第十一章 Matlab图像处理应用

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MATLAB在图像处理与分析中的应用

MATLAB在图像处理与分析中的应用摘要：介绍了MATLAB图像处理的原理以及相关的一些函数，并根据该原理结合MATLAB编程，实际操作制作了一些图像处理的实例。

关键词：图像处理，MATLAB,数字图像,函数引言MATLAB软件由美国MathWorks公司推向市场以来，历经十几年的发展和竞争，现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一。

该软件有三大特点：一是功能强大(数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字处理、离线和在线计算等)；二是界面友好、语言自然；三是开放性强，这是MATLAB最重要最受欢迎的特点之一。

现在，MATLAB已经发展成为一个系列产品:MATLAB主包和各种工具箱(TOOLBOX)。

其中功能丰富的30多个工具箱大致分为两类，功能型工具箱和领域型工具箱。

功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及和硬件实时交互功能，能用于多种学科；而领域型工具箱则具有专业性很强的特点，如图像处理工具箱、小波工具箱、神经网络工具箱等多个学科的专用工具箱。

借助于这些工具箱研究人员可直观、方便地进行分析、计算及设计工作，从而快速实现科研构想和提高工作效率。

1、MATLAB图像处理的原理及其合理性数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。

常用的图像处理方法有图像增强、复原、压缩、编码等。

理论上讲图像是一种二维的连续函数，在计算机上对其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是最直观最简便的了。

MATLAB中的数字图像是以矩阵的形式表示的，而MATLAB的长处就是处理矩阵运算，这意味着MATLAB的强大的矩阵运算能力用于图像处理非常有利。

2、MATLAB图像处理工具箱的功能说明MATLAB提供了专门的用于图像处理的工具箱，图像处理是由一系列支持图像处理操作的函数组成，所支持的图像处理操作有：几何操作，区域操作，块操作；线性滤波和滤波器设计；变换（DCT变换）；图像分析和增强；二值图像操作等。

Matlab技术在图像处理中的应用

Matlab技术在图像处理中的应用引言:图像处理在现代科学技术中占据了重要的地位，无论是在医学、工程还是娱乐行业，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

而Matlab作为一款功能强大的编程语言和环境，被广泛应用于图像处理领域。

本文将从图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面，探讨Matlab技术在图像处理中的应用。

1. 图像增强图像增强是改善图像质量，使得图像更符合人眼视觉感知的过程。

Matlab提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数来增强图像质量。

例如，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸，将图像的像素值映射到更广的灰度范围，从而增强图像的对比度。

另外，Matlab还提供了直方图均衡化函数histeq，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图更均衡，从而提高图像的视觉效果。

2. 图像滤波图像滤波是将图像传递通过滤波器，以消除图像中的噪声或者改善图像的细节。

Matlab提供了各种滤波函数和工具，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波等。

例如，可以使用imfilter函数进行线性滤波，如高斯滤波器、中值滤波器等。

另外，Matlab还提供了快速傅里叶变换函数fft2，可以对图像进行频域滤波，如带通滤波器、陷波滤波器等。

3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者对象的过程。

Matlab中提供了多种图像分割算法和函数。

例如，可以使用基于阈值的分割算法，通过设定合适的阈值将图像的像素分为不同的类别。

另外，Matlab还提供了基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域增长算法等。

这些算法可以根据图像的纹理、颜色、亮度等特征，将图像分割为不同的区域，便于进一步的处理和分析。

4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，来识别图像中的对象或者场景。

Matlab中提供了多种图像识别的函数和工具箱，如SVM分类器、k近邻分类器等。

通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，可以训练分类器来对图像进行分类和识别。

MATLAB在图像处理中的应用

20世纪80年代初,MATLAB由美国MathWorks公司发布的,运用于概念设计、算法开发、建模仿真、图像处理的一种软件.MATLAB具有强大的计算能力,有许多复杂的问题在MATLAB中只需运用几行代码就能被解决.近几年,由于得到了大多数人的认可和肯定,MATLAB得到了快速的发展.并且早已突破了矩阵实验室的功能控制,它的功能有很大程度的提高,界面也日益趋向完美,广泛应用在各个研究领域.MATLAB最大的好处是在于工具箱可以不断扩充,即使不是专业人士,也能用其自带的工具箱进行图像处理编程,利用这些工具箱中丰富的函数,极大方便了对图像进行分析和研究.经过十几年的补充与完善以及更新换代,MATLAB软件的功能已经变得越来越强大了.它庞大的功能系统,已经变为人们最喜爱的软件之一.
2 文献综述
本文的主要任务是查阅各种MATLAB在图像处理方面的资料,来说明MATLAB在图像操作、图像变换、图像增强、图像分割等方面的应用.
2.1国内外研究现状
随着科学技术的发展,关于MATLAB在图像处理中的应用的研究越来越多,对使用MATLAB对图像处理一直是一个热门的话题.所以,在MATLAB对图像处理方面国内许多专家从不同的角度对它进行了研究.在查阅到的所有文献中,[1]中详细的介绍了使用迭代阈值法对图像进行分割的步骤；[2]中介绍了MATLAB在图像预处理,图像分割与特征值的提取方面的运用;[3]中是通过用MATLAB解决具体的图像问题来讲述MATLAB处理图像的方法;[4]中关于边缘检测进行了详细的介绍,并且通过几个实例介绍了利用MATLAB可以解决许多的实际问题,求某一点与边界的最小距离,求最小距离中的最大值;[5]中阐述了MATLAB软件在数字图像处理中通过中值滤波实现图像平滑处理和图像边缘检测;[6] 中可以用 MATLAB对图像进行灰度化和直方图均衡化,根据颜色深浅的差异,可以突出有用的图像信息,减弱或消除无用的信息,进而突出图片的特征;[7]利用图中目标与背景的色差检测出目标的边界线或对图片进行分割; [8] 明确说明了采用高斯加噪使每个方向的平滑度相同，并且保证了边缘的许多细节不会被模糊，这样对图像进行平滑处理。也详细的介绍了用梯度对图像进行增强的方法来对图像进行锐化处理。[9]对图像进行灰度值调整实际上使用的是对比度增强的函数，对图像进行调亮调暗处理。[10]中使用对比度增强的方法，采用非线性变换调整图像的灰度和光的强度之间的关系，进而对图像的颜色进行增强处理。

Matlab的图像处理功能

数字图像处理
3、方便的图像显示
颜色条显示：colorbar( )
从轴上获取图像数据函数：getimage( )
显示图像：image( )、subimage( ) 、 imshow( ) 调整数据并显示成图像函数：imagesc( ) 从多帧索引图像中制作电影：immovie( ) 调整图像显示大小：truesize( ) 显示图像为纹理表面：warp( ) 二维图像放大或缩小命令：zoom( )
f ( M 1,1)
f [ f 0 , f1 ,..., f M 1 ]T
数字图像处理
相关函数

图像像素值及其统计

图像像素值：impixel() 、improfile() 、 imcontor() 、imhist() 一般统计特性：均值mean2()，标准差 std2()，相关系数corr2()
Matlab 的图像处理功能
数字图像处理
Matlab的图像处理功能

1、支持多种类型的图像文件以及各种类型文件的互相转换 2、多种图像空间表示 3、多种数字图像文件 4、方便的数字图像输入/输出 5、提供图像的矩阵表示及正交变换 6、图像增强 7、滤波器设计 8、二值图像分析

（2）去除图像噪声的平滑滤波算法：

（3）增强图像边缘的锐化算法；（4）提供了与图像处理有关的二维线性滤波器及其设计方法：

conv2( ) 、convmtx2( ) 、convn( ) 、filter( ) 、 fspecial( ) 、freqspace( ) 、freqz2( ) 、 fsamp2( ) 、ftrans2( ) 、fwind1( ) 、fwind2( )

Matlab在图像处理中的应用与技巧

Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。

而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。

本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。

一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。

例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。

二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。

MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。

2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。

3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。

三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。

Matlab在图像处理中的应用

Matlab在图像处理中的应用MATLAB在图像处理中的应用姓名：XX学号：XX班级：XX院系：XX Matlab在图像处理中的应用摘要MATLAB是集公式演算推导与数值计算于一体的可视化科学计算软件，它的工具箱对相关学科和各种基于技术都采用了当今最先进的算法有极强的图形和图像处理功能，其语法简单易学。

为此，介绍了如何利用MATLAB图像工具箱来实现图像处理基本操作，说明如何用MATLAB实现经典的图像处理方法与技巧，验证了该语言是简洁的易学的。

1概述MATLAP最新版本软件工具实现数字信号处理、图像处理、小波分析和系统仿真等相关应用领域有了新的突破。

MATLAB应用领域主要有三个方面：数字信号处理、系统建模与仿真、图像处理。

MATLA B具有灵活的二维与三维绘图功能，用户可以方便迅速地用图形、图像、声音、动画等多媒体技术直接表述数值计算结果，可以选择不同坐标系、可以设置颜色、线性、视角，还可以在图中加上比例尺、标题等并且还可以将图形嵌入到用户的WORD文件中。

2 MATLAB图像处理MATLAB中基本数据结构式由一组有序的实数或复数元素构成的数组，图像对象的表达采用的是一组有序的灰度或色彩数据元素构成的实值数组。

MATLAB中通常用二维数组来存储图像，数组的每一个元素对应与图像的一个像素值。

2.1MATLAB图像处理工具箱MATLAB图像处理工具提供了丰富的图像处理函数，主要可以完成以下功能：图像的几何操作、图像的领域和图像块操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析和增强、二值图像形态学操作、图像复原、图像编码、感兴趣区域处理等。

2.2MATLAB图像处理应用MATLAB图像处理工具箱支持四种图像类型,分别为真彩色图像、索引色图像、灰度图像、二值图像,由于有的函数对图像类型有限制,这四种类型可以用工具箱的类型转换函数相互转换。

MATLAB可操作的图像文件包括BMP、HDF、JPEG、PCX、TIFF、XWD等格式。

MATLAB在图像处理中的应用

MATLAB应用级范围___机电114班肖作硕一：MATLAB是由美国MathWorks 公司推出的用于数值计算和图形处理的软件。

MATLAB 中除主包外, 还包含许多功能各异的工具箱, 用于解决各个领域的特定问题。

它的工具箱主要有通信、控制系统、滤波器设计、图像处理、非线性控制设计、系统识别、神经网络、最优化、模糊逻辑、信号处理、鲁棒控制、统计等。

借助于这些工具箱, 用户可以非常方便地进行分析、计算及设计工作。

不仅如此, MATLAB 还具有语法简单、易学易用的特点; 它丰富的函数使开发者无需重复编程, 只要简单地调用和使用,往往在C 语言里需要几十甚至上百行的语句在MATLAB 里只用一两个函数就可代替。

为此, MATLAB 己经成为目前使用最为广泛的工程应用软件。

二：应用范围：MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：●数值分析●数值和符号计算●工程与科学绘图●控制系统的设计与仿真●数字图像处理技术●数字信号处理技术●通讯系统设计与仿真●MATLAB在通讯系统设计与仿真的应用●财务与金融工程●管理与调度优化计算（运筹学）MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。

附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。

三： MATLAB 图像处理应用MATLAB 的图像处理工具箱功能十分强大, 支持的图像文件格式丰富, 如*.BMP 、*.JPEG、*.GIF、*.TIFF、*.PCX、*.HDF、*.XWD、*.PNG 等。

MATLAB6.5 提供了15 类图像处理函数, 涵盖了包括近期研究成果在内的几乎所有的图像处理方法。

这些函数按其功能可分为:图像显示; 图像文件I/O; 几何操作; 像素和统计处理; 图像分析;图像增强; 线性滤波; 线性二元滤波设计; 图像变换; 邻域和块处理; 二进制图像操作; 区域处理; 颜色映像处理; 颜色空间变换; 图像类型和类型转换。

Matlab图像处理技术的实践应用

Matlab图像处理技术的实践应用近年来，图像处理技术在各个领域中的应用越来越广泛，如医学影像、工业检测、图像识别等。

而作为一种强大的工具，Matlab在图像处理方面发挥着重要的作用。

本文将探讨Matlab图像处理技术的实践应用，并深入了解其中的数学原理和相关算法。

一、图像基本处理在图像处理的初始阶段，我们往往需要对图像进行一些基本的处理，如读取、显示、保存等。

Matlab提供了丰富的图像处理函数，可以轻松完成这些任务。

首先，我们需要读取图像文件。

在Matlab的Image Processing Toolbox中，使用imread函数即可实现。

例如，使用以下命令可以读取一张名为"image.jpg"的图像文件：image = imread('image.jpg');接下来，我们可以使用imshow函数将图像显示在Matlab的图像窗口中，如下所示：imshow(image);此外，Matlab还提供了imwrite函数，用于将图像保存为指定的文件格式。

例如，以下命令可以将图像保存为PNG格式：imwrite(image, 'image.png');二、图像增强和滤波在实际应用中，我们往往需要对图像进行增强或滤波，以提高图像的质量或减少噪声。

Matlab提供了许多图像增强和滤波的函数，如直方图均衡化、中值滤波等。

直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。

在Matlab 中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。

例如，以下代码将对图像进行直方图均衡化处理：enhanced_image = histeq(image);除了直方图均衡化，Matlab还提供了许多其他的图像增强方法，如局部对比度增强、锐化等。

这些方法可以根据具体的需求选择和调整。

另一方面，滤波是图像处理中常用的一种技术，用于降低噪声或模糊图像。

Matlab提供了常见的滤波方法，如均值滤波、中值滤波等。

如何使用Matlab技术进行图像处理

如何使用Matlab技术进行图像处理图像处理是一门涉及数字图像的方法和技术的学科，它在当今数字化时代中扮演着至关重要的角色。

Matlab作为一种强大的计算工具和编程语言，提供了丰富的函数和库，使得图像处理工作变得更加高效和简便。

本文将讨论如何使用Matlab技术进行图像处理。

一、图像读取与显示首先，我们需要将图像加载到Matlab环境中并进行显示。

Matlab提供了imread()函数来读取图像文件，例如：img = imread('image.jpg')。

然后可以使用imshow()函数来显示图像：imshow(img)。

此外，还可以使用imtool()函数来打开图像查看器并进行交互式的图像探索。

二、图像预处理在进行图像处理之前，我们通常需要对图像进行一些预处理，以提高后续处理的效果。

Matlab提供了一系列的函数来进行图像预处理，例如：1. 图像灰度化：将图像从RGB颜色空间转换为灰度颜色空间，可以使用rgb2gray()函数来实现，例如：gray_img = rgb2gray(img)。

2. 图像平滑：使用滤波器对图像进行平滑处理，可以使用fspecial()函数创建不同类型的滤波器，然后使用imfilter()函数对图像进行滤波处理。

例如，可以使用高斯滤波器对图像进行平滑处理：smooth_img = imfilter(img, fspecial('gaussian'))。

3. 图像增强：使用直方图均衡化来增强图像的对比度，可以使用histeq()函数来实现，例如：enhanced_img = histeq(gray_img)。

三、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。

Matlab提供了各种图像分割算法和函数，常用的包括：1. 基于阈值的分割：使用im2bw()函数将灰度图像转换为二值图像，并使用graythresh()函数自动选择合适的阈值进行分割。

Matlab技术应用在图像处理领域的介绍

Mat1ab技术应用在图像处理领域的介绍图像处理是计算机科学和工程领域的重要研究方向之一。

随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了长足的进步和应用。

其中，Mat1ab是一种强大的数字计算和图像处理工具，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍Mauab技术在图像处理中的应用，包括图像读取、滤波、边缘检测、图像分割和图像识别等方面。

首先，我们来介绍图像读取和显示方面的应用。

MaUab提供了丰富的图像处理函数和工具箱，通过这些函数可以方便地读取和处理图像。

我们可以使用imread函数读取各种格式的图像，例如JPEG、PNG、BMP等。

通过imshow函数可以将读取的图像显示出来，并且可以对图像进行裁剪、旋转和缩放等操作。

此外，MaUab还提供了imwrite函数，用于将图像写入到指定的文件中。

接下来，我们来介绍滤波技术在图像处理中的应用。

滤波是一种常用的图像处理方法，可以用于图像去噪、图像锐化和图像增强等方面。

在MatIab中，有许多滤波函数可供选择，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

这些流波函数能够通过对图像进行卷积运算，从而实现图像的平滑和增强。

此外，MaUab还提供了一些自适应滤波算法，可以根据图像的不同特点进行滤波处理，以得到更好的效果。

然后，我们来介绍边缘检测技术在图像处理中的应用。

边缘检测是图像处理中的一项基础任务，用于提取图像中物体的边界信息。

MatIab提供了多种边缘检测算法，例如Sobe1算子、Canny算子和1叩IaCian算子等。

这些算子可以通过对图像进行卷积运算，从而实现对图像边缘的检测。

通过调整算子的参数，可以得到不同精度和鲁棒性的边缘检测结果。

除了传统的边缘检测方法，Mat1ab还提供了一些基于机器学习和深度学习的边缘检测算法，例如基于卷积神经网络的边缘检测方法。

接着，我们来介绍图像分割技术在图像处理中的应用。

图像分割是一种将图像划分为多个具有相似性质的区域的方法，常用于图像理解和目标检测等任务。

Matlab技术图像处理工具

Matlab技术图像处理工具Matlab技术在图像处理中的应用1. 引言图像处理是计算机科学与工程领域中的一个重要研究方向。

随着计算机技术和图像采集设备的不断发展，图像处理在各个领域中的应用日趋广泛。

而Matlab作为一种强大的数学软件工具，不仅具备处理数学计算的能力，还拥有强大的图像处理库，使得图像处理在Matlab中得以简化、高效地实现。

本文将详细介绍Matlab 技术在图像处理中的应用。

2. 图像处理基础在了解Matlab技术在图像处理中的应用之前，我们先来回顾一些图像处理的基本概念。

图像处理包括图像的获取、传输、存储、显示以及对图像进行改变和增强等过程。

常见的图像处理任务包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。

3. Matlab的图像处理工具箱Matlab提供了强大的图像处理工具箱，可以方便地进行各种图像处理任务。

这些工具箱包括图像增强、滤波、边缘检测、形态学处理、图像分割、图像拼接等功能。

用户可以通过简单的命令调用这些功能来完成图像处理任务。

4. 图像增强图像增强是图像处理中的一项重要任务，旨在通过增加图像的对比度、亮度和细节等方式来改善图像的质量。

Matlab提供了多种图像增强算法，如直方图均衡化、自适应直方图均衡化、对比度拉伸等。

用户可以根据自己的需求选择合适的算法来对图片进行增强。

5. 图像滤波图像滤波是通过改变图像的频域信息或空域信息来实现图像的模糊、锐化等效果。

常见的图像滤波算法有线性滤波和非线性滤波。

Matlab提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。

用户可以通过设置滤波器的参数来实现不同的滤波效果。

6. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一项重要任务，用于提取图像中物体之间的边界信息。

常见的边缘检测算法有Sobel、Canny等。

Matlab提供了这些边缘检测算法的函数，用户可以方便地调用这些函数来实现边缘检测。

7. 形态学处理形态学处理是一种基于图像形状的图像处理方法，常用于图像分割和图像增强。

论MATLAB在图像处理方面的应用

论MATLAB在图像处理方面的应用摘要：MATLAB语言简洁，可读性强，工具箱涉及的专业领域广泛且功能强大图像工具箱几乎包括所有经典的图像处理方法。

尤其在图像处理技术中使用MATLAB语言可以快速实现模拟仿真，大大提高实验效率。

本文主要论述MATLAB的功能以及MATLAB 在图像处理中的应用。

【关键词】MATLAB；图像处理；应用领域一、引言MATLAB软件由美国MathWorks公司于1984年推出，历经十几年的发展和竞争，现已成为(IEEE)国际公认的最优秀的科技应用软件之一。

MATLAB是用于数值计算和图形处理的软件，软件中除主包外，还包含许多功能各异的工具箱，用于解决各个领域的特定问题。

目前已经推出了3O多个工具箱，这些工具箱可分为两大类：功能性工具箱和学科性工具箱。

功能性工具箱主要来扩充其符号计算功能、图示建模仿真功能、文字处理功能以及硬件实时交互功能，能用于多种学科。

而学科性工具箱是专业比较强的，如控制工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱和小波工具箱等多个学科的专业工具箱。

借助于这些工具箱，各个层次的研究人员就可方便地进行研究工作，提高工作效率。

二、MATLAB的功能(一)数值计算和符号计算功能。

MATLAB以矩阵作为数据操作的基本单位，这使得矩阵运算变得非常简洁，方便，高效。

MATLAB还可以提供非常丰富的数值计算函数，而且采用的都是国际通用的数值计算算法。

(二)绘图功能。

利用MATLAB绘图十分方便，它可以绘制各种图像，囊括了2d和3d图形，也可以对图像进行修饰控制，以增强图像的表现效果。

MATLAB提供两个层次的绘图操作，一种是对图形句柄进行的低层绘图操作；另一种是建立在低层绘图之上的高层绘图，利用MATLAB的高层绘图，用户不需要考虑过多的细节，只要给出一个剧本参数就能绘出图像。

(三)汇编语言功能。

MATLAB具有程序结构控制，函数调用，数据结构，输出输入。

面向对象的程序设计语言特征。

MATLAB在图像处理与分析中的应用指南

MATLAB在图像处理与分析中的应用指南I. 引言图像处理和分析是计算机科学和工程领域中非常重要的研究方向之一。

随着数字图像技术的快速发展，越来越多的图像相关问题需要被解决。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于图像处理和分析领域。

本文将介绍MATLAB在图像处理与分析中的一些常见应用指南。

II. 图像读取和显示在开始图像处理和分析之前，首先需要将图像读取到MATLAB中并进行显示。

MATLAB提供了丰富的函数用于图像读取，常见的有imread函数。

通过调用imread函数，可以将图像读取为一个多维矩阵，其中每个元素代表了图像的一个像素值。

读取后的图像可以通过imshow函数进行显示。

III. 图像预处理图像预处理是图像处理的重要步骤之一，它主要包括图像平滑、增强、去噪等操作。

MATLAB提供了一系列的函数用于图像预处理，如imfilter、histeq、medfilt2等。

imfilter函数可以对图像进行平滑和增强操作，histeq函数可以对图像进行直方图均衡化，medfilt2函数可以对图像进行中值滤波去噪。

IV. 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，常用于目标检测、边缘提取等应用。

MATLAB提供了多种图像分割的方法和函数，如阈值分割、基于区域的分割、基于边缘的分割等。

其中，imbinarize函数可以进行图像的二值化分割，imfill函数可以填充孔洞，edge函数可以提取图像的边缘。

V. 特征提取特征提取是图像处理和分析中一个重要的环节，它通过寻找图像中的关键信息，来描述和表示图像。

MATLAB提供了多种特征提取的方法和函数，如颜色特征、纹理特征、形状特征等。

colorhistogram函数可以提取图像的颜色直方图特征，glcm函数可以计算图像的纹理共生矩阵，regionprops函数可以计算图像的区域属性。

VI. 图像配准图像配准是将多幅图像进行对齐的过程，常用于医学影像、遥感图像等领域。

使用Matlab进行图像处理的方法

使用Matlab进行图像处理的方法引言：在当今数字化时代，图像处理成为了计算机科学中重要且热门的领域。

图像处理可以用于各种应用，比如医学图像分析、视频监控、人工智能等。

而Matlab作为一种强大的计算工具在图像处理中也发挥着重要的作用。

本文将介绍一些使用Matlab进行图像处理的方法，以帮助读者掌握这一领域的基本技能。

一、读入和显示图像图像处理的第一步是读入和显示图像。

在Matlab中，可以使用imread()函数读取图像，并使用imshow()函数显示图像。

例如，下面的代码将读入名为"image.jpg"的图像，并在Matlab中显示出来。

```image = imread('image.jpg');imshow(image);```二、灰度图像处理在图像处理中，常常需要将彩色图像转换为灰度图像，这可以通过将RGB通道的像素值取平均得到。

Matlab提供了rgb2gray()函数来实现这一转换。

例如，下面的代码将读入一个彩色图像，并将其转换为灰度图像。

```image = imread('image.jpg');gray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的尺寸调整有时候我们需要调整图像的尺寸，比如缩小或者放大图像，以适应不同的应用场景。

Matlab中提供了imresize()函数来实现这一功能。

下面的代码将读入一个图像，并将其尺寸调整为原来的一半。

```image = imread('image.jpg');resized_image = imresize(image, 0.5);imshow(resized_image);```四、图像的滤波滤波是图像处理中常用的技术，它能够增强或者减弱图像中的某些特征。

在Matlab中，可以使用imfilter()函数来实现各种滤波操作。

第11讲 Matlab数字图像处理

表 11.1 函数 imfinfo 返回的结构数组基本内容
结构数组成员名 Filename FileMoDate FileSize Format FormatVersion Width Height BitDepth ColorType 所代表函数文件名称文件最后修改日期和时间文件大小（单位是字节）文件格式或扩展名（tif、jpf 和 png 等）文件格式版本号图像文件的宽度，单位为像素图像文件的高度，单位为像素图像文件中每一个像素所占位宽（真彩色图像每个像素占 24 位）图像类型（grayscale-灰度图像，truecolor-RGB 图像，indexed-索引图像）
表111函数imfinfo返回的结构数组基本内容结构数组成员名所代表函数filename文件名称filemodate文件最后修改日期和时间filesize文件大小单位是字节format文件格式或扩展名tifjpf和pngformatversion文件格式版本号width图像文件的宽度单位为像素height图像文件的高度单位为像素bitdepth图像文件中每一个像素所占位宽真彩色图像每个像素占24colortype图像类型grayscale灰度图像truecolorrgb图像indexed索引图像函数imtool利用函数imtool可以将图像在图像工具浏览器中：该函数是利用颜色映射表 map 的逆算法，将 RGB 图像转换为索引图像。例11.3 将 RGB 图像转换为索引图像。 RGB = imread('ngc6543a.jpg'); %Matlab 工具箱中的图像文件 subplot(131), imagesc(RGB), zoom(4) %图像放大 4 倍 [IND,map]=rgb2ind(RGB,32); subplot(132), image(IND), colormap(map), zoom(4) subplot(133), imshow(RGB) %不带坐标轴刻度的显示，图像不放大例 11.4 将 RGB 图像转换为索引图像。 clc, clear a=imread('football.jpg'); %Matlab 工具箱中的图像文件 [x1,m1]=rgb2ind(a,128); %将 RGB 图像转换成索引图像，颜色种数 N 至多 128 种 [x2,m2]=rgb2ind(a,0.1); %将 RGB 图像转换成索引图像，颜色种数 N 至多 11^3 种 m3=colorcube(128); %创建一个指定颜色数目的 RGB 颜色映射表 x3=rgb2ind(a,m3); subplot(131), imshow(x1,m1) %显示用最小方差法转换后的索引图像 subplot(132), imshow(x2,m2) %显示用均匀量化法转换后的索引图像 subplot(133), imshow(x3,m3) %显示用颜色近似法转换后的索引图像 3. 索引图像转换为 RGB 图像在 Matlab 中，利用函数 ind2rgb 函数可以将索引图像转换为 RGB 图像。其调用格式为 RGB=ind2rgb(X,map)：其中[X,map]指向索引图像，RGB 指向转换后的真彩色图像。例 11.5 将索引图像转换为真彩色图像。 clc, clear [x,a]=imread('kids.tif'); %Matlab 工具箱中的图像文件 b=ind2rgb(x,a); %将索引图像转换为真彩色图像 subplot(121), imshow(x,a), subplot(122), imshow(b) 11.2.2 Matlab 图像工具箱中的几个函数介绍 1.imread 和 imwrite imread 函数是从图像文件读图像，它的一般调用格式为 A=imread(filename) 返回值 A 为矩阵，当图像是黑白和灰度图像时，A 为二维矩阵，当图像是彩色图像时，A 是三维矩阵，即 A 为 3 个二维矩阵，分别为 R、G、B 的像素值。 imwrite 函数是把图像写到图像文件中，它的一般调用格式为 imwrite(A,filename) 把图像 A（二维矩阵或三维矩阵）写到图像文件 filename 中。例 11.6 读入一个 bmp 图像，然后再把图像保存成 jpg 格式。 clc, clear a=imread('data6.bmp'); %非工具箱图像文件 imwrite(a,'data7.jpg') %把图像保存成 jpg 格式 subplot(121), imshow(a) %显示原图像 subplot(122), imshow('data7.jpg') %显示 jpg 图像 2. 文件信息读取函数 imfinfo 在 Matlab 中，对图像进行操作和处理时，经常需要知道图像文件的文件名、文件格式、图像大小、图像类型和数据类型等信息，可以直接调用 Matlab 函数 imfinfo 来读取图像文件的信息。其调用格式如下。 info=imfinfo(filename)：该函数读取文件 filename 的信息。其中，filename 指的是图像文件的“文件名” （包括后缀名）。info 是一个结构数组。不同格式的文件最终得到的 info 所包含的结构成员不同，但基本都包含前 9 个结构成员，具体如表 11.1 所示。

matlab在信号与图像处理中的应用第11章

第11章图像增强图像增强是按特定的需要有选择地突出图像中的某些信息，削弱或去除某些不需要的信息的处理方法。

图像增强技术的主要目的是为了改善图像的视觉效果，以便于人或者计算机的分析和处理，使处理后的图像对特定的应用来说比原始图像更加有效。

图像处理技术主要包含直方图修改、灰度变换、图像平滑、图像锐化、图像滤波和色彩处理等。

目前尚无统一的衡量图像增强质量的通用标准，在实际应用中，常常综合运用几种技术，以达到预期的增强效果。

图像增强按其处理的方法大致分成空域法和频域法两类。

空域法是根据增强的目的，以灰度映射变换为基础，直接对图像中的各个像素点进行处理；频域法是以卷积定理为基础，在图像的某个变换域对图像进行间接操作，并修改傅立叶变换、DCT变换等变换后的系数，然后再进行反变换，得到处理后的图像。

本章将从灰度变换增强、空域滤波增强、频域滤波增强和色彩增强几个方面对图像增强的实现方法进行说明。

学习目标❒了解数字图像像素值的概念及其统计特性❒了解数字图像直方图的概念及其绘制方法❒了解伪彩色增强和真彩色增强方法❒掌握直方图灰度变换和直方图均衡化的图像增强方法❒掌握利用中值滤波方法进行图像增强❒掌握Butterworth低通滤波方法实现图像增强练习案例❒直方图灰度变换增强❒直方图均衡化增强❒中值滤波增强❒Butterworth低通滤波增强11.1 灰度变换增强本节以灰度图像为主要研究对象。

由于彩色图像可分解成红(R)、绿(G)、蓝(B)3个单色1第11章图像增强2 图像，因此灰度图像的直方图和彩色图像的直方图就单色图像领域来说具有相同的概念。

灰度变换增强就是根据某种目标条件，按一定变换关系逐点改变原图像每一个像素点的灰度值的方法。

假设原图像的灰度值为(),D f x y = (11-1)处理后图像像素的灰度值为(),D g x y '= (11-2)则灰度增强可表示为：()(),,f x y T g x y =⎡⎤⎣⎦ (11-3)()D T D '= (11-4)通过变换，达到对比度增强的效果。