冈萨雷斯版数字图像处理 常用的图像处理函数

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数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)

数字图像处理 第三版 (冈萨雷斯,自己整理的2)

1. 数字数据传输通常用波特率度量,其定义为每秒钟传输的比特数。

通常的传输是以一个开始比特,一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。

基于这个概念回答以下问题:(a) 用56K 波特的调制解调器传输一幅1024×1024、256 级灰度的图像需要用几分钟?(b) 以750K 波特[这是典型的电话DSL(数字用户线)连接的速度]传输要用多少时间?解:(a)T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/56000=187.25s=3.1min(b) T=M/56000=(1024×1024)×(8+2)/750000=14s2.两个图像子集S1和S2图下图所示。

对于V={1},确定这两个子集是(a)4-邻接,(b)8-邻接,(c)m-邻接。

a) S1 和S2 不是4 连接,因为q 不在N4(p)集中。

(b) S1 和S2 是8 连接,因为q 在N8(p)集中。

(c) S1 和S2 是m 连接,因为q 在集合N D(p)中,且N4(p)∩ N4(q)没有V 值的像素3. 考虑如下所示的图像分割(a) 令V={0,1}并计算p 和q 间的4,8,m 通路的最短长度。

如果在这两点间不存在特殊通路,试解释原因。

(b) 对于V={1,2}重复上题。

解:(a) 当V={0,1}时,p 和q 之间不存在4 邻接路径,因为不同时存在从p 到q 像素的4 毗邻像素和具备V 的值,如图(a)p 不能到达q。

8 邻接最短路径如图(b),最短长度为4。

m邻接路径如图(b)虚线箭头所示,最短长度为5。

这两种最短长度路径在此例中均具有唯一性。

(b) 当V={1, 2}时,最短的4 邻接通路的一种情况如图(c)所示,其长度为6,另一种情况,其长度也为6;8 邻接通路的一种情况如图(d)实线箭头所示,其最短长度为4;m 邻接通路的一种情况如图(d)虚线箭头所示,其最短长度为6.或解: (1) 在V={0,1}时,p和q之间通路的D4距离为∞,D8距离为4,Dm距离为5。

冈萨雷斯数字图像处理10

冈萨雷斯数字图像处理10

四、边缘检测

Roberts采用两个模板来计算图像的梯度,如下图
-1 0 0 1 0 1 -1 0
水平梯度模板

垂直梯度模板


水平梯度为: Gx z9 z5 垂直梯度为: Gy z8 z6 2 2 1/ 2 梯度为: g Gx G y Roberts边缘检测器调用语法为: [g,t]=edge(f, ‘roberts’, T, dir); Roberts边缘检测器是最古老的边缘检测器之一, 常用于硬件计算中,既简单又快速
四、边缘检测


f Gx x 2 f f , 幅值为:f m ag(f) G 2 G x y G y y

虽然点检测和线检测算法都很简单,但边缘检测在 实际图像处理中更为常用。 边缘检测通常采用检测亮度的不连续性来实现,即 采用一阶导数和二阶导数来检测。 一阶导数一般用梯度来表示,公式为:
四、边缘检测



不同边缘检测方法的比较: f = imread(‘lp.bmp’); f=rgb2gray(f); [gsobel, t] = edge(f, ‘sobel’); figure, imshow(gsobel); [glog, t] = edge(f, ‘log’); figure, imshow(glog); [gcanny, t] = edge(f, ‘canny’); figure, imshow(gcanny);


1/ 2
(f / x) 2 (f / y ) 2


1/ 2
常用梯度的幅值表示梯度,近似为: f Gx G y 二阶导数用拉普拉斯算子来计算,公式为:

数字图像处理第三版中文的答案解析冈萨雷斯

数字图像处理第三版中文的答案解析冈萨雷斯

x 0.06d 1.1 10 6 m ,即 d 18.3 10 6 m
当我们在白天进入一家黑暗剧场时,在能看清并找到空座时要用一段时间适应。节描述的
视觉过程在这种情况下起什么作用
亮度适应。
虽然图中未显示, 但交流电的却是电磁波谱的一部分。 美国的商用交流电频率是 77HZ。问
这一波谱分量的波长是多少
(b) 以 3000K 波特的速率传输所需时间为
T M 3000000 2048 2 8 2 3000000 13.98s
解:图像宽高比为 16:9 ,且水平电视线的条数是 1080 条,则:竖直电视线为 1080 ×(16/9 ) =1920 像素 / 线。 由题意可知每场用 1s 的 1/60 ,则:每帧用时 2× 1/60=1/30 秒。 则该系统每 1/30 秒的时间形成一幅 1920× 1080 分辨率的红、绿、蓝每个像素都有 8 比特 的图像。又因为 90min 为 5400 秒,故储存 90min 的电视节目所需的空间是:
(a) 传输数据包 ( 包括起始比特和终止比特 ) 为: N=n+m=10bits 。对于一幅 2048× 2048 大小
的图像,其总的数据量为 M 2048 2 N ,故以 56K 波特的速率传输所需时间为: T M 56000 2048 2 8 2 56000 748.98s 12.48 min
(没答案,自己做的,看对不对)
(1) 在 V={ 0,1,2 }时, p 和 q 之间通路的 D4 距离为 8(两种情况均为 8), D8 距离为 4, Dm 距离为 6。
(2) 在 V={ 2,3,4 }时, p 和 q 之间通路的 D4 距离为∞, D8 距离为 4, Dm距离为 5。 p 和 q 之间不存在 4 邻接路径,因为不同时存在从 p 到 q 像素的 4 毗邻像素和具备 V 的 值,情况如图 (a) 所示。 p 不能到达 q。

bound2im(b, M, N, x0, y0)冈萨雷斯图像处理的源代码

bound2im(b, M, N, x0, y0)冈萨雷斯图像处理的源代码

function B = bound2im(b, M, N, x0, y0)%BOUND2IM Converts a boundary to an image.% B = BOUND2IM(b) converts b, an np-by-2 or 2-by-np array% representing the integer coordinates of a boundary, into a binary % image with 1s in the locations defined by the coordinates in b% and 0s elsewhere.%% B = BOUND2IM(b, M, N) places the boundary approximately centered % in an M-by-N image. If any part of the boundary is outside the% M-by-N rectangle, an error is issued.%% B = BOUND2IM(b, M, N, X0, Y0) places the boundary in an image of % size M-by-N, with the topmost boundary point located at X0 and% the leftmost point located at Y0. If the shifted boundary is% outside the M-by-N rectangle, an error is issued. XO and X0 must % be positive integers.% Copyright 2002-2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, & S. L. Eddins% Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, 2004% $Revision: 1.6 $ $Date: 2003/06/14 16:21:28 $[np, nc] = size(b);if np < ncb = b'; % To convert to size np-by-2.[np, nc] = size(b);end% Make sure the coordinates are integers.x = round(b(:, 1));y = round(b(:, 2));% Set up the default size parameters.x = x - min(x) + 1;y = y - min(y) + 1;B = false(max(x), max(y));C = max(x) - min(x) + 1;D = max(y) - min(y) + 1;if nargin == 1% Use the preceding default values.elseif nargin == 3if C > M | D > Nerror('The boundary is outside the M-by-N region.') end% The image size will be M-by-N. Set up the parameters for this.B = false(M, N);% Distribute extra rows approx. even between top and bottom.NR = round((M - C)/2);NC = round((N - D)/2); % The same for columns.x = x + NR; % Offset the boundary to new position.y = y + NC;elseif nargin == 5if x0 < 0 | y0 < 0error('x0 and y0 must be positive integers.')endx = x + round(x0) - 1;y = y + round(y0) - 1;C = C + x0 - 1;D = D + y0 - 1;if C > M | D > Nerror('The shifted boundary is outside the M-by-N region.') endB = false(M, N);elseerror('Incorrect number of inputs.')endB(sub2ind(size(B), x, y)) = true;。

冈萨雷斯数字图像处理5

冈萨雷斯数字图像处理5

十、维纳滤波

用维纳滤波对图像进行复原 fr1 = deconvwnr(g, PSF);%直接复原 Sn=abs(fft2(noise)).^2; %噪声功率谱 nA=sum(Sn(:))/prod(size(noise)); %噪声平均功率 Sf=abs(fft2(f)).^2; %图像功率谱 fA=sum(Sf(:)/prod(size(f)); %图像平均功率 R = nA/fA; %R是噪信比 fr2 = deconvwnr(g, PSF, R); NOCRR=fftshift(real(ifft2(Sn))); ICORR=fftshift(real(ifft2(Sf))); fr3=deconvwnr(g, PSF, NCORR, ICORR)
四、周期噪声模型

周期噪声的模型是二维正弦波:
r ( x, y) Asin[2u0 ( x Bx ) / M 2v0 ( y By ) / N ]


其中A是振幅,u0和v0分别是关于x轴和y轴的正 弦频率,Bx和By是关于原点的相移 其傅里叶变换为:
A j 2u0 Bx / M [( e ) (u u0 , v v0 ) (e j 2v0 By / N ) (u u0 , v v0 )] 2

在频域,H(u,v)称为光学传递函数(OTF) 对应的,在空间域,h(x,y)称为点扩散函数(PSF) OTF和PSF是傅里叶变换对:
H (u, v) h( x, y)

图像退化过程可以描述为用OTF或PSF对原图像 进行卷积,图像复原过程可以描述为对原图像进 行反卷积。
三、随机噪声模型
第5章 图像复原
一、背景知识

数字图像处理冈萨雷斯N12

数字图像处理冈萨雷斯N12
operation: 1.) a spatial transformation; 2.) a gray-level interpolation.
x' r(x, y), y' s(x, y)
x' c1x c2 y c3xy c4 y' c5x c6 y c7 xy c8
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T
g(x, y) 0 f (x x0 (t), y y0 (t))dt
H (u, v)
T
sin[ (ua vb)]e j (uavb)
(ua vb)
第8页/共23页
Image Enhancement no.
The problem with inverse filtering
Fˆ (u, v) G(u, v) F (u, v) N (u, v)
感谢您的观看!
第23页/共23页
2.) billinear interpolation approach (four nearest neighbors)
v(x', y') ax by cxy d
第19页/共23页
Four pair of neighbors, 4 bilinear equations.
Image Enhancement no.
Notic
e
:
2
1 MN
M 1 N 1
[ ( x,
x0 y0
y)
m
]2
,
m
1 MN
M 1 N 1
(x, y)
x0 y0
or
2
M
N
(
2
m2 )
第16页/共23页
Image Enhancement no.

冈萨雷斯图像处理Matlab版本函数汇总

冈萨雷斯图像处理Matlab版本函数汇总

冈萨雷斯图像处理Matlab函数汇总(注:所有函数的头字母都应是小写)图像显示colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice(DIPUM)交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器Imfinfo 返回关于图像的文件的信息Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除,或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减,或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构(TFORM)Pixeldup(DIPUM)在两个方向上复制图像的像素Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd(DIPUM)可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix(DIPUM)计算向量族的协方差矩阵Imcontour 创建图像数据的轮廓线Imhist 显示图像数据的直方图Impixel 确定像素的彩色点Improfile 计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval 显示关于像素的信息Regionprops 测量图像区域的属性Statmoments(DIPUM)计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析(包括分割、描述和识别)Bayesgauss(DIPUM)高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight(DIPUM)将4连接边界转换为8连接边界Bound2four(DIPUM)将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries 追踪区域边界Bwtraceboundary 追踪单个边界Bound2im(DIPUM)将边界转换为图像Boundaries(DIPUM)追踪区域边界Bsubsamp(DIPUM)对边界二次取样Colorgrad(DIPUM)计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq(DIPUM)分割一幅彩色图像Connectpoly(DIPUM)连接多边形的顶点Diameter(DIPUM)测量图像区域的直径Edge(DIPUM)在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode(DIPUM)计算边界的freeman链码Frdescp(DIPUM)计算傅里叶描绘子Graythresh 使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough(DIPUM)Hough变换Houghlines(DIPUM)基于Hough变换提取线段Houghpeaks(DIPUM)在Hough变换中检测峰值Houghpixels(DIPUM)计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp(DIPUM)计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors(DIPUM)从图像堆栈提取向量Invmoments(DIPUM)计算图像不变距Mahalanobis(DIPUM)计算Mahalanobis距离Minperpoly(DIPUM)计算最小周长多边形Polyangles(DIPUM)计算多边形内角Princomp(DIPUM)得到主分量向量和相关量Qtdecomp 执行四叉树分解Qtgetblk 得到四叉树分解中的块值Qtsetblk 在四叉树中设置块值Randvertex(DIPUM)随机置换多边形顶点Regiongrow(DIPUM)由区域生长来执行分割Signature(DIPUM)计算边界的标记Specxture(DIPUM)计算图像的谱纹理Splitmerge(DIPUM)使用分离-合并算法分割图像Statxture(DIPUM)计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity(DIPUM)两个串间的相似性度量X2majoraxis(DIPUM)以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare(DIPUM)计算和显示两个矩阵间的误差Entropy(DIPUM)计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat(DIPUM)解码霍夫曼编码矩阵Huffman(DIPUM)为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg(DIPUM)使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k(DIPUM)使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio(DIPUM)计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im(DIPUM)解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im(DIPUM)解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat(DIPUM)解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff(DIPUM)霍夫曼编码矩阵Mat2lpc(DIPUM)使用一维有损预测编码矩阵Quantize(DIPUM)量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq 自适应直方图量化Decorrstretch 对多通道图像应用去相关拉伸Gscale(DIPUM)按比例调整输入图像的亮度Histeq 使用直方图均衡化来增强对比度Intrans(DIPUM)执行亮度变换Imadjust 调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim 寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise 给一幅图像添加噪声Imnoise2(DIPUM)使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3(DIPUM)生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian(DIPUM)执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr(DIPUM)执行频率域相关Dftfilt(DIPUM)执行频率域滤波Fspecial 创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter 滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt(DIPUM)执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace 确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter(DIPUM)计算频率域高通滤波器Lpfilter(DIPUM)计算频率域低通滤波器图像去模糊(复原)Deconvblind 使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy 使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx 离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam 计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift 颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam 计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon 计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray(DIPUM)显示小波分解系数Waveback(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy(DIPUM)存取小波分解结构的系数Wavecut(DIPUM)在小波分解结构中置零系数Wavefast(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter(DIPUM)构造小波分解和重构滤波器Wavepaste(DIPUM)在小波分解结构中放置系数Wavework(DIPUM)编辑小波分解结构Wavezero(DIPUM)将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk 为块处理选择块大小Blkproc 为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt 按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作形态学操作(亮度和二值图像)Conndef 默认连通性Imbothat 执行底帽滤波Imclearborder 抑制与图像边框相连的亮结构Imclose 关闭图像Imdilate 膨胀图像Imerode 腐蚀图像Imextendedmax 最大扩展变换Imextendedmin 最小扩展变换Imfill 填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin 强制最小Imopen 打开图像Imreconstruct 形态学重构Imregionalmax 局部最大区域Imregionalmin 局部最小区域Imtophat 执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作(二值图像)Applylut 使用查表法执行邻域操作Bwarea 计算二值图像中的对象面积Bwareaopen 打开二值区域(删除小对象)Bwdist 计算二值图像的距离变换Bweuler 计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss 二值击不中操作Bwlabel 在二维图像中标记连接分量Bwlabeln 在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph 对二值图像执行形态学操作Bwpack 打包二值图像Bwperim 确定二值图像中的对象的周长Bwselect 选择二值图像中的对象Bwulterode 最终腐蚀Bwunpack 解包二值图像Endpoints(DIPUM)计算二值图像的端点Makelut 构建applylut使用的查找表结构元素(STREL)的创建和操作Getheight 得到strel的高度Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood 得到strel邻域Getsequence 得到分解的strel序列Isflat 对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel 创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi(DIPUM)计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor 基于颜色选择ROIRoifill 在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly 选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute 在彩色映射中重排颜色Cmunique 寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap 设置或得到彩色查找表Imapprox 以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot 绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform 应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread 读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform 创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi(DIPUM)将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb(DIPUM)将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint 返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift 循环地移位数组Dftuv(DIPUM)计算网格数组Padarray 填充数组Paddedsize(DIPUM)计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass 改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws(DIPUM)对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist(DIPUM)交互地生成2模式直方图Twomodegauss(DIPUM)生成一个2模式高斯函数Uintlut 基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref 获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref 设置图像处理工具箱参数的值Matlab数字数字图像处理函数汇总:1、数字数字图像的变换①fft2:fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换,如:i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);②ifft2::ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换,如:i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise:用于对数字数字图像生成模拟噪声,如:i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial:用于产生预定义滤波器,如:h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯(LoG)滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、数字数字图像的增强①直方图:imhist函数用于数字数字图像的直方图显示,如:i=imread('104_8.tif');imhist(i);②直方图均化:histeq函数用于数字数字图像的直方图均化,如:i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整:imadjust函数用于数字数字图像的对比度调整,如:i=imread('104_8.tif'); j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);④对数变换:log函数用于数字数字图像的对数变换,如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);k=log(j);⑤基于卷积的数字数字图像滤波函数:filter2函数用于数字数字图像滤波,如:i=imread('104_8.tif'); h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);⑥线性滤波:利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);⑦中值滤波:medfilt2函数用于数字数字图像的中值滤波,如:i=imread('104_8.tif');j=medfilt2(i);⑧锐化(1)利用Sobel算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);(2)利用拉氏算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、数字数字图像边缘检测①sobel算子如:i=imread('104_8.tif');j =edge(i,'sobel',thresh)②prewitt算子如:i=imread('104_8.tif');j =edge(i,'prewitt',thresh)③roberts算子如:i=imread('104_8.tif');j =edge(i,'roberts',thresh)④log算子如:i=imread('104_8.tif');j =edge(i,'log',thresh)⑤canny算子如:i=imread('104_8.tif');j =edge(i,'canny',thresh)⑥Zero-Cross算子如:i=imread('104_8.tif');j =edge(i,'zerocross',thresh)4、形态学数字数字图像处理①膨胀:是在二值化数字数字图像中“加长”或“变粗”的操作,函数imdilate执行膨胀运算,如:a=imread('104_7.tif');%输入二值数字数字图像b=[0 1 0;1 1 1;01 0];c=imdilate(a,b);②腐蚀:函数imerode执行腐蚀,如:a=imread('104_7.tif');%输入二值数字数字图像b=strel('disk',1);c=imerode(a,b);③开运算:先腐蚀后膨胀称为开运算,用imopen来实现,如:a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imopen(a,b);④闭运算:先膨胀后腐蚀称为闭运算,用imclose来实现,如:a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imclose(a,b);数字数字图像增强1. 直方图均衡化的Matlab 实现1.1 imhist 函数功能:计算和显示数字数字图像的色彩直方图格式:imhist(I,n)imhist(X,map)说明:imhist(I,n) 其中,n 为指定的灰度级数目,缺省值为256;imhist(X,map) 就算和显示索引色数字数字图像X 的直方图,map为调色板。

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)复习材料

(1) 名词解释RGB Red Green Blue,红绿蓝三原色CMYK Cyan Magenta yellow blacK , 用于印刷的四分色HIS Horizontal Situation Indicator 水平位置指示器FFT Fast Fourier Transform Algorithm (method) 快速傅氏变换算法CWT continuous wavelet transform 连续小波变换DCT Discrete Cosine Transform 离散余弦变换DWT DiscreteWaveletTransform 离散小波变换CCD Charge Coupled Device 电荷耦合装置Pixel: a digital image is composed of a finite number of elements,each of which has a particular lication and value,these elements are called pixel 像素DC component in frequency domain 频域直流分量GLH Gray Level Histogram 灰度直方图Mather(basic)wavelet:a function (wave) used to generate a set of wavelets, 母小波,用于产生小波变换所需的一序列子小波Basis functions basis image 基函数基图像Multi-scale analysis 多尺度分析Gaussian function 高斯函数sharpening filter 锐化滤波器Smoothing filter/convolution 平滑滤波器/卷积Image enhancement /image restoration 图像增强和图像恢复(2)问答题1. Cite one example of digital image processingAnswer: In the domain of medical image processing we may need to inspect a certain class of images generated by an electron microscope to eliminate bright, isolated dots that are no interest.2.Cite one example of frequency domain operation from the following processing result, make a general comment about ideal highpass filter (figure B) and Gaussian highpass filter(figure D)A. Original imageB. ideal highpass filterIn contrast to the ideal low pass filter, it is to let all the signals above the cutoff frequency fc without loss, and to make all the signals below the cutoff frequency of FC without loss of.C. the result of ideal highpass filterD. Gaussian highpass filterHigh pass filter, also known as "low resistance filter", it is an inhibitory spectrum of the low frequency signal and retain high frequency signal model (or device). High pass filter can make the high frequency components, while the high-frequency part of the frequency in the image of the sharp change in the gray area, which is often the edge of the object. So high pass filter can make the image get sharpening processingE. The result of Gaussian filter3.The original image, the ideal lowpass filter and Gaussian lowpass filter are shown below B nd C .D and E are the result of the eitherfilter B or CA. Draw lines to connect the filter with their resultB. Explain the difference of the two filtersDue to excessive characteristics of the ideal low-pass filter too fast Jun, it will produce a ringing phenomenon.Over characteristics of Gauss filter is very flat, so it is not ringing4.What is the result when applying an averaging mask with the size 1X1?5.State the concept of the Nyquist sampling theorem from the figure belovyThe law of sampling process should be followed, also called the sampling theorem and the sampling theorem. The sampling theorem showsthe relationship between the sampling frequency and the signal spectrum, and it is the basic basis of the continuous signal discretization. In analog / digital signal conversion process, when the sampling frequency fs.max greater than 2 times the highest frequency present in the signal Fmax fs.max>2fmax, sampling digital signal completely retained the information in the original signal, the general practical application assurance sampling frequency is 5 ~ 10 times higher than that of the signal of the high frequency; sampling theorem, also known as the Nyquist theorem6.A mean filter is a linear filter but a median filter is not, why?Mean filter is a typical linear filtering algorithm, it is to point to in the target pixels in the image to a template, this template including its surrounding adjacent pixels and the pixels in itself.To use in the template to replace all the pixels of average pixelvalues.Linear filter, median filter, also known as the main method used in the bounded domain average method.Median filter is a kind of commonly used nonlinear smoothing filter and its basic principle is to put the little value in a digital image or sequence to use value at various points in the field of a point at which the value to replace, its main function is to let the surrounding pixel gray value differences between larger pixel change with the surrounding pixels value close to the values, which can eliminate the noise of the isolated points, so median filter to filter out the salt and pepper noise image is very effective.(3)算法题1.The following matrix A is a 3*3 image and B is 3*3 Laplacian mask, what will be the resulting image? (Note that the elements beyond the border remain unchanged)2.Develop an algorithm to obtain the processing result B from original image A3.Develop an algorithm which computes the pseudocolor image processing by means of fourier tramsformAnswer:The steps of the process are as follow:(1) Multiply the input image f(x,y) by (-1)x+y tocenter the transform;(2) Compute the DFT of the image from (1) to get power spectrumF(u,v) of Fourier transform.(3) Multiply by a filter function h(u,v) .(4) Compute the inverse DFT of the result in (3).(5) Obtain the real part of the result in (4).(6) Multiply the result in (5) by(-1)x+y4.Develop an algorithm to generate approximation image series shown in the following figure b** means of down sampling.(4)编程题There are two satellite photos of night as blew.Write a programwith MATLAB to tell which is brighterAn 8*8 image f(i,i) has gray levels given by the following equation:f(i,i)=|i-j|, i,j=0,1 (7)Write a program to find the output image obtained by applying a 3*3 median filter on the image f(i,j) ;note that the border pixels remain unchanged.Answer:1.Design an adaptive local noise reduction filter and apply it to an image with Gaussian noise. Compare the performance of the adaptive local noise reduction filter with arithmetic mean and geometric mean filter.Answer:clearclose all;rt=imread('E:\数字图像处理\yy.bmp');gray=rgb2gray(rt);subplot(2,3,1);imshow(rt);title('原图像') ;subplot(2,3,2);imshow(gray);title('原灰度图像') ;rtg=im2double(gray);rtg=imnoise(rtg,'gaussian',0,0.005)%加入均值为0,方差为0.005的高斯噪声subplot(2,3,3);imshow(rtg);title('高噪点处理后的图像');[a,b]=size(rtg);n=3;smax=7;nrt=zeros(a+(smax-1),b+(smax-1));for i=((smax-1)/2+1):(a+(smax-1)/2)for j=((smax-1)/2+1):(b+(smax-1)/2)nrt(i,j)=rtg(i-(smax-1)/2,j-(smax-1)/2);endendfigure;imshow(nrt);title('扩充后的图像');nrt2=zeros(a,b);for i=n+1:a+nfor j=n+1:b+nfor m1=3:2m2=(m1-1)/2;c=nrt2(i-m2:i+m2,j-m2:j+m2);%使用7*7的滤波器Zmed=median(median(c));Zmin=min(min(c));Zmax=max(max(c));A1=Zmed-Zmin;A2=Zmed-Zmax;if(A1>0&&A2<0)B1=nrt2(i,j)-Zmin;B2=nrt2(i,j)-Zmax;if(B1>0&&B2<0)nrt2(i,j)= nrt2(i,j);elsenrt2(i,j)=Zmed;endcontinue;endendendendnrt3=im2uint8(nrt2);figure;imshow(nrt3);title('自适应中值滤波图');2. Implement Wiener filter with “wiener2” function of MatLab to an image with Gaussian noise and compare the performance with adaptive local noise reduction filter.代码如下:>> I=imread('E:\数字图像处理\yy.bmp');>>J=rgb2gray(I);>>K = imnoise(J,'gaussian',0,0.005);>>L=wiener2(K,[5 5]);>>subplot(1,2,1);imshow(K);title('高噪点处理后的图像');>>subplot(1,2,2);imshow(L);title('维纳滤波器处理后的图像');3. Image smoothing with arithmetic averaging filter (spatial convolution).图像平滑与算术平均滤波(空间卷积)。

冈萨雷斯版数字图像处理常用的图像处理函数_百度文库

冈萨雷斯版数字图像处理常用的图像处理函数_百度文库

《数字图像处理》冈萨雷斯,Matlab函数汇总图像显示colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据 ice(DIPUM)交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像 montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体 subimage 在单个图形中显示多幅图像 truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据 Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件 Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器 Imfinfo 返回关于图像的文件的信息 Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上 Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除,或用常数除图像 Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减,或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围 Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换 Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构(TFORM)Pixeldup(DIPUM)在两个方向上复制图像的像素 Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd(DIPUM)可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对 Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix(DIPUM)计算向量族的协方差矩阵 Imcontour 创建图像数据的轮廓线Imhist 显示图像数据的直方图Impixel 确定像素的彩色点Improfile 计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval 显示关于像素的信息Regionprops 测量图像区域的属性Statmoments(DIPUM)计算一幅图像直方图的统计中心距 Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析(包括分割、描述和识别)Bayesgauss(DIPUM)高斯模式的贝叶斯分类器 Bound2eight(DIPUM)将4连接边界转换为8连接边界 Bound2four(DIPUM)将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries 追踪区域边界Bwtraceboundary 追踪单个边界Bound2im(DIPUM)将边界转换为图像Boundaries(DIPUM)追踪区域边界Bsubsamp(DIPUM)对边界二次取样Colorgrad(DIPUM)计算一幅RGB图像的向量梯度 Colorseq(DIPUM)分割一幅彩色图像Connectpoly(DIPUM)连接多边形的顶点 Diameter(DIPUM)测量图像区域的直径 Edge(DIPUM)在一幅亮度图像中寻找边缘 Fchcode(DIPUM)计算边界的freeman链码 Frdescp(DIPUM)计算傅里叶描绘子Graythresh 使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough(DIPUM) Hough变换Houghlines(DIPUM)基于Hough变换提取线段 Houghpeaks(DIPUM)在Hough变换中检测峰值Houghpixels(DIPUM)计算属于Hough变换bin的图像像素 Ifrdescp(DIPUM)计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors(DIPUM)从图像堆栈提取向量 Invmoments(DIPUM)计算图像不变距Mahalanobis(DIPUM)计算Mahalanobis距离 Minperpoly(DIPUM)计算最小周长多边形Polyangles(DIPUM)计算多边形内角Princomp(DIPUM)得到主分量向量和相关量 Qtdecomp 执行四叉树分解Qtgetblk 得到四叉树分解中的块值Qtsetblk 在四叉树中设置块值Randvertex(DIPUM)随机置换多边形顶点Regiongrow(DIPUM)由区域生长来执行分割 Signature(DIPUM)计算边界的标记Specxture(DIPUM)计算图像的谱纹理Splitmerge(DIPUM)使用分离-合并算法分割图像 Statxture(DIPUM)计算图像中纹理的统计度量 Strsimilarity(DIPUM)两个串间的相似性度量 X2majoraxis (DIPUM)以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare(DIPUM)计算和显示两个矩阵间的误差 Entropy(DIPUM)计算矩阵的熵的一阶估计 Huff2mat(DIPUM)解码霍夫曼编码矩阵Huffman(DIPUM)为符号源建立一个变长霍夫曼码 Im2jpeg(DIPUM)使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k(DIPUM)使用JPEG2000近似压缩一幅图像 Imratio(DIPUM)计算两幅图像或变量中的比特率 Jpeg2im(DIPUM)解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im(DIPUM)解码IM2JPEG2K压缩的图像 Lpc2mat(DIPUM)解压缩一维有损预测编码矩阵 Mat2huff(DIPUM)霍夫曼编码矩阵Mat2lpc(DIPUM)使用一维有损预测编码矩阵 Quantize(DIPUM)量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq 自适应直方图量化Decorrstretch 对多通道图像应用去相关拉伸Gscale(DIPUM)按比例调整输入图像的亮度 Histeq 使用直方图均衡化来增强对比度Intrans(DIPUM)执行亮度变换Imadjust 调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim 寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise 给一幅图像添加噪声Imnoise2(DIPUM)使用指定的PDF生成一个随机数数组 Imnoise3(DIPUM)生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian(DIPUM)执行自适应中值滤波 Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr(DIPUM)执行频率域相关Dftfilt(DIPUM)执行频率域滤波Fspecial 创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter 滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt(DIPUM)执行线性和非线性空间滤波 Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace 确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器 Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器 Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter(DIPUM)计算频率域高通滤波器 Lpfilter(DIPUM)计算频率域低通滤波器图像去模糊(复原)Deconvblind 使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy 使用Lucy-Richardson方法去模糊 Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx 离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam 计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift 颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam 计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon 计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束 Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray(DIPUM)显示小波分解系数Waveback(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波逆变换 Wavecopy(DIPUM)存取小波分解结构的系数 Wavecut(DIPUM)在小波分解结构中置零系数Wavefast(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波变换 Wavefilter(DIPUM)构造小波分解和重构滤波器 Wavepaste(DIPUM)在小波分解结构中放置系数Wavework(DIPUM)编辑小波分解结构 Wavezero(DIPUM)将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk 为块处理选择块大小Blkproc 为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt 按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作形态学操作(亮度和二值图像)Conndef 默认连通性Imbothat 执行底帽滤波Imclearborder 抑制与图像边框相连的亮结构 Imclose 关闭图像Imdilate 膨胀图像Imerode 腐蚀图像Imextendedmax 最大扩展变换Imextendedmin 最小扩展变换Imfill 填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin 强制最小Imopen 打开图像Imreconstruct 形态学重构Imregionalmax 局部最大区域Imregionalmin 局部最小区域Imtophat 执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作(二值图像)Applylut 使用查表法执行邻域操作 Bwarea 计算二值图像中的对象面积Bwareaopen 打开二值区域(删除小对象) Bwdist 计算二值图像的距离变换Bweuler 计算二值图像的欧拉数 Bwhitmiss 二值击不中操作Bwlabel 在二维图像中标记连接分量 Bwlabeln 在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph 对二值图像执行形态学操作 Bwpack 打包二值图像Bwperim 确定二值图像中的对象的周长 Bwselect 选择二值图像中的对象Bwulterode 最终腐蚀Bwunpack 解包二值图像Endpoints(DIPUM)计算二值图像的端点 Makelut 构建applylut使用的查找表结构元素(STREL)的创建和操作 Getheight 得到strel的高度Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度 Getnhood 得到strel邻域Getsequence 得到分解的strel序列 Isflat 对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel 创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi(DIPUM)计算图像中的ROI的直方图 Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜 Roicolor 基于颜色选择ROIRoifill 在任意区域内平稳地内插 Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly 选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute 在彩色映射中重排颜色Cmunique 寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像 Colormap 设置或得到彩色查找表Imapprox 以很少的颜色近似被索引的图像 Rgbplot 绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform 应用独立于设备的彩色空间变换 Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间 Iccread 读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类 Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类 Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类 Makecform 创建独立于设备的彩色空间变换结构 Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间 Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间 Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间 Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间 Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi(DIPUM)将RGB值转换为HSI彩色空间 Hsi2rgb(DIPUM)将HSI值转换为RGB彩色空间 Whitepoint 返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类 Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift 循环地移位数组Dftuv(DIPUM)计算网格数组Padarray 填充数组Paddedsize(DIPUM)计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass 改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像 Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像 Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象 Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数 Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数 Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像 Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws(DIPUM)对单个像素应用Conway的遗传定律 Manualhist (DIPUM)交互地生成2模式直方图 Twomodegauss(DIPUM)生成一个2模式高斯函数 Uintlut 基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref 获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref 设置图像处理工具箱参数的值。

彩色图像处理(冈萨雷斯 )

彩色图像处理(冈萨雷斯 )
◆例如:用均值滤波器减少噪声,在向量空间中对其分量图像单独ห้องสมุดไป่ตู้ 行类似的处理,可以给出相同的结果。
◆然而,其他滤波器却不能按这样的方式明确表达。例如各种排序统 计滤波器(中值、最大、最小、中点等),当处理标量时还比较简 单,但处理向量时就相当复杂。
彩色图像压缩
◆一张原始图像(1920x1080),如果每个像素24比特表示(RGB),那 么,图像需要的内存大小 1920*1080*3 = 6220800 Byte,大约6M。如果 这样,1G硬盘才存100多张图片。视频也一样,如果视频是1920*1080, 30fps, 1小时。那不压缩大概需要的内存: 6M*30*60*60 = 648000M,大约600G!
便可以通过分别计算每一幅分量图像的拉普拉斯来计算全彩色图像的 拉普拉斯。
用拉普拉斯进行图像锐化
原图像
RGB分量处理
处理强度分量并转换 两种结果的差别 为RGB
HSI彩色空间的分割
◆如果我们希望以彩色为基础分割一幅图像,并且想在各个平面上执 行这一处理,会很自然地首先想到HSI空间,因为在色调图像中描绘彩色 很方便。典型地,为了在色调图像中分离出感兴趣的孤立区域,将饱和 度用作一幅模板图像。在彩色图像分割中不常使用亮度图像,因为它不 携带彩色信息。
亮度分量稍微平 滑一些,这是因 为亮度分量是 RGB三个分量平 均。
彩色图像中的噪声
绿色图像被椒盐噪声污染,无 论盐粒还是胡椒粒噪声的概率 都是0.5.
单个RGB通道受到噪声污染, 会把噪声散步到HSI所有的分量 图像上。这是因为HSI分量的计 算会用到RGB的所有分量。
彩色图像中的噪声
◆全彩色图像滤波可以在每一幅图像的基础上或依靠该过程直接在彩 色向量空间中执行。

冈萨雷斯数字图像处理4讲解

冈萨雷斯数字图像处理4讲解
第4章 频域处理
一、背景知识
频域滤波,就是对图像做傅里叶变换后进行的处理 频域滤波在图像增强、图像复原、图像数据压缩等
过程中都起着重要作用 频域滤波包括低通滤波、高通滤波和高频强调滤波
一、二维离散傅里叶变换
令f(x,y)表示一幅大小为MXN的图像,其中 x=0,1,2, …,M-1, y=0, 1, 2, …, N-1
二、 Matlab中的二维DFT
显示频谱: FC = fftshift(F) imshow(abs(FC), [])
对数变换可以拓展显示范围 S2 = log(1 + abs(FC)) imshow(S2, [])
二、 Matlab中的二维DFT
傅里叶逆变换: f=ifft2(F)
图像处理中,逆变换结果一般只取实部: f = real(ifft2(F))
三、频域滤波
P = 2^nextpow2(2*m); PQ = [P, P]; elseif nargin == 3 m = max([AB CD]); P = 2^nextpow2(2*m); PQ = [P, P]; else error('Wrong number of inputs.') end
f (x, y)
1
M 1 N 1
F (u, v)e j 2 (ux / M vy/ N )
MN u0 v0
其中x=0,1,2, …,M-1和y=0, 1, 2, …, N-1 F(u,v)在这里称为傅里叶系数 Matlab中F(1,1)=F(0,0)
一、二维离散傅里叶变换
在原点处的频率值F(0,0)称为直流分量 傅里叶变换的频谱定义为
M 1 N 1
F(u, v)
f (x, y)e j2 (ux/ M vy/ N )

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)

数字图像处理课件(冈萨雷斯第三版)

这是一幅pgm格式的彩色照片
这是pgm格式彩色照片16进 位制部分代码。原代码是不 分行的字符串。这里写成分 行的形式 (注意:LF=换行; SP=空格; #=注解行): 0x50 0x35 0x0A 表示P5 (LF); 0x23 0x20 0x20 0x49 …0x0A 表示#(SP)(SP)I…(LF) ; 0x36 0x34 0x30 0x20 0x34 0x38 0x30 0x0A 表示640(SP)480(LF); 0x32 0x35 0x35 0x0A ………………………………… 表示255(LF) ………………………………… 0x27 0x27 … 表示23, 23,…(像素灰度值)
1.2 图象处理和分析
1.2.1 图象处理和分析系统 图像处理和分析系统包括如下模块:图像采集模块、图像 显示模块、图像存储模块、图像通讯模块和图像处理和分 析模块。 1.2.2 模块 • 图象采集模块 CCD • 图象显示模块 CRT,LCD • 图象存储模块 内存、帧缓存、硬盘 • 图象通讯模块 LAN、WAN • 图象处理和分析模块
注意: 视觉:指光对感官的刺激和视觉系统的感觉。 视知觉:指如何通过视觉形成关于外部世界的表象。
2.2 人眼与亮度视觉
bmp(Bitmap)格式
• BMP(Bitmap-File)图形文件是Windows采用的图形文件格 式,在Windows环境下运行的所有图象处理软件都支持 BMP图象文件格式。Windows系统内部各图像绘制操作都 是以BMP为基础的。 • Windows 3.0以前的BMP图文件格式与显示设备有关,因 此把这种BMP图象文件格式称为设备相关位图 DDB(device-dependent bitmap)文件格式。 • Windows 3.0以后的BMP图象文件与显示设备无关,因此 把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图DIB(deviceindependent bitmap)格式(注:Windows 3.0以后,在系统 中仍然存在DDB位图,象BitBlt()这种函数就是基于DDB 位图的。

数字图像处理(冈萨雷斯)-4 频域平滑及锐化滤波

数字图像处理(冈萨雷斯)-4 频域平滑及锐化滤波
第4章
频域图像增强
——图像的频域分析 频率域滤波
频率域平滑(低通)滤波器
频率域锐化(高通)滤波器
4.8 频率域平滑滤波
第4章 频率域滤波
• 图像的平滑除了在空间域中进行外,也可以在频率域中进
行。由于噪声主要集中在高频部分,为去除噪声改善图像 质量,滤波器采用低通滤波器 H 可达到平滑图像的目的
2 2 2 2
H (u, v) 4 (u v ) (4.9 5)
2 2 2
原点从(0,0)移到(P/2,Q/2),所以,滤波函数平移为
H (u, v) 4 2 (u P 2) 2 (v Q 2) 2 4 2 D 2 (u, v) (4.9 6)


(u P 2)2 (v Q 2) 2 F (u, v) f ( x, y) 4
2 2
从原始图像中减去拉普拉斯算子部分,形成
g(x,y)的增强图像
g ( x, y ) f ( x, y ) f ( x, y ) (4.9 8)
4.8 频率域平滑滤波
理想低通滤波器 总图像功率值PT
P 1 Q 1 u 0 v 0
PT P ( u, v ) (4.8 3)
2
其中:
P (u, v ) F (u, v ) R2 (u, v ) I 2 (u, v )

原点在频率域的中心,半径为D0的圆包含%的功率
圆环具有半径5,15,30,80和230个像素
图像功率为92.0%,94.6%,96.4%,98.0%和99.5%
4.8
频率域平滑滤波
理想低通滤波器举例4.16——具有振铃现象
原图

数字图像处理(冈萨雷斯)-2_数字图像处理基础解析

数字图像处理(冈萨雷斯)-2_数字图像处理基础解析

2.4.3 空间和灰度分辨率
空间分辨率(spatial resolution) 图像中可分辨的最小细节,主要由采样间隔值决定
采样间隔值越小,空间分辨率越高
a)20 km/pixel;
空间分辨率
(低)
b)10 km/pixel
空间分辨率
(高)
灰度级L不变
空间分辨率变化对图像视觉效果的影响
(a) 原始图像(256×256)(b)采样图像(128×128)(c)采样图像(64×64)
像素的相邻仅说明了两个像素在位置上的关系,若 再加上取值相同或相近,则称两个像素邻接。
1、两个像素p和q邻接的条件 (1)位置相邻
p(m,n)和q(s,t)位置上满足相邻,即
(2)灰度值相近,即称为灰度值相近(似)准则。 称为灰度值相近(似)准则。
2、邻接性
2.5 像素间的一些基本关系
令V是用于定义邻接性的灰度值集合(相似性准则),存 在三种类型的邻接性:
(1) 4邻接:若像素p和q的灰度值均属于V中的元素,且q 在N4(p)中,则p和q是4邻接的.
(2) 8邻接:若像素p和q的灰度值均属于V中的元素,且q 在N8(p)集中,则p和q是8邻接的.
(3) m邻接(混合邻接):若像素p和q的灰度值均属于V中的 元素,{①q在N4(p)中,或者②q在ND(p)中}且{集合 N4(p)∩N4(q)没有V值的像素},则具有V值的像素p和q 是m邻接的.
(b)图中,q1和q2 之间存在2条通路; (c)图中,q1和q2 之间只有1条通路;(m通路)

,可以规定灰度级范围为[ 0 , L - 1]
2.4 图像取样和量化
获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图 像,但是传感器的输出是连续的电压波形,因此需 要把连续的感知数据转换为数字形式。

冈萨雷斯数字图像处理4

冈萨雷斯数字图像处理4

五、低通频域滤波器
理想低通滤波器(ILP)具有传递函数:
1 H (u, v) 0
若D(u, v) D0 若D(u, v) D0
n阶巴特沃兹低通滤波器(BLPF),截止频率
为D0
H
(u,
v)

1ຫໍສະໝຸດ [1 D(u, v)
/
D0
]2n
高斯低通滤波器(GLPF)的传递函数为:
H (u, v) eD2 (u,v)/ 2D02
五、在频率域直接生成滤波器
其中函数meshgrid用来生成网格数组,语 法:
[C, R] = meshgrid(c,r);
c和r是输入的行向量,C和R是输出的矩阵 C和R的维数为length(c)*length(r) 其中C的行是c的副本,R的列是r的副本 如c=[0,1]; r=[0, 1, 2]; 则C=[0 1 R=[0 0
M 1 N 1
F(u, v)
f (x, y)e j2 (ux/ M vy/ N )
x0 y0
其中u=0,1,2, …,M-1和v=0, 1, 2, …, N-1
频域系统是由F(u,v)所构成的坐标系统,其中u和 v是频率变量
利用欧拉公式可以手工计算傅里叶变换
一、二维离散傅里叶变换
自定义函数paddedsize()用来计算P、Q的最小偶 数值,以满足快速傅里叶变换FFT的计算需要
三、频域滤波
为避免折叠误差的干扰,在做频域滤波前要对输入 的图像和滤波器进行扩充补零的操作
设f(x,y)的大小为AXB, h(x,y)的大小为CXD, 则扩充后的函数大小为PXQ,其中: P>=A+C-1 Q>=B+D-1

数字图像处理(冈萨雷斯)-5

数字图像处理(冈萨雷斯)-5

示为
gx, y hx, y★ f x, y x, y
空间域上的卷积等同于频率域上的乘积
hx, y表示退化系
统的系统函数
Gu,v Hu,vFu,v Nu,v
有噪声情况下的图像复原
• 必须知道噪声的统计特性以及噪声和图像信号的相 关情况,这是非常复杂的。在实际应用中,往往假 设噪声是白噪声,即它的频谱密度为常数,且与图 像不相关。
3×3算术均值滤波器 3×3几何均值滤波器,图像更清晰
5.3.1 均值滤波器 例5.2 均值滤波举例
“胡椒”噪声干扰图像 “盐”噪声干扰图像
3×3大小,Q=1.5的 3×3大小,Q=-1.5的 逆谐波均值滤波器 逆谐波均值滤波器
⑥脉冲噪声(椒盐噪声) 脉冲噪声(椒盐噪声)的PDF
Pa p ( z ) Pb 1 P P a b za zb 其它 (5.2 14)
如果pa或pb为零,则脉冲噪声称为单极脉冲 如果pa或pb均不为零,则脉冲噪声称为双极脉冲噪声或椒盐噪声,在图像上
表现为孤立的亮点或暗点
与图像增强相似,图像复原的目的也是改善图像质量
目的是取得较好的视觉效果,不需要考虑图像退化的真实物理过
图像增强主要是一个主观过程,一般要利用人的的视觉系统特性, 程,增强后的图像也不一定要逼近原始图像;而图像复原主要是一
个客观过程,需要针对图像的退化原因设法进行补偿,因此需要对 图像的退化过程有一定的先验知识,利用图像退化的逆过程去恢 复原始图像,使复原后的图像尽可能的接近原图像。
频率分量一般位置的某些知识时,自动分析
噪声参数的估计
计算一小块带有(a)高斯 (b)瑞利 (c)均匀噪声的图像的直方图
计算小块图像的灰度值的均值和方差。考虑由S定义的一条子 带(子图像)

数字图像处理_第三版_知识总结及习题解答(冈萨雷斯版)

数字图像处理_第三版_知识总结及习题解答(冈萨雷斯版)

把图像看作是平面中各个像素组成的集合,然后直接对这一二维函数进行相应的处理。主要有两大类: · 域处理法:包括梯度运算,拉普拉斯算子运算,平滑算子运算和卷积运算。 · 点处理法:包括灰度处理,面积、周长、体积、重心运算等等。 2.变换域法 数字图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换,然后在施行各种处理,处理后再反变换到空 间域,得到处理结果。 包括滤波、数据压缩、特征提取等处理。 1.5 数字图像处理的主要内容 完整的数字图像处理系统大体上可分为如下几个方面: 1.图像的信息的获取(Image information acquisition) 把一幅图像转换成适合输入计算机和数字设备的数字信号。需要两个部件以获取数字图像: (1)物理设备,该设备对我们希望成像的物体发射的能量很敏感。 (2)数字化器,是一种把物理感知装置的输出转化为数字形式的设备。 常见的图像输入设备有:扫描仪、摄像机、数码相机、图像采集卡等 2.图像信息的存储(Image information storage) 主要有三类: (1)处理过程中使用的快速存储器; ·计算机内存。 ·帧缓存,通常可存储多幅图像并可以视频速度读取。它可以允许对图像进行放大、缩小,以及垂直翻转 和水平翻转。 (2)用于比较快的重新调用的在线或联机存储器; ·磁盘,可存储几个 G byte 的数据; ·磁光存储器,可在 51/4 英寸的光片上存储上 G byte 的数据; ·光盘塔,一个光盘塔可放几十个到几百个光盘,利用机械装置插入或从光盘驱动器中抽取光盘。 (3)不经常使用的数据库(档案库)存储器。 ·磁带。长 13 英尺的磁带可存储近 1G byte 的数据,但储藏寿命较短。 · 一次写多次读 (WORM) 光盘。 可在 12 英寸的光盘上存储 6G byte 数据, 在 14 英寸的光盘上存储 10G byte 数据,并易于储藏。 3.图像信息的传送(Image information transmission) 可分为系统内部传送与远距离传送: (1)内部传送: 指在不同设备间交换图像数据。现在有许多用于局域通信的软件和硬件以及各种标准协议。多采用 DMA(Direct Memory Access)技术以解决速度问题。 (2)外部远距离传送: 主要问题是图像数据量大而传输通道比较窄。 这一状况由于光纤和其他宽带技术的发展,正在迅速得到改进。另一方面,解决这个问题需要依靠对图像 数据压缩。 4.图像的输出与显示 图像处理的最终目的是为人或机器提供一幅更便于解释和识别的图像。因此图像的输出也是图像处理的重 要内容之一。 主要分两类: (1)硬拷贝(记录图像) 。如激光打印机、胶片照相机、热敏装置、喷墨装置和数字单元(如 CD-ROM)等。 (2)软拷贝。如 CRT (Cathode Ray Tube)显示、液晶显示器(LCD) 、场致发光显示(FED) 。 5.数字图像处理(Digital image processin波特率度量,其定义为每秒中传输的比特数。通常的传输是以一 个开始比特、一个字节(8 比特)的信息和一个停止比特组成的包完成的。基于这个概念回 答下列问题: (a)用 56K 波特的调制解调器传输一幅 1024×1024、256 级灰度的图像要花费几分钟? (b) 以750K 波特 [是典型的电话 DSL (数字用户线) 连接的速度] 传输要用多少时间? 解:(a)传输数据包(包括起始比特和终止比特)为:N=n+m=10bits 对于一幅1024×1024 大小的图像,其总的数据量为M=(1024)2×N, 故以56K 波特的速率传输所需时间为T=M/56000=(1024)2×(8+2)/56000=187.25s=3.1min (b) 以750K 波特的速率传输所需时间为T=M/56000=(1024)2×(8+2)/750000=14s (类似题目) 在串行通信中,常用波特率描述传输的速率,它被定义为每秒传输的数据 比特数。串行通信中,数据传输的单位是帧,也称字符。假如一帧数据由一个起始比特位、 8 个信息比特位和一个结束比特位构成。根据以上概念,请问: (1)如果要利用一个波特率为56kbps(1k=1000)的信道来传输一幅大小为1024×1024、 256级灰度的数字图像需要多长时间? (2)如果是用波特率为750kbps 的信道来传输上述图像,所需时间又是多少? (3)如果要传输的图像是512×512的真彩色图像(颜色数目是32 bit),则分别在上面两 种信道下传输,各需要多长时间? 解答: (1)传输的比特数为1024×1024×8×(1+8+1)/8=10485760,则在波特率为56kbps 的信道 上传输时,所需时间为10485760/56000=187.25 秒。

[课件]冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理PPT

[课件]冈萨雷斯数字图像处理第五章彩色图像处理PPT

X11 X12 X X22 21 X Xm1 Xm2
X1n X2n Xmnmn
r1 r 2 map ri rL
g1 g2 gi gL
b1 b2 bi bL L3
256×256×256=16 777 216≈1670万种颜色。 这足以表示自然界的任一颜色,故又称其为 24位真彩色。
第五章 彩色图象处理
• 一幅图像中的每一个像素点均被赋予不同的RGB值,
便可以形成真彩色图像,如红色(255,0,0)、绿色(0, 255,0)、蓝色(0,0,255)、青色(0,255,255)、品红 (255,0,255)、黄色(255,255,0)、白色(255,255, 255)、黑色(0,0,0)等,等比例混合三基色产生的是 灰色。 RGB颜色模型可用一个三维空间中的单位立方体 来表示,如图所示。
第五章 彩色图象处理
索引图像X与对应示意图
r1 r2 . . rk . . rL X
g1 b1 g2 b2 . . . . gk bk . . . . gL bL map
圆圈圈过的元素之值=k-1(X为uint8 uint16)
第五章 彩色图象处理 索引图像文件的读取 – [X, map] = imread(filename, fmt) – [X, map] = imread( filename, fmt ) reads the indexed image in filename into X and its associated colormap into map. The colormap values are rescaled to the range [0,1]. 索引图像的显示 – imshow(X, map) 或 – image(X) – colormap(map)
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《数字图像处理》冈萨雷斯,Matlab函数汇总图像显示colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice(DIPUM)交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器Imfinfo 返回关于图像的文件的信息Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除,或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减,或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构(TFORM)Pixeldup(DIPUM)在两个方向上复制图像的像素Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd(DIPUM)可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix(DIPUM)计算向量族的协方差矩阵Imcontour 创建图像数据的轮廓线Imhist 显示图像数据的直方图Impixel 确定像素的彩色点Improfile 计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval 显示关于像素的信息Regionprops 测量图像区域的属性Statmoments(DIPUM)计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析(包括分割、描述和识别)Bayesgauss(DIPUM)高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight(DIPUM)将4连接边界转换为8连接边界Bound2four(DIPUM)将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries 追踪区域边界Bwtraceboundary 追踪单个边界Bound2im(DIPUM)将边界转换为图像Boundaries(DIPUM)追踪区域边界Bsubsamp(DIPUM)对边界二次取样Colorgrad(DIPUM)计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq(DIPUM)分割一幅彩色图像Connectpoly(DIPUM)连接多边形的顶点Diameter(DIPUM)测量图像区域的直径Edge(DIPUM)在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode(DIPUM)计算边界的freeman链码Frdescp(DIPUM)计算傅里叶描绘子Graythresh 使用Ostu方法计算图像的全局阈值Houghlines(DIPUM)基于Hough变换提取线段Houghpeaks(DIPUM)在Hough变换中检测峰值Houghpixels(DIPUM)计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp(DIPUM)计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors(DIPUM)从图像堆栈提取向量Invmoments(DIPUM)计算图像不变距Mahalanobis(DIPUM)计算Mahalanobis距离Minperpoly(DIPUM)计算最小周长多边形Polyangles(DIPUM)计算多边形内角Princomp(DIPUM)得到主分量向量和相关量Qtdecomp 执行四叉树分解Qtgetblk 得到四叉树分解中的块值Qtsetblk 在四叉树中设置块值Randvertex(DIPUM)随机置换多边形顶点Regiongrow(DIPUM)由区域生长来执行分割Signature(DIPUM)计算边界的标记Specxture(DIPUM)计算图像的谱纹理Splitmerge(DIPUM)使用分离-合并算法分割图像Statxture(DIPUM)计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity(DIPUM)两个串间的相似性度量X2majoraxis(DIPUM)以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare(DIPUM)计算和显示两个矩阵间的误差Entropy(DIPUM)计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat(DIPUM)解码霍夫曼编码矩阵Huffman(DIPUM)为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg(DIPUM)使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k(DIPUM)使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio(DIPUM)计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im(DIPUM)解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im(DIPUM)解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat(DIPUM)解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff(DIPUM)霍夫曼编码矩阵Mat2lpc(DIPUM)使用一维有损预测编码矩阵Quantize(DIPUM)量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq 自适应直方图量化Decorrstretch 对多通道图像应用去相关拉伸Gscale(DIPUM)按比例调整输入图像的亮度Histeq 使用直方图均衡化来增强对比度Imadjust 调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim 寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise 给一幅图像添加噪声Imnoise2(DIPUM)使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3(DIPUM)生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian(DIPUM)执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr(DIPUM)执行频率域相关Dftfilt(DIPUM)执行频率域滤波Fspecial 创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter 滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt(DIPUM)执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace 确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter(DIPUM)计算频率域高通滤波器Lpfilter(DIPUM)计算频率域低通滤波器图像去模糊(复原)Deconvblind 使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy 使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg 使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr 使用维纳滤波器去模糊Edgetaper 使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx 离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam 计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift 颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam 计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon 计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray(DIPUM)显示小波分解系数Waveback(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy(DIPUM)存取小波分解结构的系数Wavecut(DIPUM)在小波分解结构中置零系数Wavefast(DIPUM)执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter(DIPUM)构造小波分解和重构滤波器Wavepaste(DIPUM)在小波分解结构中放置系数Wavework(DIPUM)编辑小波分解结构Wavezero(DIPUM)将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk 为块处理选择块大小Blkproc 为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt 按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter 执行一般的滑动邻域操作形态学操作(亮度和二值图像)Conndef 默认连通性Imbothat 执行底帽滤波Imclearborder 抑制与图像边框相连的亮结构Imclose 关闭图像Imdilate 膨胀图像Imerode 腐蚀图像Imextendedmax 最大扩展变换Imextendedmin 最小扩展变换Imfill 填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin 强制最小Imopen 打开图像Imreconstruct 形态学重构Imregionalmax 局部最大区域Imregionalmin 局部最小区域Imtophat 执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作(二值图像)Applylut 使用查表法执行邻域操作Bwarea 计算二值图像中的对象面积Bwareaopen 打开二值区域(删除小对象)Bwdist 计算二值图像的距离变换Bweuler 计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss 二值击不中操作Bwlabel 在二维图像中标记连接分量Bwlabeln 在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph 对二值图像执行形态学操作Bwpack 打包二值图像Bwperim 确定二值图像中的对象的周长Bwselect 选择二值图像中的对象Bwulterode 最终腐蚀Bwunpack 解包二值图像Endpoints(DIPUM)计算二值图像的端点Makelut 构建applylut使用的查找表结构元素(STREL)的创建和操作Getheight 得到strel的高度Getneighbors 得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood 得到strel邻域Getsequence 得到分解的strel序列Isflat 对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel 创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi(DIPUM)计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor 基于颜色选择ROIRoifill 在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly 选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute 在彩色映射中重排颜色Cmunique 寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap 设置或得到彩色查找表Imapprox 以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot 绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform 应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread 读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform 创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi(DIPUM)将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb(DIPUM)将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint 返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift 循环地移位数组Dftuv(DIPUM)计算网格数组Padarray 填充数组Paddedsize(DIPUM)计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass 改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws(DIPUM)对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist(DIPUM)交互地生成2模式直方图Twomodegauss(DIPUM)生成一个2模式高斯函数Uintlut 基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref 获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref 设置图像处理工具箱参数的值。

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