作和编程语法，帮助读者快速上手。
1.1 MATLAB环境搭建首先，需要下载并安装MATLAB软件。
安装完成后，打开MATLAB，可以看到主界面和命令窗口。
主界面提供了各种常用工具和功能的入口，而命令窗口则用于输入和执行MATLAB命令。
1.2 MATLAB变量和矩阵在MATLAB中，变量和矩阵是最基本的数据类型。
可以通过赋值操作将某个值或一组值赋给变量，例如：x = 5。
而矩阵则是一个二维数组，可以存储多个数值。
可以使用矩阵运算来对矩阵进行加减乘除等操作。
1.3 MATLAB函数和脚本MATLAB提供了许多预定义函数，可以直接调用来完成特定的数学运算和数据处理任务。
同时，也可以编写自定义函数和脚本，以实现更复杂的功能。
函数是可以被重复使用的代码块，而脚本则是按照顺序执行的一系列命令。
第二章：科学计算应用MATLAB在科学计算领域有广泛的应用，本章将介绍其中几个常见的应用场景，并给出实例演示。
2.1 数据分析与统计MATLAB提供了丰富的数据分析和统计函数，可以对数据进行描述性分析、统计检验、回归分析、时间序列分析等。
以描述性统计分析为例，可以使用mean函数计算平均值，std函数计算标准差，hist函数绘制直方图等。
2.2 信号处理MATLAB在信号处理领域具有强大的功能，可以进行数字滤波、频域分析、语音处理等。
以音频信号处理为例，可以使用fft 函数进行傅里叶变换，filter函数进行数字滤波，sound函数进行音频播放等。
2.3 控制系统设计MATLAB在控制系统设计和仿真方面有很高的应用价值。
可以使用Control System Toolbox进行系统建模、控制器设计和系统仿真。
以PID控制器设计为例，可以使用pid函数进行参数调整，sim函数进行系统仿真，step函数绘制系统响应曲线等。
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。
MATLAB 图像处理
实验一 MATLAB 数字工具软件的应用掌握MATLAB 软件的基本数据计算功能 掌握MATLAB 软件的程序设计方法掌握MATLAB 软件多媒体文件处理的基本方法 实验步骤1． 安装MATLAB 软件解压三个相应的压缩包文件，启动第一个压缩包（CD1）解压后的安装程序，根据提示进行相关选项的选择，等待安装过程完成即可。
2． 启动MATLAB 程序，熟悉基本数据计算功能和绘图功能 熟悉MATLAB 的常用命令（使用help 命令查看帮助信息） 执行help 命令的结果：熟悉MATLAB 的矩阵操作根据示例，画出下列常见曲线图像y =√x 3； y ={2x 3+1, x≥10, -1<x<1−x 3, x≤-1示例（绘制正弦曲线）：t=0:0.1:2*pi;y=sin(t);plot(t,y,':hb')代码如下:>> x=-5:0.1:5;>> y=(-x.^3).*(x<=-1)+(0).*(x>-1 & x<1)+(2*(x.^3)+1).*(x>=1); >> plot(x,y,':hb');运行结果：3．掌握多媒体文件处理的基本方法熟悉图像读取、显示的方法：图像读取：A=imread(FILENAME,FMT)图像保存：imwrite(A，FILENAME,FMT)图像显示：imshow(A,[low high])>> cameraPhoto = imread('camera_256.jpg');>>imshow(cameraPhoto);>>imshow(ricePhoto);熟悉常用的图像格式转换方法。
读取一幅彩色图像，分别使用下列方法将图像转换为黑白图像或灰度图像：im2bw(I,LEVEL)rgb2grayim2uint8im2double>> imshow(colorPhoto);原图：>> grayPhoto = im2bw(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto);保存到文件：>> imwrite(grayPhoto,'grayPhoto1.jpg'); 经过im2bw转换后的结果：>> grayPhoto2 = rgb2gray(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto2);保存到文件：>> imwrite(grayPhoto2,'grayPhoto2.jpg'); 经rgb2gray转换后的结果：>> grayPhoto3=im2uint8(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto3);显示如下图：（仍为真彩色图像）>> grayPhoto4 = im2double(colorPhoto); >> imshow(grayPhoto4);显示如下图：（仍为真彩色图像）掌握简单图像代数运算方法（图像叠加与分离）：1.分别读取两幅大小一样的图像（可以使用压缩包中的图像，或是任意两幅大小相同的图像），如果是彩色图像，请使用适当命令将图像转换为灰度图像；2.两幅图像相加，注意，第二幅图像在相加前要乘以适当的系数（例如0.3），以避免图像相加后灰度值超出显示范围；3.相加后的复合图像再减去第二幅图像，注意，相减时请使用与上一步相同的系数4.使用’subplot’命令，将两幅原始图像，相加后的复合图像，以及相减后的图像同时显示出来。
Matlab图像处理教程及方法 ppt课件
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/2、图像的点运算
二、灰度的线性变换
DB f DA f ADA fB
Fa>1时，输出图像的对比度将增大；Fa<1时，输出图像对比度将减小。 Fa=1且Fb非零时，所有像素的灰度值上移或下移，使整个图像更暗或 更亮。Fa<0，暗区变亮，亮区变暗。
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图像变暗后灰度均衡化 图像变亮后灰度均衡化
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/3、图像的几何变换
一、图像平移
正变换
1 0 0
[ x1 y1 1] [ x0 y0 1] 0 1 0
Tx
Ty
1
逆变换
1
0 0
[x0 y0 1] [x1 y1 1] 0
1 0
Tx
Ty
图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形 体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、 分类。图像归一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从 而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。
原 图 像 及 直 方 图
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图像直方图归一化
imhist(I);%灰度直方图
I=imread(‘red.bmp’);%读入图像 figure;%打开新窗口 [M,N]=size(I);%计算图像大小 [counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 stem(x,counts);%绘制归一化直方图
‘log’ ‘prewitt’ ‘sobel’
MATLAB图像处理入门指南
MATLAB图像处理入门指南第一章：MATLAB图像处理基础知识在这个章节中，我们将介绍MATLAB图像处理的基础知识。
首先，我们会简要介绍MATLAB是什么以及它在图像处理领域的应用。
然后，我们会介绍图像的表示和存储方式，包括灰度图像和彩色图像。
接着，我们会介绍MATLAB中常用的图像处理函数，并通过一些实例演示它们的使用方法。
第二章：MATLAB图像的读取和显示这一章节将详细介绍如何在MATLAB中读取和显示图像。
首先，我们会介绍MATLAB中读取图像的函数，并举例说明如何读取不同格式的图像文件。
然后，我们会详细介绍如何显示图像，并演示一些常用的图像显示函数的使用方法。
最后，我们会介绍如何在MATLAB中保存处理后的图像。
第三章：MATLAB图像的基本操作在这一章节中，我们将学习MATLAB中图像的基本操作。
首先，我们会介绍如何对图像进行裁剪、旋转和缩放等基本操作，以及如何调整图像的对比度和亮度。
接着，我们会介绍如何进行图像的平移和镜像操作。
最后，我们会介绍如何在图像上绘制几何图形和文本。
第四章：MATLAB图像的滤波处理这一章节将介绍MATLAB中图像的滤波处理方法。
首先，我们会介绍图像的平滑处理，包括均值滤波和高斯滤波等方法。
然后，我们会介绍图像的锐化处理，包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等方法。
接着，我们会介绍图像的边缘检测方法，包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测等方法。
最后，我们会介绍图像的噪声去除方法，包括中值滤波和小波降噪等方法。
第五章：MATLAB图像的特征提取和目标识别这一章节将介绍MATLAB中图像的特征提取和目标识别方法。
首先，我们会介绍图像的特征提取方法，包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图和尺度不变特征变换等方法。
然后，我们会介绍图像的目标识别方法，包括模板匹配和基于特征向量的目标识别等方法。
接着，我们会介绍MATLAB中常用的目标识别工具箱，并演示其使用方法。
第六章：MATLAB图像的分割和重建这一章节将介绍MATLAB中图像的分割和重建方法。
matlab图像处理教程
matlab图像处理教程MATLAB是一种强大的科学计算软件，包含了许多功能强大的图像处理工具箱。
图像处理是对图像进行数字化处理的过程，可以改变图像的质量和外观，提取图像的信息，以及实现许多其他功能。
MATLAB的图像处理工具箱提供了一系列功能来读取、显示、处理和保存图像。
首先，我们可以使用imread函数读取图像文件，例如：```img = imread('image.jpg');```然后，我们可以使用imshow函数显示图像在MATLAB的图形窗口上，例如：```imshow(img);```接下来，我们可以使用各种图像处理函数来改变图像的外观和质量。
例如，我们可以使用imresize函数来改变图像的大小：```resized_img = imresize(img, 0.5); % 将图像大小减小一半```我们还可以使用imrotate函数来旋转图像：```rotated_img = imrotate(img, 45); % 将图像逆时针旋转45度```除了改变图像的大小和旋转，我们还可以应用各种图像滤波器来增强图像的质量。
例如，我们可以使用imfilter函数应用加权平均滤波器来模糊图像：```blurred_img = imfilter(img, ones(5)/25); % 应用5x5的加权平均滤波器```另一方面，我们可以使用imdilate和imerode函数来进行形态学操作，例如膨胀和腐蚀：```dilated_img = imdilate(img, strel('diamond', 5)); % 对图像进行5像素的膨胀操作eroded_img = imerode(img, strel('disk', 3)); % 对图像进行3像素的腐蚀操作```最后，我们可以使用imwrite函数将处理后的图像保存到文件中，例如：```imwrite(blurred_img, 'blurred_image.jpg');```总结来说，MATLAB的图像处理工具箱为我们提供了一系列功能强大的函数来读取、显示、处理和保存图像。
matlab 传统图像处理流程
matlab 传统图像处理流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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MATLAB图像处理与计算教程
MATLAB图像处理与计算教程第一章：MATLAB图像处理基础1.1 MATLAB图像处理介绍MATLAB是一种强大的计算软件，适用于各种领域的数据处理和分析。
图像处理是MATLAB的一个重要应用领域之一，可以帮助用户对数字图像进行分析、增强和处理。
1.2 图像读取和显示MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，用于读取、处理和显示图像。
用户可以使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow函数显示图像。
1.3 图像基本操作在MATLAB中，用户可以对图像进行一系列基本的操作，如图像的剪裁、旋转、缩放和反转。
这些操作可以通过MATLAB的内置函数来实现，或者通过自定义函数来完成。
1.4 灰度图像处理灰度图像是一种只有灰度信息而没有彩色信息的图像。
在MATLAB中，用户可以对灰度图像进行直方图均衡化、增强对比度、滤波等操作，以改善图像的质量和可读性。
第二章：MATLAB图像滤波和增强2.1 图像滤波滤波是图像处理中常用的技术之一，可以去除图像中的噪声、平滑图像或者增强图像的特定频率成分。
MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波，用户可以根据具体需求选择适合的滤波方法。
2.2 图像增强图像增强是一种改善图像质量的技术，可以使图像更清晰、更亮丽。
在MATLAB中，用户可以使用直方图增强、锐化和去雾等方法来增强图像。
2.3 边缘检测边缘是图像中灰度值由低到高或由高到低的区域，边缘检测可以用于提取图像中的边缘特征。
MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子，用户可以根据实际需求选择合适的算法。
第三章：MATLAB图像分割和识别3.1 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，可以帮助用户提取图像中感兴趣的部分。
在MATLAB中，用户可以使用阈值分割、区域生长和边缘分割等方法来实现图像分割。
3.2 目标识别目标识别是指在图像中找到目标并判断目标的种类或属性。
MATLABImageProcessing图像处理入门教程
MATLABImageProcessing图像处理入门教程MATLAB图像处理入门教程第一章：图像处理基础知识图像处理是指对于数字图像进行各种操作和处理的过程。
在本章中，我们将介绍一些基础的图像处理知识。
1.1 数字图像表示数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素表示图像中的一个点。
每个像素的值表示该点的亮度或颜色。
1.2 MATLAB中的图像表示在MATLAB中，图像可以用二维矩阵表示，其中每个元素对应一个像素的亮度或颜色值。
常见的图像格式包括灰度图像和彩色图像。
1.3 图像读取和显示使用MATLAB的imread函数可以读取图像文件，imshow函数可以显示图像。
第二章：图像预处理在进行实际的图像处理之前，通常需要对图像进行预处理，以提取感兴趣的信息或减少噪声。
2.1 图像平滑平滑操作可以减少图像中的噪声。
常见的平滑方法包括均值滤波和高斯滤波。
2.2 边缘检测边缘检测可以找到图像中的边缘区域。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子和Canny算子。
2.3 图像分割图像分割可以将图像划分为不同的区域，以便后续的处理。
常见的图像分割算法包括阈值分割和区域生长算法。
第三章：图像增强图像增强可以提高图像的质量和清晰度，使图像更易于理解和分析。
3.1 直方图均衡化直方图均衡化可以增强图像的对比度，使图像的灰度值分布更均匀。
3.2 锐化锐化操作可以增强图像的边缘和细节。
常见的锐化算法包括拉普拉斯算子和Sobel算子。
3.3 噪声去除噪声去除可以降低图像中的噪声，使图像更清晰。
常见的噪声去除方法包括中值滤波和小波去噪。
第四章：图像分析图像分析可以从图像中提取出感兴趣的特征或对象。
4.1 特征提取特征提取可以从图像中提取出具有代表性的特征，可以用于图像分类和识别。
4.2 图像匹配图像匹配可以找到图像中相似的区域或对象。
常见的图像匹配方法包括模板匹配和特征点匹配。
4.3 图像识别图像识别可以根据图像的特征和模式来判断图像中的对象或场景。
MATLAB讲稿_4-图形图像处理
图形图像处理
set函数的例子 h=figure;%h的值为窗口序号值 set(h,’Color’,[1 0 0]);
图形图像处理
图形图像处理
1.3 调用作图命令或函数 MATLAB提供了很多作图函数。 1.4 设置图形格式 三方面的设置： 1）线形、标记设置； 2）坐标轴范围、标识、网格线设置； 3）坐标轴标签、图例、文本等方面设置。 1.5 输出所作图形 在调用作图命令或函数时，图形已经显示出来。在这一步可 以把图形形成图片文件，保存起来，或者导入其他程 序中使用。
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图形图像处理
2.2、饼图 pie,pie3 >> x=[10,20,30,15,25]; >> pie(x) >> pie3(x)
图形图像处理
2.3、条形图 bar,bar3 Y = round(rand(5,3)*10); subplot(2,2,1) bar(Y,'group') title 'Group' subplot(2,2,2) bar(Y,'stack') title 'Stack' subplot(2,2,3) barh(Y,'stack') title 'Stack' subplot(2,2,4) bar(Y,1.5) title 'Width = 1.5'
Group 10 5 0 1 2 3 20 10 0 1 4 5 2 3 Stack
4
5
Stack 5 4 3 2 1 0 10 20 10 5 0 12 3 45
Width = 1.5
1
2 3
图形图像处理
matlab图像处理教程
matlab图像处理教程2011-04-19 11:42fmmu王孜|分类：图像处理软件| 浏览39735次选择任一256级灰度位图图像，编写程序实现下述的图像处理操作：一、位图格式图像基本操作1、图像的读取2、图像的保存二、图像的灰度及修正1、对比度展宽（灰度窗方法，a, b位置自选）2、直方图均衡三、图像的几何变换1、图像的位置变化平移、镜像（水平、垂直）及旋转2、图像的形状变化缩小、放大及错切变化（采用双线性插值）【实验要求及上交内容】：按实验报告的规定格式上交实验报告，报告中应包括实验要求，算法及程序基本说明，实验结果及对结果的说明，实验中遇到的问题等。
同时上交源程序及代码，原图像及处理后的图像结果。
2011-04-19 12:15 提问者采纳楼主你太狠了，5分要别人做这么多！1.图像的读入、显示及信息查询：(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入imshow(I) %图像显示(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询2.图像的常用处理语句：(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像3.图像滤波：clear allg0=imread('lena.tif')g0 = g0(:,:,2); %三维转二维figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图5g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)g1=im2double(g1);figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图6h1=fspecial('gaussian',4,0.3)g2=filter2(h1,g1,'same')figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图7h2=fspecial('sobel')g3=filter2(h2,g1,'same')figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图8h3=fspecial('prewitt')g4=filter2(h3,g1,'same')figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图9h4=fspecial('laplacian',0.5);g5=filter2(h4,g1,'same');figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图10h5=fspecial('log',4,0.3);g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图11h6=fspecial('average');g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图12h7=fspecial('unsharp',0.3);g8=filter2(h7,g1,'same');figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图13h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];g9=filter2(h8,g1,'same');figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图14h9=g1;g10=medfilt2(h9);figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图15[x,y,z]=meshgrid(linspace(-3,3,120));f=(x.^2+(9*y.^2)./4+z.^2-1).^3-((9*y.^2).*(z.^3))./80-(x.^2).*(z.^3); p=patch(isosurface(x,y,z,f,0));set(p,'FaceColor','r','EdgeColor','r')grid ondaspect([1 1 1])view(3)camlight('right')camlight('left')camlight('headlight')lighting phongxlabel('X')ylabel('Y')zlabel('Z')title('3D Heart')Matlab绘图系列之高级绘图2007-09-06 17:06:16| 分类：Matlab绘图|举报|字号订阅一、目录1.彗星图二维彗星图三维彗星图2.帧动画3.程序动画4.色图变换5.Voronoi图和三角剖分Voronoi图三角剖分6.四面体7.彩带图彩带图三维流彩带图8.伪彩图9.切片图切片图切片轮廓线图10.轮廓图显示轮廓线显示围裙瀑布效果带光照模式的阴影图11.函数绘图轮廓线、网格图、曲面图、轮廓网格图轮廓曲面图、二维曲线、极坐标曲线图、自定义函数12.三维图形控制视点灯光效果色彩控制二、图形示例1．彗星图二维彗星图t=0:.01:2*pi;x=cos(2*t).*(cos(t).^2);y=sin(2*t).*(sin(t).^2);comet(x,y);title('二维彗星轨迹图')hold onplot(x,y)三维彗星图a=12;b=9;T0=2*pi;%T0是轨道的周期T=5*T0;dt=pi/100;t=[0:dt:T]';f=sqrt(a^2-b^2);%地球与另一焦点的距离th=12.5*pi/180;%未经轨道与x-y平面的倾角E=exp(-t/20);%轨道收缩率x=E.*(a*cos(t)-f);y=E.*(b*cos(th)*sin(t));。
Matlab图像处理入门教程
Matlab图像处理入门教程导言：在当下科技迅猛发展的时代，图像处理已经成为了计算机科学领域中的重要一环。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，为图像处理提供了丰富的工具和函数，使得图像处理变得更加方便和高效。
本文将介绍Matlab图像处理的基本概念和常用技术，帮助读者入门图像处理领域。
第一部分：Matlab图像处理基础一、Matlab图像处理的概念图像处理是指利用计算机对图像进行数字化处理，包括图像的获取、增强、压缩、分割、识别等一系列技术。
Matlab作为一种强大的数学计算软件，可以通过编写脚本或函数来实现各种图像处理功能。
二、Matlab图像处理的基本操作1. 读取和显示图像使用imread函数可以读取图像文件，并通过imshow函数显示图像。
例如：```img = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 灰度转换将彩色图像转换为灰度图像可以简化图像处理的过程，可以使用rgb2gray函数实现。
例如：gray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```3. 图像增强图像增强是指改善图像的质量以使其更容易分析和理解的过程。
Matlab提供了丰富的图像增强函数，例如对比度增强、直方图均衡化等。
例如：```enhanced_img = imadjust(gray_img);imshow(enhanced_img);```4. 图像滤波图像滤波是指通过一定的滤波器对图像进行平滑或者增强某些特征。
Matlab提供了多种图像滤波函数，例如均值滤波、中值滤波等。
例如：```filtered_img = medfilt2(gray_img);imshow(filtered_img);```5. 图像分割图像分割是指将图像划分为若干个区域，每个区域内的像素具有相似的特征。
Matlab提供了多种图像分割算法，例如阈值分割、边缘检测等。
matlab图形处理教程
4. 特殊图形的绘制
• • • • • 条形图和面积图(Bar and Area Graphs) 饼形图(Pie Charts) 离散型数据图 方向和速度矢量图形 等高线的绘制(Contour Plots)
2019/2/16
第8章 图 形 处 理
32
2019/2/16 第8章 图 形 处 理 22
图例的添加 举例
2019/2/16
第8章 图 形 处 理
23
（5）坐标网格的添加
• 在图形绘制过程中，为了精确地知道图形 上某点的坐标，需要绘制坐标网格来定位， MATLAB 7语言中提供了grid函数来实现这 一功能：
– – – –
2019/2/16
2019/2/16
第8章 图 形 处 理
13
（6）曲线的色彩、线型和数据点型
• 曲线的色彩、线型和数据点型参数定义
颜色符号 含 义 数据点型 含 义 线 型 含 义
b
g r c m y
蓝色
绿色 红色 篮绿色 紫红色 黄色
.
x + h * s
点
X符号 +号 六角星形 星号 方形
: -. -(空白)
实线
• 三维网线图 • 三维曲面图
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第8章 图 形 处 理
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（1）三维线图指令plot3
• >> % 该程序用于绘制三维的螺旋曲线图 • >> t = 0:pi/50:20*pi; • >> plot3(sin(t),cos(2*t),sin(t)+cos(t))
2019/2/16
第8章 图 形 处 理
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thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值
OTSU算法：最大类间方差法自动单阈值分割。
Kapur算法：一维直方图熵阈值算法
niblack算法：局部阈值分割 阈值的计算公式是T = m + k*v，其中m为以该像素点为中心的区域的平 均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个系数。
figure；%创建一个新的窗口
figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；
Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。
/1、图像的读取和显示 四、图像的格式转换
im2bw(I,LEVEL);
阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈值；（0,1）。
tclo kg s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。
图像直方图归一化
imhist(I);%灰度直方图
I=imread(‘red.bmp’);%读入图像 figure;%打开新窗口 [M,N]=size(I);%计算图像大小 [counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 stem(x,counts);%绘制归一化直方图
内容安排
/1、图像的读取和显示 /2、图像的点运算 /3、图像的几何变换 /4、空间域图像增强 /5、频率域图像增强 /6、彩色图像处理 /7、形态学图像处理 /8、图像分割 /9、特征提取
/1、图像的读取和显示
一、图像的读取
A=imread(FILENAME,FMT)
FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下 只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。 I_1=imread('D:\10.06.08nir\TTC10377.BMP');%读入图像 二、图像的写入
/2、图像的点运算
二、灰度的线性变换
D B fD A fA D A fB
Fa>1时，输出图像的对比度将增大；Fa<1时，输出图像对比度将减小。 Fa=1且Fb非零时，所有像素的灰度值上移或下移，使整个图像更暗或 更亮。Fa<0，暗区变亮，亮区变暗。
/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
I=imread('nir.bmp');%读入图像
F=fft2(im2double(I));%FFT F=fftshift(F);%FFT频谱平移
F=abs(F); T=log(F+1);%频谱对数变换 figure;imshow(F,[]);title('未经变换的频谱'); figure;imshow(T,[]);title('对数变换后');
I=imread('nir.bmp'); figure;imshow(imadjust(I,[],[],0.75)); %gamma=0.5 title('Gamma 0.5');
原 图 像
NIR
Gamma 0.5
Gamma 1.5
四、灰度阈值变换及二值化
f
x 205
x 5x
T T
T为指定阈值
BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为[0 ,1]
DA
DMaxDA A0 i0
Hi
[J,T]=histeq(I);%J为输出图像，T为变换矩阵
图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形 体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、 分类。图像归一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从 而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。
rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。 im2uint8 将图像转换成uint8类型
im2double 将图像转换成double类型
/2、图像的点运算
一、图像直方图
灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分 割和图像灰度变换等处理过程中。从数学角度来说，图像直方图描述图 像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各 个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出 现的比率。横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各 个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。
imwrite(A，FILENAME,FMT)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
/2、图像的பைடு நூலகம்运算
三、灰度的Gamma变换
yxesp
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。
J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
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
算 法
算 法 算 法
割
分
法
算
OTSU
Niblack
KittlerMet
Kapur
割
分
值
阈
动
自
/2、图像的点运算
五、直方图均衡化
DBf