matlab 一些图像处理函数
MATLAB图像处理函数大全
Matlab图像处理函数大全目录图像增强 (3)1. 直方图均衡化的Matlab 实现 (3)1.1 imhist 函数 (3)1.2 imcontour 函数 (3)1.3 imadjust 函数 (3)1.4 histeq 函数 (4)2. 噪声及其噪声的Matlab 实现 (4)3. 图像滤波的Matlab 实现 (4)3.1 conv2 函数 (4)3.2 conv 函数 (5)3.3 filter2函数 (5)3.4 fspecial 函数 (6)4. 彩色增强的Matlab 实现 (6)4.1 imfilter函数 (6)图像的变换 (6)1. 离散傅立叶变换的Matlab 实现 (6)2. 离散余弦变换的Matlab 实现 (7)2.1. dct2 函数 (7)2.2. dict2 函数 (8)2.3. dctmtx函数 (8)3. 图像小波变换的Matlab 实现 (8)3.1 一维小波变换的Matlab 实现 (8)3.2 二维小波变换的Matlab 实现 (9)图像处理工具箱 (11)1. 图像和图像数据 (11)2. 图像处理工具箱所支持的图像类型 (12)2.1 真彩色图像 (12)2.2 索引色图像 (13)2.3 灰度图像 (14)2.4 二值图像 (14)2.5 图像序列 (14)3. MATLAB图像类型转换 (14)4. 图像文件的读写和查询 (15)4.1 图形图像文件的读取 (15)4.2 图形图像文件的写入 (16)4.3 图形图像文件信息的查询imfinfo()函数 (16)5. 图像文件的显示 (16)5.1 索引图像及其显示 (16)5.2 灰度图像及其显示 (16)5.3 RGB 图像及其显示 (17)5.4 二进制图像及其显示 (17)5.5 直接从磁盘显示图像 (18)图像处理函数 (18)图像处理函数详解——strel (18)图像处理函数详解——roipoly (19)图像处理函数详解——roifilt2 (20)图像处理函数详解——roifill (20)图像处理函数详解——roicolor (21)matlab图像处理函数详解——rgb2gray (22)Matlab图像处理函数：regionprops (22)图像处理函数详解——padarray (26)图像处理函数详解——nlfilter (27)图像处理函数详解——montage (27)函数详解——mat2gray (28)图像处理函数详解——imclose (29)图像处理函数详解——imopen (29)图像处理函数详解——imerode (30)图像处理函数详解——imdilate (30)图像处理函数详解——imresize (31)图像处理函数详解——imnoise (32)图像处理函数详解——imhist (32)图像处理函数详解——imfinfo (33)图像处理函数详解——imcomplement (34)图像处理函数详解——imapprox (35)图像处理函数详解——imadjust (35)图像处理函数详解——imadd (36)图像处理函数详解——im2uint8 (36)图像处理函数详解——im2bw (37)图像处理函数详解——histeq (37)图像处理函数详解——dither (38)图像处理函数详解——conv2 (38)图像处理函数详解——colfilt (39)图像处理函数详解——bwperim (39)图像处理函数详解——bwlabel (40)图像处理函数详解——bwareaopen (41)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) 就算和显示索引色图像 X 的直方图，map 为调色板。
彩色图像处理MATLAB函数简介
thresholding.
im2double - Convert image array to double precision.
1 函数简介
ind2gray - Convert indexed image to intensity image.
ind2rgb
- Convert indexed image to RGB image
rgb2ycbcr - Convert RGB values to YCBCR color
space.
whitepoint - Returns XYZ values of standard
illuminants.
xyz2double - Convert XYZ color values to double.
grayslice - Create indexed image from intensity image
by thresholding.
graythresh - pute global image threshold using
Otsu's method.
im2bw
- Convert image to binary image by
space transform structure.
ntsc2rgb - Convert NTSC values to RGB color space.
1 函数简介
rgb2hsv - Convert RGB values to HSV color space
MATLAB Toolbox .
rgb2ntsc - ConvБайду номын сангаасrt RGB values to NTSC color space.
Matlab中图像函数大全 2
Matlab中图像函数大全2matlab 2009-10-26 21:08:13 阅读900 评论0 字号：大中小订阅边学边和大家交流，我将我在学习中搜集到的资料和大家分享！图像处理函数详解——strel功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。
用法：SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。
其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon参数parameters一般控制SE的大小。
例子：se1 = strel('square',6)% 创建6*6的正方形se2 = strel('line',10,45)% 创建直线长度10，角度45se3 = strel('disk',15)% 创建圆盘半径15se4 = strel('ball',15,5)% 创建椭圆体，半径15，高度5图像处理函数详解——roipoly功能：用于选择图像中的多边形区域。
用法：BW = roipoly(I,c,r)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。
BW选中的区域为1，其他部分的值为0.BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。
BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。
Matlab中的图像去模糊与运动估计技术详解
Matlab中的图像去模糊与运动估计技术详解导言在数字图像处理中，图像模糊是一个常见的问题。
图像模糊可以由多种原因引起，如图像采集设备或相机的不稳定性、图像运动或振动等。
在Matlab中，有许多强大的图像处理工具和函数可以帮助我们解决这些模糊问题。
本文将详细介绍Matlab中的图像去模糊和运动估计技术。
一、图像去模糊技术1.1 点扩散函数（PSF）估计在进行图像去模糊之前，我们首先需要估计点扩散函数（Point Spread Function，PSF）。
PSF描述了从一个点源发出的光在传播过程中如何扩散。
Matlab中有多种方法可以估计PSF。
其中一种常用的方法是利用模糊图像和原始清晰图像之间的关系来估计PSF。
Matlab提供了一些函数，如“deconvblind”和“deconvreg”，可用于此目的。
1.2 盲去卷积在图像模糊恢复中，如果我们没有关于图像模糊的先验知识，就需要使用盲去卷积技术。
盲去卷积是指在不知道点扩散函数的情况下，通过观察被模糊的图像和已知的待恢复的图像之间的差异来进行图像去模糊操作。
Matlab中的“deconvblind”函数可以用于盲去卷积。
1.3 维纳滤波维纳滤波是一种常用的图像去模糊技术，它在图像恢复过程中考虑了模糊和噪声。
维纳滤波通过最小化图像的均方误差来进行优化。
Matlab中的“wiener2”函数可以用于维纳滤波。
1.4 正则约束图像修复正则约束图像修复是一种通过将图像恢复问题转化为最小化一个带有正则项的目标函数来进行图像去模糊操作的技术。
常用的正则项包括全变差（Total Variation）和L1范数。
Matlab中的“deconvreg”函数可以用于正则约束图像修复。
二、运动估计技术2.1 全局运动估计全局运动估计通常用于估计整个图像或图像序列中的全局运动。
这种方法通过找到在两个或多个图像之间最佳匹配的位置来估计运动。
Matlab中的“imregtform”函数可以用于全局运动估计。
matlab image函数用法
matlab image函数用法MATLAB Image函数用法Image函数是Matlab的一个基本的图像处理函数，可以用来读取、显示和储存各种格式的图像，并且可以进行基本的图像矩阵变换，是Matlab中常用的图像处理方法。
以下将详细介绍如何使用Image函数：第一步：载入图片如果要对某个图片进行处理，首先需要将其载入Matlab环境中，可以使用Image函数来实现。
可以通过下面的代码来完成：A = imread('path_to_image');其中path_to_image指定了图片的位置，读取后会自动填充到变量A 中，这样就可以用A来进行后续的处理。
第二步：显示载入的图片载入完图片以后，我们可以使用下面的命令来显示该图片：imshow(A);这步骤完成后，就可以在Matlab环境中看到载入的图片。
第三步：图像矩阵变换如果要对载入的图片进行像素矩阵的变换，比如反转、镜像等等，可以使用以下代码来实现：B = imrotate(A, 90); //旋转90度C = flipud(A); //上下翻转D = fliplr(A); //左右翻转这些操作会对载入的图片进行像素矩阵变换，变换后的图像就会储存到相应变量中，例如旋转后的图像就会储存在B中，上下翻转后的图像就会储存在C中，左右翻转后的图像就会储存在D中，之后可以使用imshow函数来查看这些变换后的图片。
第四步：存储变换后的图片如果想对变换后的图片进行存储，可以使用Image函数中提供的imwrite函数来实现，可以使用如下代码：imwrite(B,'rotated.jpg'); //保存旋转后的图片imwrite(C,'Vertical_flip.jpg'); //保存上下翻转后的图片imwrite(D,'Horizontal_flip.jpg'); //保存左右翻转后的图片其中，括号内的参数指定图片的存储路径和名称，执行完上述代码，就可以在指定位置看到三张变换后的图片。
MATLAB的常用函数和工具介绍
MATLAB的常用函数和工具介绍MATLAB是一款被广泛应用于科学计算和工程设计的软件，它提供了丰富的函数库和工具箱，能够帮助用户进行数据分析、模拟仿真、图像处理、信号处理等多种任务。
本文将介绍一些MATLAB常用的函数和工具，帮助读者更好地利用MATLAB进行编程和数据处理。
一、MATLAB函数介绍1. plot函数：该函数用于绘制二维图形，如折线图、曲线图等。
通过输入数据点的坐标，plot函数可以帮助用户快速可视化数据分布，同时支持自定义线型、颜色和标注等功能。
2. imread函数：该函数用于读取图像文件，支持常见的图像格式，如JPEG、PNG等。
通过imread函数，用户可以方便地加载图像数据进行后续的处理和分析。
3. fft函数：该函数用于进行快速傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号。
傅里叶变换在信号处理中广泛应用，通过fft函数，用户可以快速计算信号的频谱信息。
4. solve函数：该函数用于求解方程组，支持线性方程和非线性方程的求解。
用户只需输入方程组的表达式，solve函数会自动求解变量的值，帮助用户解决复杂的数学问题。
5. mean函数：该函数用于计算数据的平均值。
mean函数支持数组、矩阵和向量等多种数据类型，可以方便地对数据进行统计分析。
6. importdata函数：该函数用于导入外部数据文件，如文本文件、CSV文件等。
通过importdata函数，用户可以将外部数据加载到MATLAB中，进行后续的数据处理和分析。
二、MATLAB工具介绍1. MATLAB Editor：这是MATLAB自带的编辑器，可以用于编写和调试MATLAB代码。
它提供了代码高亮、自动缩进和代码片段等功能，能够提高编程效率和代码可读性。
2. Simulink：这是MATLAB的一个强大的仿真工具，用于建立动态系统的模型并进行仿真。
Simulink支持直观的图形化建模界面，用户可以通过拖拽元件和线条来搭建系统模型，进而进行仿真和系统分析。
用matlab实现数字图像处理几个简单例子
实验报告实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）实验二图像的代数运算实验三filter2实现均值滤波实验四图像的缩放朱锦璐04085122实验一图像的傅里叶变换（旋转性质）一、实验内容对图（1.1）的图像做旋转，观察原图的傅里叶频谱和旋转后的傅里叶频谱的对应关系。
图（1.1）二、实验原理首先借助极坐标变换x=rcosθ,y=rsinθ,u=wcosϕ,v=wsinϕ,,将f(x,y)和F(u,v)转换为f(r,θ)和F（w，ϕ）.f(x,y) <=> F(u，v)f(rcosθ,rsinθ)<=> F(wcosϕ，wsinϕ)经过变换得f( r,θ+θ。
)<=>F(w,ϕ+θ。
)上式表明，对f(x,y)旋转一个角度θ。
对应于将其傅里叶变换F(u，v)也旋转相同的角度θ。
F(u,v)到f(x,y)也是一样。
三、实验方法及程序选取一幅图像，进行离散傅里叶变换，在对其进行一定角度的旋转，进行离散傅里叶变换。
>> I=zeros(256,256); %构造原始图像I(88:168,120:136)=1; %图像范围256*256，前一值是纵向比，后一值是横向比figure(1);imshow(I); %求原始图像的傅里叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figure(2)imshow(J1,[5 50])J=imrotate(I,45,'bilinear','crop'); %将图像逆时针旋转45°figure(3);imshow(J) %求旋转后的图像的傅里叶频谱J1=fft2(J);F=abs(J1);J2=fftshift(F);figure(4)imshow(J2,[5 50])四、实验结果与分析实验结果如下图所示（1.2）原图像（1.3）傅里叶频谱（1.4）旋转45°后的图像（1.5）旋转后的傅里叶频谱以下为放大的图（1.6）原图像（1.7）傅里叶频谱（1.8）旋转45°后的图像（1.9）旋转后的傅里叶频谱由实验结果可知1、从旋转性质来考虑，图（1.8）是图（1.6）逆时针旋转45°后的图像，对比图（1.7）和图（1.9）可知，频域图像也逆时针旋转了45°2、从尺寸变换性质来考虑，如图（1.6）和图（1.7）、图（1.8）和图（1.9）可知，原图像和其傅里叶变换后的图像角度相差90°，由此可知，时域中的信号被压缩，到频域中的信号就被拉伸。
matlab数字图像处理函数大全
Import, Export, and ConversionDisplay and ExplorationGeometric Transformation, Spatial ReferencingImage EnhancementImage AnalysisRead image from graphics fileWrite image to graphics fileInformation about graphics fileRead metadata from National Imagery Transmission Format (NITF) file Read image from NITF fileRead metadata from DPX fileRead DPX imageRead metadata from header file of Analyze 7.5 data setRead image data from image file of Analyze 7.5 data setRead metadata from Interfile fileRead images in Interfile formatAnonymize DICOM fileGet or set active DICOM data dictionaryDisplay DICOM file structureRead metadata from DICOM messageFind attribute in DICOM data dictionaryRead DICOM imageGenerate DICOM unique identifierWrite images as DICOM filesRead high dynamic range (HDR) imageWrite Radiance high dynamic range (HDR) image fileCreate high dynamic range imageRender high dynamic range image for viewingInterface for image I/OCheck if file is R-SetOpen R-Set fileCreate reduced resolution data set from image fileConvert grayscale or binary image to indexed imageConvert indexed image to grayscale imageConvert matrix to grayscale imageConvert RGB image or colormap to grayscaleConvert indexed image to RGB imageConvert label matrix into RGB imageConvert Bayer pattern encoded image to truecolor imageBinarize image by thresholdingQuantize image using specified quantization levels and output values Multilevel image thresholds using Otsu's methodAdaptive image threshold using local first-order statisticsGlobal histogram threshold using Otsu's methodConvert image to binary image, based on thresholdGlobal image threshold using Otsu's methodConvert grayscale image to indexed image using multilevel thresholdingConvert image to double precisionConvert image to 16-bit signed integersConvert image to Java buffered imageConvert image to single precisionConvert image to 16-bit unsigned integersConvert image to 8-bit unsigned integersCreate checkerboard imageCreate head phantom imageAdd noise to imageDisplay imageDisplay multiple image frames as rectangular montage Display multiple images in single figureMake movie from multiframe imagePlay movies, videos, or image sequencesDisplay image as texture-mapped surfaceGet values of Image Processing Toolbox preferencesDisplay Image Processing Toolbox Preferences dialog boxSet Image Processing Toolbox preferences or display valid values Image Viewer appImage Information toolAdjust Contrast toolDisplay Range toolDistance toolPixel Information toolPixel Information tool without text labelPixel Region toolMagnification box for scroll panelOverview tool for image displayed in scroll panelGet values of Image Processing Toolbox preferencesDisplay Image Processing Toolbox Preferences dialog boxSet Image Processing Toolbox preferences or display valid values Image Information toolChoose Colormap toolAdjust Contrast toolCrop imageDisplay Range toolDistance toolPixel Information toolPixel Information tool without text labelPixel Region toolPixel Region tool panelMagnification box for scroll panelOverview tool for image displayed in scroll panelOverview tool panel for image displayed in scroll panelSave Image ToolScroll panel for interactive image navigationCreate draggable ellipseCreate draggable freehand regionCreate draggable, resizable lineCreate draggable pointCreate draggable, resizable polygonCreate draggable rectangleRegion-of-interest (ROI) base classSelect polyline with mouseSpecify points with mouseSpecify rectangle with mouseImage data from axesImage model object from image objectImage Model objectConvert axes coordinates to pixel coordinatesInformation about image attributesGet handle to current axes containing imageGet handle to current figure containing imageOpen Image dialog boxGet all image handlesAdd function handle to callback listCheck validity of handleGet Application Programmer Interface (API) for handleRetrieve pointer behavior from HG objectDirectories containing IPT and MATLAB iconsCreate pointer manager in figureDelete function handle from callback listStore pointer behavior structure in Handle Graphics object Align figure windowsCreate rectangularly bounded drag constraint functionAdjust display size of imagencing, and Image RegistrationCrop imageResize imageRotate imageTranslate imageImage pyramid reduction and expansionApply geometric transformation to imageFit geometric transformation to control point pairsApply 2-D spatial transformation to imageFind output bounds for spatial transformationFlip input and output roles of TFORM structureCreate resampling structureCreate spatial transformation structure (TFORM)Apply spatial transformation to N-D arrayApply forward spatial transformationApply inverse spatial transformationCreate checkerboard image2-D Affine Geometric Transformation3-D Affine Geometric Transformation2-D Projective Geometric Transformation2-D piecewise linear geometric transformation2-D Polynomial Geometric Transformation2-D Local Weighted Mean Geometric TransformationApply geometric transformation to imageIntensity-based image registrationEstimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images Display imageCompare differences between imagesComposite of two imagesReference 2-D image to world coordinatesReference 3-D image to world coordinatesIntensity-based image registrationConfigurations for intensity-based registrationEstimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images Estimates geometric transformation that aligns two 2-D images using phase Estimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D images Composite of two imagesCompare differences between imagesMattes mutual information metric configuration objectMean square error metric configuration objectRegular step gradient descent optimizer configuration objectOne-plus-one evolutionary optimizer configuration objectControl Point Selection ToolFit geometric transformation to control point pairsTune control-point locations using cross correlationConvert CPSTRUCT to valid pairs of control pointsNormalized 2-D cross-correlationInfer spatial transformation from control point pairsAdjust image intensity values or colormapAdjust Contrast toolSharpen image using unsharp maskingEnhance contrast using histogram equalizationContrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE)Adjust histogram of image to match N-bin histogram of reference image Apply decorrelation stretch to multichannel imageFind limits to contrast stretch imageConvert integer values using lookup tableAdd noise to imageN-D filtering of multidimensional images2-D Gaussian filtering of images3-D Gaussian filtering of 3-D imagesCreate predefined 2-D filterGuided filtering of imagesNormalized 2-D cross-correlation2-D adaptive noise-removal filtering2-D median filtering2-D order-statistic filteringLocal standard deviation of imageLocal range of imageLocal entropy of grayscale imageGeneral sliding-neighborhood operationsCreate Gabor filter or Gabor filter bankApply Gabor filter or set of filters to 2-D image2-D box filtering of images3-D box filtering of 3-D imagesCalculate integral imageCalculate 3-D integral image2-D box filtering of integral images3-D box filtering of 3-D integral imagesExtract objects from binary image by sizeExtract objects from binary image using properties Pad array2-D frequency response2-D FIR filter using frequency sampling2-D FIR filter using frequency transformation2-D FIR filter using 1-D window method2-D FIR filter using 2-D window method2-D convolution matrixBinary hit-miss operationMorphological operations on binary images Ultimate erosionRemove small objects from binary imageBottom-hat filteringSuppress light structures connected to image border Morphologically close imageDilate imageErode imageExtended-maxima transformExtended-minima transformFill image regions and holesH-maxima transformH-minima transformImpose minimaMorphologically open imageMorphological reconstructionRegional maximaRegional minimaTop-hat filteringWatershed transformCreate connectivity arrayCheck validity of connectivity argumentNeighborhood operations on binary images using lookup tables Nonlinear filtering using lookup tablesCreate lookup table for use with bwlookupMorphological structuring elementMorphological offset structuring elementDeblur image using blind deconvolutionDeblur image using Lucy-Richardson methodDeblur image using regularized filterDeblur image using Wiener filterTaper discontinuities along image edgesConvert optical transfer function to point-spread function Convert point-spread function to optical transfer functionPad arraySpecify polygonal region of interest (ROI)Convert region of interest (ROI) polygon to region maskFill in specified regions in image using inward interpolation Select region of interest (ROI) based on colorFilter region of interest (ROI) in imageCreate draggable ellipseCreate draggable freehand regionCreate draggable, resizable polygonCreate draggable rectangleRegion-of-interest (ROI) base classInterface for image I/ODistinct block processing for imageDetermine optimal block size for block processingGeneral sliding-neighborhood operationsRearrange matrix columns into blocksColumnwise neighborhood operationsRearrange image blocks into columnsAbsolute difference of two imagesAdd two images or add constant to imageLinear combination of color channelsComplement imageDivide one image into another or divide image by constant Linear combination of imagesMultiply two images or multiply image by constantSubtract one image from another or subtract constant from image Trace region boundaries in binary imageTrace object in binary imagePlot region boundariesFind edges in intensity imageFind circles using circular Hough transformCreate circleGradient magnitude and direction of an imageDirectional gradients of an imageFind 3-D gradient magnitude and direction of imagesFind the directional gradients of a 3-D imageHough transformExtract line segments based on Hough transformIdentify peaks in Hough transformQuadtree decompositionBlock values in quadtree decompositionSet block values in quadtree decompositionMeasure properties of image regionsArea of objects in binary imageExtract objects from binary image by sizeFind connected components in binary imageGenerate convex hull image from binary imageDistance transform of binary imageGeodesic distance transform of binary imageEuler number of binary imageFind perimeter of objects in binary imageExtract objects from binary image using propertiesSelect objects in binary imageGray-weighted distance transform of grayscale imageCreate contour plot of image dataHistogram of image dataPixel color valuesPixel-value cross-sections along line segments2-D correlation coefficientAverage or mean of matrix elementsStandard deviation of matrix elementsLabel connected components in 2-D binary imageLabel connected components in binary imageCreate label matrix from bwconncomp structurePack binary imageUnpack binary imageEntropy of grayscale imageLocal entropy of grayscale imageLocal range of imageLocal standard deviation of imageCreate gray-level co-occurrence matrix from imageProperties of gray-level co-occurrence matrixMean-squared errorPeak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)Structural Similarity Index (SSIM) for measuring image qualitySegment image into foreground and background using active contour Binary image segmentation using Fast Marching MethodSegment image into two or three regions using geodesic distance-based colorCalculate weights for image pixels based on image gradient Calculate weights for image pixels based on grayscale intensity difference Select contiguous image region with similar gray valuesGlobal image threshold using Otsu's methodMultilevel image thresholds using Otsu's methodGlobal histogram threshold using Otsu's methodAdaptive image threshold using local first-order statisticsFind region boundaries of segmentation2-D superpixel oversegmentation of imagesBurn binary mask into 2-D imageConvert label matrix to cell array of linear indicesDistance transform of binary imageGeodesic distance transform of binary imageGray-weighted distance transform of grayscale imageHough transform2-D discrete cosine transformDiscrete cosine transform matrixConvert fan-beam projections to parallel-beamFan-beam transform2-D inverse discrete cosine transformInverse fan-beam transformInverse Radon transformConvert parallel-beam projections to fan-beamRadon transform2-D fast Fourier transformShift zero-frequency component to center of spectrum2-D inverse fast Fourier transformInverse FFT shiftConvert RGB to CIE 1976 L*a*b*Convert RGB color values to NTSC color spaceConvert RGB to CIE 1931 XYZConvert RGB color values to YCbCr color spaceConvert CIE 1976 L*a*b* to RGBConvert CIE 1976 L*a*b* to CIE 1931 XYZConvert CIE 1931 XYZ to CIE 1976 L*a*b*Convert CIE 1931 XYZ to RGBConvert YCbCr color values to RGB color spaceConvert NTSC values to RGB color spaceConvert L*a*b* data to doubleConvert L*a*b* data to uint16Convert L*a*b* data to uint8Convert XYZ color values to doubleConvert XYZ color values to uint16Search for ICC profilesRead ICC profileFind system default ICC profile repositoryWrite ICC color profile to disk fileTrue for valid ICC color profileCreate color transformation structureApply device-independent color space transformation Approximate indexed image by reducing number of colors XYZ color values of standard illuminantsAdaptive image threshold using local first-order statistics Find region boundaries of segmentationRemove small objects from binary imageTrace region boundaries in binary imageFind connected components in binary imageDistance transform of binary imageEuler number of binary imageLabel connected components in 2-D binary image Nonlinear filtering using lookup tables Morphological operations on binary imagesPack binary imageFind perimeter of objects in binary imageSelect objects in binary imageTrace object in binary imageUnpack binary imageCreate connectivity arrayConvert Bayer pattern encoded image to truecolor image Find edges in intensity imageFit geometric transformation to control point pairs Create predefined 2-D filterDefault display range of image based on its classSelect contiguous image region with similar gray values Enhance contrast using histogram equalizationHough transformExtract line segments based on Hough transform Identify peaks in Hough transformConvert HSV colormap to RGB colormapConvert image to double precisionConvert image to 16-bit signed integersConvert image to single precisionConvert image to 16-bit unsigned integersConvert image to 8-bit unsigned integersAbsolute difference of two imagesAdjust image intensity values or colormapBinarize image by thresholdingBottom-hat filtering2-D box filtering of imagesSuppress light structures connected to image border Morphologically close imageComplement imageCrop imageDilate imageErode imageExtended-maxima transformExtended-minima transformFill image regions and holesN-D filtering of multidimensional imagesFind circles using circular Hough transformApply Gabor filter or set of filters to 2-D image2-D Gaussian filtering of imagesFind 3-D gradient magnitude and direction of imagesFind the directional gradients of a 3-D imageHistogram of image dataH-maxima transformH-minima transformLinear combination of imagesMean-squared errorMorphologically open imageBurn binary mask into 2-D imageImage pyramid reduction and expansionQuantize image using specified quantization levels and output values Read image from graphics fileMorphological reconstructionRegional maximaRegional minimaResize imageRotate imageTop-hat filteringTranslate imageApply geometric transformation to image2-D box filtering of integral imagesCalculate integral imageConvert integer values using lookup tableCheck validity of colormapCheck validity of connectivity argumentConvert CIE 1976 L*a*b* to RGBConvert label matrix into RGB imageConvert label matrix to cell array of linear indicesAverage or mean of matrix elements2-D median filteringMultilevel image thresholds using Otsu's method2-D order-statistic filteringGlobal histogram threshold using Otsu's methodPad arrayPeak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)Measure properties of image regionsConvert RGB image or colormap to grayscaleConvert RGB colormap to HSV colormapConvert RGB to CIE 1976 L*a*b*Convert RGB color values to YCbCr color spaceFind limits to contrast stretch image2-D superpixel oversegmentation of imagesWatershed transformConvert YCbCr color values to RGB color spaceReference 2-D image to world coordinatesReference 3-D image to world coordinates2-D Affine Geometric Transformation2-D Projective Geometric TransformationMorphological structuring elementMorphological offset structuring elementDistance transform of binary imageLabel connected components in 2-D binary image Nonlinear filtering using lookup tablesMorphological operations on binary images2-D correlation coefficientFind edges in intensity imageEnhance contrast using histogram equalizationConvert image to double precisionConvert image to single precisionConvert image to 8-bit unsigned integersConvert image to 16-bit unsigned integersAbsolute difference of two imagesAdjust image intensity values or colormapBottom-hat filteringMorphologically close imageComplement imageDilate imageErode imageFill image regions and holesN-D filtering of multidimensional imagesGradient magnitude and direction of an image Directional gradients of an imageHistogram of image dataLinear combination of imagesAdd noise to imageConvert YCbCr color values to RGB color space Morphologically open imageMorphological reconstructionEstimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D images Resize imageRotate imageDisplay imageTop-hat filteringInverse Radon transformConvert matrix to grayscale imageAverage or mean of matrix elements2-D median filteringNormalized 2-D cross-correlationPad arrayRadon transformMeasure properties of image regionsConvert RGB image or colormap to grayscaleConvert RGB color values to YCbCr color spaceStandard deviation of matrix elementsLocal standard deviation of imageFind limits to contrast stretch image从图形文件读取图像写入图像到图形文件关于图形文件的信息从国家图像传输格式的元数据（NITF）文件从NITF文件读取图像读取DPX文件元数据读取DPX图像从分析7.5数据集的头文件读取元数据从分析7.5数据集的图像文件中读取图像数据从归档文件元数据在内部文件格式读取图像匿名DICOM文件获取或设置活动DICOM数据字典显示DICOM文件结构读取DICOM消息元数据发现在DICOM数据字典属性读取DICOM图像生成DICOM的唯一标识符写图像的DICOM文件读高动态范围（HDR）图像写下光辉的高动态范围（HDR）图像文件创建高动态范围图像用于观看的高动态范围图像图像I / O接口检查文件是否存在与r-组开放与r-组文件从图像文件创建减少的分辨率数据集将灰度或二值图像转换为索引图像将索引图像转换为灰度图像转换矩阵到灰度图像将RGB图像的灰度或颜色表索引图像的RGB图像转换转换成RGB图像标签矩阵Bayer编码图像转换为彩色图像二值化图像的阈值分割量化图像使用指定的量化电平和输出值采用多级图像阈值Otsu方法采用局部一阶统计的自适应图像阈值使用全局直方图阈值Otsu方法基于阈值的图像转换成二值图像使用全局阈值Otsu方法采用多层阈值化方法将灰度图像转换为索引图像将图像转换为双精度将图像转换为16位有符号整数将图像转换成java缓冲图像将图像转换为单精度将图像转换为16位无符号整数将图像转换为8位无符号整数创建棋盘格图像创建头部影像添加噪声到图像显示图像显示多个图像帧矩形蒙太奇在单个图形中显示多个图像从多帧图像的电影播放电影、视频或图像序列显示图像作为纹理映射的表面获取图像处理工具箱的首选项显示图像处理工具箱首选项对话框设置图像处理工具箱的首选项或显示有效值图像查看器应用程序图像信息的工具对比度调整工具显示范围的工具距离工具像素信息的工具无文本标签的像素信息工具像素区域的工具用于滚动面板的放大盒在滚动面板中显示的图像的概述工具获取图像处理工具箱的首选项显示图像处理工具箱首选项对话框设置图像处理工具箱的首选项或显示有效值图像信息的工具选择映射工具对比度调整工具作物图像显示范围的工具距离工具像素信息的工具无文本标签的像素信息工具像素区域的工具像素区域工具面板用于滚动面板的放大盒在滚动面板中显示的图像的概述工具滚动面板中显示的图像的工具面板保存图像的工具用于交互式图像导航的滚动面板创建可拖动椭圆创建可拖动自由区域创建可拖动，可调整大小的线创建可拖动点创建可拖动，可调整大小的多边形创建可拖动矩形感兴趣区域（感兴趣区域）基类用鼠标选择多段线用鼠标指定点用鼠标指定矩形从轴的图像数据图像对象的图像模型对象图像模型对象将坐标轴转换为像素坐标关于图像属性的信息获取当前包含图像的轴的句柄获取当前图像包含图像的句柄打开图像对话框获取所有图像处理添加函数句柄到回调列表检查处理的有效性获取处理的应用程序程序员接口（接口）从汞对象检索指针行为目录包含了IPT和Matlab的图标创建图形中的指针管理器从回调列表中删除函数句柄句柄图形对象中的存储指针行为结构排列图的窗口创建矩形拖动约束函数有界调整图像的显示大小作物图像调整图像大小旋转图像转换图像图像金字塔的还原与扩展将几何变换应用于图像拟合控制点对的几何变换二维空间变换在图像中的应用查找空间变换的输出范围输入和输出翻转平台结构的作用创建重采样结构创造空间转换结构（平台）将空间变换N-D数组应用前向空间变换应用逆空间变换创建棋盘格图像二维仿射几何变换三维仿射几何变换二维射影几何变换二维分段线性几何变换二维多项式几何变换二维局部加权平均几何变换将几何变换应用于图像基于强度的图像配准估计对齐两个二维或三维图像的几何变换显示图像比较图像之间的差异两幅图像的复合参考二维图像到世界坐标参考三维图像到世界坐标基于强度的图像配准基于强度的注册的配置估计对齐两个二维或三维图像的几何变换使用相位相关的两个二维图像的几何变换估计估计对齐两个二维或三维图像的位移场两幅图像的复合比较图像之间的差异Mattes互信息度量的配置对象均方误差度量配置对象正规步长梯度下降优化配置对象一加一进化优化配置对象控制点选择工具拟合控制点对的几何变换使用交叉相关的调整控制点位置cpstruct转换控制点的有效对标准化二维互相关从控制点对的空间变换调整图像的灰度值或颜色表对比度调整工具利用反锐化掩模图像锐化采用直方图均衡化增强对比度对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）调整直方图的图像与参考图像n-bin直方图申请去相关拉伸的多通道图像查找对比度拉伸图像的限制使用查找表转换整数值添加噪声到图像N维的多维图像滤波二维图像的二维高斯滤波三维图像的三维高斯滤波创建预定义的二维滤波器图像引导滤波标准化二维互相关二维自适应噪声滤除二维中值滤波二维阶统计滤波图像局部标准偏差局部图像范围灰度图像局部熵一般滑动邻域运算Gabor滤波器和Gabor滤波器组的创建应用Gabor滤波器或滤波器组二维图像二维图像的二维图像滤波三维图像的三维盒滤波计算积分图像计算三维积分图像积分图像的二维箱滤波三维整体图像的三维箱滤波通过大小从二值图像中提取对象使用属性从二值图像中提取对象焊盘阵列二维频率响应采用频率采样的二维滤波器采用频率变换的二维滤波器二维FIR滤波器采用一维窗口的方法采用二维窗法的二维二维滤波器二维卷积矩阵二进制命中错误操作二值图像的形态学运算终极侵蚀从二值图像中删除小对象帽子底部过滤抑制连接到图像边缘的光结构形态接近的图像放大图像腐蚀图像扩展极大值变换扩展最小变换填充图像区域和孔h-maxima变换利用H-minima变换强制最小形态上打开的图像形态重构区域极值局部极小顶帽滤波分水岭变换创建连接的阵列检查连通性参数的有效性使用查找表的二值图像的邻域运算使用查找表的非线性滤波创建bwlookup使用查找表形态学结构元素形态学偏移结构元素利用盲反卷积去模糊图像用露西理查德森的方法去模糊图像利用正则化滤波复原图像使用维纳滤波复原图像沿图像边缘的锥度不连续性将光学传递函数转换为点扩散函数转换点扩展函数到光传输函数焊盘阵列指定感兴趣区域（投资回报率）将感兴趣区域（感兴趣区域）的多边形转换为区域掩模用内插法填充图像中的指定区域基于颜色的选择感兴趣区域（感兴趣区域）图像中的感兴趣区域（感兴趣区域）创建可拖动椭圆创建可拖动自由区域创建可拖动，可调整大小的多边形创建可拖动矩形感兴趣区域（感兴趣区域）基类图像I / O接口图像的不同块处理确定块处理的最佳块大小一般滑动邻域运算将矩阵列重新排列成块纵列邻域操作将图像块重新排列成列两幅图像的绝对差添加两个图像或添加常量到图像彩色通道的线性组合补充图像用常数将一幅图像分割成另一幅图像图像的线性组合用常数相乘的两幅图像或多幅图像从另一个或减去一个图像减去一个图像二元图像中的迹区域边界二进制图像中的跟踪对象绘图区域的边界在强度图像中查找边缘发现使用Hough变换圆创建圈子图像的梯度幅值和方向图像的方向梯度查找图像的三维梯度幅值和方向查找三维图像的方向梯度Hough变换基于Hough变换提取直线段确定峰Hough变换四叉树分解在四叉树分解块值在四叉树分解模块设置的值图像区域的测量特性二值图像中的对象区域通过大小从二值图像中提取对象查找二进制图像中的连接组件从二值图像生成凸壳图像二值图像的距离变换二值图像的测地距离变换二值图像的欧拉数在二值图像中查找对象的周长使用属性从二值图像中提取对象在二值图像中选择对象灰度图像的灰度加权距离变换创建图像数据的等高线图图像数据直方图像素的颜色值沿线段的像素值的横截面二维相关系数矩阵元素的平均值或平均值矩阵元素的标准偏差二维二值图像中的标签连接部件二值图像中的标签连接组件从bwconncomp创建标签矩阵结构包的二进制图像打开二进制图像灰度图像熵灰度图像局部熵局部图像范围图像局部标准偏差从图像创建灰度共生矩阵灰度共生矩阵的性质均方误差峰值信噪比（PSNR）结构相似性指数（SSIM）测量图像质量用主动轮廓分割成前景和背景的图像采用快速行进法的二值图像分割用基于测地距离的彩色分割的两个或三个区域的分割图像基于图像梯度的图像像素权重计算基于灰度强度差的图像像素权重计算选择具有相似灰度值的连续图像区域使用全局阈值Otsu方法采用多级图像阈值Otsu方法使用全局直方图阈值Otsu方法采用局部一阶统计的自适应图像阈值查找区域边界的分割二维超像素oversegmentation的图像将二元掩模烧成二维图像将标签矩阵转换为线性指标的单元阵列图像变换二值图像的距离变换二值图像的测地距离变换灰度图像的灰度加权距离变换Hough变换二维离散余弦变换离散余弦变换矩阵将扇形束投影转换成平行光束扇束变换二维逆离散余弦变换逆扇形束变换逆Radon变换将平行光束投影转换成扇形光束Radon变换二维快速傅立叶变换将零频分量移到光谱中心二维逆快速傅立叶变换逆FFT转换颜色转换转换RGB与CIE 1976 L*a*b*将RGB颜色值的NTSC色彩空间转换RGB与CIE 1931 XYZ转换到YCbCr色彩空间RGB颜色值1976将CIE L*a*b*到RGB1976将CIE L*a*b*到CIE 1931 XYZ将CIE 1931 XYZ CIE 1976 L*a*b*CIE 1931 XYZ到RGB的转换YCbCr颜色值转换到RGB颜色空间转换成NTSC值RGB颜色空间将L * A * B *数据转换为双将L*a*b*数据uint16将L*a*b*数据卡片XYZ颜色值转换为双将XYZ颜色值uint16搜索国际商会简介读的ICC配置文件查找系统默认的国际刑事法院配置文件库将颜色配置文件写入磁盘文件真正的有效的国际刑事法院颜色配置文件创建颜色转换结构应用设备独立的颜色空间变换通过减少颜色数的近似索引图像标准照明体XYZ颜色值generation采用局部一阶统计的自适应图像阈值查找区域边界的分割从二值图像中删除小对象二元图像中的迹区域边界查找二进制图像中的连接组件二值图像的距离变换二值图像的欧拉数二维二值图像中的标签连接部件使用查找表的非线性滤波二值图像的形态学运算包的二进制图像在二值图像中查找对象的周长在二值图像中选择对象二进制图像中的跟踪对象打开二进制图像创建连接的阵列Bayer编码图像转换为彩色图像在强度图像中查找边缘拟合控制点对的几何变换创建预定义的二维滤波器基于它的类的图像的默认显示范围选择具有相似灰度值的连续图像区域采用直方图均衡化增强对比度Hough变换基于Hough变换提取直线段确定峰Hough变换转换到RGB的色度HSV颜色图将图像转换为双精度将图像转换为16位有符号整数将图像转换为单精度将图像转换为16位无符号整数将图像转换为8位无符号整数两幅图像的绝对差调整图像的灰度值或颜色表二值化图像的阈值分割帽子底部过滤二维图像的二维图像滤波抑制连接到图像边缘的光结构形态接近的图像补充图像作物图像放大图像腐蚀图像扩展极大值变换扩展最小变换填充图像区域和孔N维的多维图像滤波发现使用Hough变换圆应用Gabor滤波器或滤波器组二维图像二维图像的二维高斯滤波查找图像的三维梯度幅值和方向查找三维图像的方向梯度图像数据直方图h-maxima变换利用H-minima变换图像的线性组合均方误差形态上打开的图像将二元掩模烧成二维图像图像金字塔的还原与扩展量化图像使用指定的量化电平和输出值从图形文件读取图像形态重构区域极值局部极小调整图像大小旋转图像顶帽滤波转换图像将几何变换应用于图像积分图像的二维箱滤波计算积分图像使用查找表转换整数值检查的有效性信息检查连通性参数的有效性1976将CIE L*a*b*到RGB转换成RGB图像标签矩阵将标签矩阵转换为线性指标的单元阵列矩阵元素的平均值或平均值二维中值滤波采用多级图像阈值Otsu方法二维阶统计滤波使用全局直方图阈值Otsu方法焊盘阵列峰值信噪比（PSNR）图像区域的测量特性将RGB图像的灰度或颜色表将RGB颜色表HSV色图转换RGB与CIE 1976 L*a*b*转换到YCbCr色彩空间RGB颜色值查找对比度拉伸图像的限制二维超像素oversegmentation的图像分水岭变换YCbCr颜色值转换到RGB颜色空间参考二维图像到世界坐标参考三维图像到世界坐标二维仿射几何变换二维射影几何变换形态学结构元素形态学偏移结构元素GPU 计算二值图像的距离变换二维二值图像中的标签连接部件使用查找表的非线性滤波二值图像的形态学运算二维相关系数在强度图像中查找边缘采用直方图均衡化增强对比度将图像转换为双精度将图像转换为单精度将图像转换为8位无符号整数将图像转换为16位无符号整数两幅图像的绝对差调整图像的灰度值或颜色表帽子底部过滤形态接近的图像补充图像放大图像腐蚀图像填充图像区域和孔N维的多维图像滤波图像的梯度幅值和方向图像的方向梯度图像数据直方图图像的线性组合添加噪声到图像YCbCr颜色值转换到RGB颜色空间形态上打开的图像形态重构估计对齐两个二维或三维图像的位移场调整图像大小旋转图像显示图像顶帽滤波逆Radon变换转换矩阵到灰度图像矩阵元素的平均值或平均值二维中值滤波标准化二维互相关焊盘阵列Radon变换图像区域的测量特性将RGB图像的灰度或颜色表转换到YCbCr色彩空间RGB颜色值矩阵元素的标准偏差图像局部标准偏差查找对比度拉伸图像的限制。
MATLAB图像处理函数大全
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');如有帮助，欢迎支持。
Matlab中图像处理常用函数的用法
Matlab中常见函数的用法1 size（）函数1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。
2）[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。
3）size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。
其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。
如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。
2 padarray（）函数B = padarray(A,padsize,padval,direction)A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。
padval和direction分别表示填充方法和方向。
它们的具体值和描述如下：Padval选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。
Direction选项：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充；'post'表示在每一维的最后一个元素后填充；'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。
若参量中不包括direction，则默认值为'both'；若参量中不包含padval，则默认用0来填充。
若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。
matlab图像处理函数大全
matlab图像处理函数大全Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
在Matlab中，有许多内置的图像处理函数，可以帮助我们实现各种图像处理任务。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理函数，帮助您更好地理解和运用这些函数。
1. imread函数imread函数用于读取图像文件，并将其存储为Matlab的图像矩阵。
它可以读取多种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。
例如，可以使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像文件：```matlabimage = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于显示图像。
它可以接受一个图像矩阵作为输入，并将其显示在Matlab的图像窗口中。
例如，可以使用以下代码显示之前读取的图像：```matlabimshow(image);```3. imresize函数imresize函数用于调整图像的大小。
它可以接受一个图像矩阵和目标大小作为输入，并返回调整大小后的图像矩阵。
例如，可以使用以下代码将图像调整为200x200的大小：```matlabresized_image = imresize(image, [200, 200]);```4. rgb2gray函数rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。
它可以接受一个彩色图像矩阵作为输入，并返回一个灰度图像矩阵。
例如，可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```5. imadjust函数imadjust函数用于调整图像的对比度和亮度。
它可以接受一个灰度图像矩阵和目标对比度和亮度范围作为输入，并返回调整后的图像矩阵。
例如，可以使用以下代码增加图像的对比度和亮度：```matlabadjusted_image = imadjust(gray_image, [0.2, 0.8], [0, 1]);```6. imfilter函数imfilter函数用于对图像进行滤波操作。
mat常用函数
mat常用函数MATLAB是一种流行的数学软件，广泛应用于科学、工程、金融等领域。
它提供了许多常用的函数，用于数据处理、图像处理、信号处理等各种应用。
本文将介绍一些MATLAB常用的函数及其应用。
1. linspace函数linspace函数用于生成指定区间内的等间隔向量。
它的用法为：```x = linspace(start, end, n)```其中，start和end分别表示区间的起始值和终止值，n表示向量的长度。
linspace函数可以用于生成等间隔的时间序列，或者在一定范围内均匀采样。
2. numel函数numel函数用于计算数组的元素个数。
它的用法为：```n = numel(array)```其中，array表示输入的数组。
numel函数对于多维数组也适用，可以用于计算矩阵的总元素个数。
3. max函数和min函数max函数和min函数分别用于计算数组或矩阵的最大值和最小值。
它们的用法为：```m = max(array)n = min(array)```其中，array表示输入的数组或矩阵。
max函数和min函数可以用于查找数据集中的最大值和最小值，帮助我们分析数据的特征。
4. mean函数和median函数mean函数用于计算数组或矩阵的平均值，而median函数用于计算数组或矩阵的中位数。
它们的用法为：```m = mean(array)n = median(array)```其中，array表示输入的数组或矩阵。
mean函数和median函数可以用于描述数据的集中趋势，帮助我们了解数据的分布情况。
5. sort函数sort函数用于对数组或矩阵进行排序。
它的用法为：```sorted_array = sort(array)```其中，array表示输入的数组或矩阵。
sort函数可以按照升序将数据进行排序，帮助我们对数据进行整理和分析。
6. find函数find函数用于查找数组或矩阵中满足条件的元素的索引。
在MATLAB中进行图像处理的方法
在MATLAB中进行图像处理的方法引言图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、处理和识别的学科。
在现代社会中，图像处理已经广泛应用于各个领域，如医学影像、电子商务和计算机视觉等。
MATLAB是一种强大的数值计算环境和编程语言，被广泛用于图像处理领域。
在本文中，我们将介绍在MATLAB中进行图像处理的一些常见方法。
一、图像读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。
例如，可以使用以下代码读取并显示一张图像：```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```二、图像增强图像增强是指通过改变图像的外观或质量，以提高图像的观感和可识别性。
在MATLAB中，有多种方法用于图像增强。
下面介绍其中的几种方法：1. 灰度转换灰度转换是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
例如，可以使用以下代码实现灰度转换：```matlabgray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```2. 直方图均衡化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，可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
例如，可以使用以下代码实现直方图均衡化：```matlabeq_img = histeq(gray_img);imshow(eq_img);```3. 锐化锐化是一种增强图像边缘和细节的方法。
在MATLAB中，可以使用imsharpen 函数对图像进行锐化处理。
例如，可以使用以下代码实现图像锐化：```matlabsharp_img = imsharpen(img);imshow(sharp_img);```三、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑处理以去除噪声或减小图像细节的过程。
在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择。
Matlab中的遥感图像处理技巧
Matlab中的遥感图像处理技巧引言：遥感图像处理是一门涵盖多学科知识的技术，通过获取、处理和解释遥感图像数据，可以帮助我们更好地了解地球表面的特征和变化。
Matlab作为一种功能强大的编程语言和图像处理工具，为遥感图像处理提供了丰富的功能和工具。
本文将介绍一些Matlab中常用的遥感图像处理技巧，并探讨它们的应用。
一、图像读取和显示在进行遥感图像处理前，首先需要将图像读取到Matlab环境中，并进行显示。
Matlab提供了image、imshow等函数用于读取和显示图像。
在读取图像时，我们可以使用imread函数，并指定图像的路径和文件名。
通过imshow函数，我们可以快速地将图像显示在Matlab的图像窗口中。
此外，还可以使用colormap函数来调整图像的颜色映射以获得更好的显示效果。
二、图像增强与滤波在遥感图像处理中，为了提高图像的质量和可见度，我们常常需要对图像进行增强和滤波。
Matlab提供了众多的图像增强和滤波函数，如imadjust、histeq、medfilt2等。
imadjust函数可用于对图像的对比度进行调整，histeq函数可用于对图像进行直方图均衡化，medfilt2函数可用于对图像进行中值滤波。
这些函数可以帮助我们快速地实现不同的图像增强和滤波效果。
三、图像分割与分类图像分割和分类是遥感图像处理中的重要任务之一，它可以将图像中的不同区域进行划分和分类，以便更好地进行后续分析。
Matlab提供了多种图像分割和分类的函数和工具箱，如imsegkmeans、watershed、neural network toolbox等。
imsegkmeans函数可用于基于k-means算法对图像进行分割，watershed函数可用于通过分水岭算法将图像分割为不同的区域，neural network toolbox可用于进行基于神经网络的图像分类。
四、特征提取与分析遥感图像中蕴含着丰富的地理和环境信息，通过提取和分析这些特征，我们可以获得更深入的了解和洞察。
Matlab中的常用图像变换函数
Matlab中的常用图像变换函数1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现Matlab 函数fft、fft2 和fftn 分别可以实现一维、二维和N 维DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。
这些函数的调用格式如下：A＝fft(X,N,DIM)其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。
A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。
A＝fftn(X,SIZE)其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。
函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。
例子：图像的二维傅立叶频谱% 读入原始图像I＝imread('lena.bmp');imshow(I)% 求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I));figure;imshow(log(abs(J)),[8,10])2. 离散余弦变换的 Matlab 实现2.1. dct2 函数功能：二维 DCT 变换格式：B=dct2(A)B=dct2(A,m,n)B=dct2(A,[m,n])说明：B＝dct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为m×n。
2.2. dict2 函数功能：DCT 反变换格式：B=idct2(A)B=idct2(A,m,n)B=idct2(A,[m,n])说明：B＝idct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使B 的大小为m×n。
MATLAB常用函数及其使用方法
MATLAB常用函数及其使用方法1. 简介MATLAB被称为矩阵实验室，是一种用于数值计算和科学工程的高级编程语言和环境。
它在科学研究、数据分析、图像处理等领域被广泛使用。
本文将介绍MATLAB中一些常用的函数及其使用方法。
2. 数学函数2.1. abs函数abs函数用于计算数的绝对值。
例如：```a = -5;abs_a = abs(a);```2.2. sin函数sin函数用于计算正弦值。
例如：```angle = 30;sin_value = sin(angle);```2.3. exp函数exp函数用于计算e的幂次方。
例如：```x = 2;exp_value = exp(x);```3. 矩阵函数3.1. zeros函数zeros函数用于创建一个全零的矩阵。
例如：```matrix = zeros(3, 3);```3.2. ones函数ones函数用于创建一个全一的矩阵。
例如：```matrix = ones(3, 3);```3.3. eye函数eye函数用于创建一个单位矩阵。
例如：```matrix = eye(3);```4. 数据处理函数4.1. mean函数mean函数用于计算平均值。
例如：```data = [1, 2, 3, 4, 5];mean_value = mean(data);```4.2. median函数median函数用于计算中位数。
例如：```data = [1, 2, 3, 4, 5];median_value = median(data);```4.3. std函数std函数用于计算标准差。
例如：```data = [1, 2, 3, 4, 5];std_value = std(data);```5. 图像处理函数5.1. imread函数imread函数用于读取图像文件。
例如：```image = imread('image.jpg');```5.2. imshow函数imshow函数用于显示图像。
MATLAB图像处理函数汇总（二）
MATLAB图像处理函数汇总（⼆）60.imnoise功能:增加图像的渲染效果.语法:J = imnoise(I,type)J = imnoise(I,type,parameters)举例I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);imshow(I)figure, imshow(J)相关命令:rand61.impixel功能:确定像素颜⾊值.语法:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 348P = impixel(I)P = impixel(X,map)P = impixel(RGB)P = impixel(Incur)P = impixel(X,map,c,r)P = impixel(RGB,c,r)[carp] = impixel(...)P = impixel(x,y,I,xi,yi)P = impixel(x,y,X,map,xi,yi)P = impixel(x,y,RGB,xi,yi)[xi,yi,P] = impixel(x,y,...)举例RGB = imread('flowers.tif');c = [12 146 410];r = [104 156 129];pixels = impixel(RGB,c,r)pixels =61 59 101253 240 0237 37 44相关命令:improfile, pixval62.improfile功能:沿线段计算剖⾯图的像素值.语法:c = improfilec = improfile(n)c = improfile(I,xi,yi)c = improfile(I,xi,yi,n)[cx,cy,c] = improfile(...)[cx,cy,c,xi,yi] = improfile(...)[...] = improfile(x,y,I,xi,yi)[...] = improfile(x,y,I,xi,yi,n)附录 MATLAB图像处理命令 349[...] = improfile(...,method)举例I = imread('alumgrns.tif');x = [35 338 346 103];y = [253 250 17 148];improfile(I,x,y), grid on相关命令:impixel, pixval63.imread功能:从图形⽂件中读取图像.语法:A = imread(filename,fmt)[X,map] = imread(filename,fmt)[...] = imread(filename)[...] = imread(...,idx) (TIFF only)[...] = imread(...,ref) (HDF only)[...] = imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) [A,map,alpha] = imread(...) (PNG only)举例[X,map] = imread('flowers.tif',6);info = imfinfo('skull.hdf');[X,map] = imread('skull.hdf',info(4).Reference);bg = [255 0 0];A = imread('image.png','BackgroundColor',bg); MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 350 [A,map,alpha] = imread('image.png');相关命令:imfinfo, imwrite,fread,double,uint8,uint1664.imresize功能:改变图像⼤⼩.语法:B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method)B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h)65.imrotate功能:旋转图像.语法:B = imrotate(A,angle,method)B = imrotate(A,angle,method,'crop')举例I = imread('ic.tif');J = imrotate(I,-4,'bilinear','crop');imshow(I)figure, imshow(J)相关命令:imcrop, imresize66.imshow功能:显⽰图像.语法:附录 MATLAB图像处理命令 351imshow(I,n)imshow(I,[low high])imshow(BW)imshow(X,map)imshow(RGB)imshow(...,display_option)imshow(x,y,A,...)imshow filenameh = imshow(...)相关命令:getimage, imread, iptgetpref, iptsetpref, subimage, truesize, warp 67.imwrite功能:把图像写⼊图形⽂件中.语法:imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(...,filename)imwrite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)举例imwrite(X,map,'flowers.hdf','Compression','none',... 'WriteMode','append')相关命令:imfinfo, imread68.ind2gray功能:把检索图像转化为灰度图像.语法:I = ind2gray(X,map)举例load treesI = ind2gray(X,map);imshow(X,map)figure,imshow(I)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 352相关命令:gray2ind, imshow, rgb2ntsc69.ind2rgb功能:转化索引图像为RGB真彩图像.语法:RGB = ind2rgb(X,map)相关命令:ind2gray, rgb2ind70.iptgetpref功能:获取图像处理⼯具箱参数设置.语法:value = iptgetpref(prefname)举例value = iptgetpref('ImshowAxesVisible')value =off相关命令:imshow, iptsetpref71.iptsetpref功能:设置图像处理⼯具箱参数.语法:iptsetpref(prefname,value)举例iptsetpref('ImshowBorder','tight')相关命令:imshow, iptgetpref, truesize72.iradon附录 MATLAB图像处理命令 353功能:进⾏反Radon变换.语法:I = iradon(P,theta)I = iradon(P,theta,interp,filter,d,n)[I,h] = iradon(...)举例P = phantom(128);R = radon(P,0:179);I = iradon(R,0:179,'nearest','Hann'); imshow(P)figure, imshow(I)相关命令:radon, phantom73.isbw功能:判断是否为⼆进制图像.语法:flag = isbw(A)相关命令:isind, isgray, isrgb74.isgray功能:判断是否为灰度图像.语法:flag = isgray(A)相关命令:isbw, isind, isrgb75.isindMATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 354功能:判断是否为索引图像.语法:flag = isind(A)相关命令:isbw, isgray, isrgb76.isrgb功能:判读是否为RGB真彩图像.语法:flag = isrgb(A)相关命令:isbw, isgray, isind77.makelut功能:创建⼀个⽤于applylut函数的lookup表.语法:lut = makelut(fun,n)lut = makelut(fun,n,P1,P2,...)举例f = inline('sum(x(:)) >= 2');lut = makelut(f,2)lut =111111111附录 MATLAB图像处理命令 35511相关命令:applylut78.mat2gray功能:转化矩阵为灰度图像.语法:I = mat2gray(A,[amin amax])I = mat2gray(A)举例I = imread('rice.tif');J = filter2(fspecial('sobel'),I);K = mat2gray(J);imshow(I)figure, imshow(K)相关命令:gray2ind79.mean2功能:计算矩阵元素的平均值.语法:b = mean2(A)相关命令:std2, mean, std80.medfilt2功能:进⾏⼆维中值过滤.语法:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 356 B = medfilt2(A,[m n])B = medfilt2(A)B = medfilt2(A,'indexed',...)举例I = imread('eight.tif');J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);K = medfilt2(J);imshow(J)figure, imshow(K)相关命令:filter2, ordfilt2, wiener281.montage功能:在矩形框中同时显⽰多幅图像.语法:montage(I)montage(BW)montage(X,map)montage(RGB)h = montage(...)举例montage(D,map)附录 MATLAB图像处理命令 357相关命令:immovie82.nlfilter功能:进⾏边沿操作.语法:B = nlfilter(A,[m n],fun)B = nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...)B = nlfilter(A,'indexed',...)举例B = nlfilter(A,[3 3],'median(x(:))');相关命令:blkproc, colfilt83.ntsc2rgb功能: 转换NTSC的值为RGB颜⾊空间.语法:rgbmap = ntsc2rgb(yiqmap)RGB = ntsc2rgb(YIQ)相关命令:rgb2ntsc, rgb2ind, ind2rgb, ind2gray84.ordfilt2功能:进⾏⼆维统计顺序过滤.语法:B = ordfilt2(A,order,domain)B = ordfilt2(A,order,domain,S)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 358 B = ordfilt2(...,padopt)相关命令:medfilt285.phantom功能:产⽣⼀个头部幻影图像.语法:P = phantom(def,n)P = phantom(E,n)[P,E] = phantom(...)举例P = phantom('Modified Shepp-Logan',200);相关命令:radon, iradon86.pixval功能:显⽰图像像素信息.语法:pixval onpixval offpixvalpixval(fig,option)相关命令:impixel, improfile87.qtdecomp功能:进⾏四叉树分解.附录 MATLAB图像处理命令 359语法:S = qtdecomp(I)S = qtdecomp(I,threshold)S = qtdecomp(I,threshold,mindim)S = qtdecomp(I,threshold,[mindim maxdim]) S = qtdecomp(I,fun)S = qtdecomp(I,fun,P1,P2,...)举例I = [1 1 1 1 2 3 6 61 12 1 4 5 6 81 1 1 1 10 15 7 71 1 1 1 20 25 7 720 22 20 22 1 2 3 420 22 22 20 5 6 7 820 22 20 20 9 10 11 1222 22 20 20 13 14 15 16];S = qtdecomp(I,5);full(S)ans =4 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 1 1 2 00 0 0 0 1 1 0 04 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 2 0 2 00 0 0 0 0 0 0 0相关命令:qtgetblk, qtsetblk88.qtgetblk功能:获取四叉树分解中的块值.语法:[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,dim)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 360 [vals,idx] = qtgetblk(I,S,dim)举例[vals,r,c] = qtgetblk(I,S,4)vals(:,:,1) =1 1 1 11 12 11 1 1 11 1 1 1vals(:,:,2) =20 22 20 2220 22 22 2020 22 20 2022 22 20 20r =15c =11相关命令:qtdecomp, qtsetblk89.qtsetblk功能:设置四叉树分解中的块值.语法:J = qtsetblk(I,S,dim,vals)举例newvals = cat(3,zeros(4),ones(4));J = qtsetblk(I,S,4,newvals)J =0 0 0 0 2 3 6 60 0 0 0 4 5 6 80 0 0 0 10 15 7 7附录 MATLAB图像处理命令 3610 0 0 0 20 25 7 71 1 1 1 123 41 1 1 1 5 6 7 81 1 1 1 9 10 11 121 1 1 1 13 14 15 16相关命令:qtdecomp, qtgetblk90.radon功能: 计算Radon变换.语法:R = radon(I,theta)R = radon(I,theta,n)[R,xp] = radon(...)举例iptsetpref('ImshowAxesVisible','on')I = zeros(100,100);I(25:75,25:75) = 1;theta = 0:180;[R,xp] = radon(I,theta);imshow(theta,xp,R,[]), colormap(hot), colorbar 相关命令:iradon, phantom91.rgb2gray功能: 转换RGB图像或颜⾊映像表为灰度图像.语法:I = rgb2gray(RGB)newmap = rgb2gray(map)相关命令:MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 362 ind2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc92.rgb2hsv功能: 转化RGB值为HSV颜⾊空间.语法:hsvmap = rgb2hsv(rgbmap)HSV = rgb2hsv(RGB)相关命令:hsv2rgb, rgbplot93.rgb2ind功能: 转化RGB图像为索引图像.语法:[X,map] = rgb2ind(RGB,tol)[X,map] = rgb2ind(RGB,n)X = rgb2ind(RGB,map)[...] = rgb2ind(...,dither_option)举例RGB = imread('flowers.tif');[X,map] = rgb2ind(RGB,128);imshow(X,map)相关命令:cmunique, dither, imapprox, ind2rgb, rgb2gray 94.rgb2ntsc功能: 转化RGB的值为NTSC颜⾊空间.语法:yiqmap = rgb2ntsc(rgbmap)YIQ = rgb2ntsc(RGB)附录 MATLAB图像处理命令 363相关命令:ntsc2rgb, rgb2ind, ind2rgb, ind2gray95.rgb2ycbcr功能: 转化RGB的值为YcbCr颜⾊空间.语法:ycbcrmap = rgb2ycbcr(rgbmap)YCBCR = rgb2ycbcr(RGB)相关命令:ntsc2rgb, rgb2ntsc, ycbcr2rgb96.rgbplot功能:划分颜⾊映像表.语法:rgbplot(map)举例rgbplot(jet)相关命令:colormap97.roicolor功能:选择感兴趣的颜⾊区.语法:BW = roicolor(A,low,high)BW = roicolor(A,v)举例I = imread('rice.tif');BW = roicolor(I,128,255);imshow(I);MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 364 figure, imshow(BW)相关命令:roifilt2, roipoly98.roifill功能:在图像的任意区域中进⾏平滑插补.语法:J = roifill(Incur)J = roifill(I)J = roifill(I,BW)[J,BW] = roifill(...)J = roifill(x,y,I,xi,yi)[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)举例I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];J = roifill(Incur);imshow(I)figure, imshow(J)附录 MATLAB图像处理命令 365相关命令:roifilt2, roipoly99.roifilt2功能:过滤敏感区域.语法:J = roifilt2(h,I,BW)J = roifilt2(I,BW,fun)J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)举例h = fspecial('unsharp');J = roifilt2(h,I,BW);imshow(J)相关命令:filter2, roipoly100.roipoly功能:选择⼀个敏感的多边形区域.语法:BW = roipoly(Incur)BW = roipoly(I)BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)[BW,xi,yi] = roipoly(...)[x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...)举例I = imread('eight.tif');c = [222 272 300 270 221 194];r = [21 21 75 121 121 75];BW = roipoly(Incur);imshow(I)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 366 figure, imshow(BW)相关命令:roifilt2, roicolor, roifill101.std2功能:计算矩阵元素的标准偏移.语法:b = std2(A)相关命令:corr2, mean2102.subimage功能:在⼀幅图中显⽰多个图像.语法:subimage(X,map)subimage(I)subimage(BW)subimage(RGB)subimage(x,y,...)h = subimage(...)举例load trees[X2,map2] = imread('forest.tif');subplot(1,2,1), subimage(X,map)subplot(1,2,2), subimage(X2,map2)相关命令:附录 MATLAB图像处理命令 367103.truesize功能:调整图像显⽰尺⼨.语法:truesize(fig,[mrows mcols])truesize(fig)相关命令:imshow, iptsetpref, iptgetpref104.uint8功能:转换数据为8位⽆符号整型.语法:B = uint8(A)举例a = [1 3 5];b = uint8(a);whosName Size Bytes Classa 1x3 24 doublearrayb 1x3 3 uint8 array相关命令:double, im2double, im2uint8105.uint16功能:转换数据为16位⽆符号整型.语法:I = uint16(X)MATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 368举例a = [1 3 5];b = uint16(a);whosName Size Bytes Classa 1x3 24 double arrayb 1x3 6 uint16 array相关命令:double, datatypes, uint8, uint32, int8, int16, int32.106.warp功能:将图像显⽰到纹理映射表⾯.语法:warp(X,map)warp(I,n)warp(BW)warp(RGB)warp(z,...)warp(x,y,z,...)h = warp(...)举例[x,y,z] = cylinder;I = imread('testpat1.tif');warp(x,y,z,I);相关命令:imshow附录 MATLAB图像处理命令 369 107.wiener2功能:进⾏⼆维适应性去噪过滤处理.语法:J = wiener2(I,[m n],noise)[J,noise] = wiener2(I,[m n])举例I = imread('saturn.tif');J = imnoise(I,'gaussian',0,0.005);K = wiener2(J,[5 5]);imshow(J)figure, imshow(K)相关命令:filter2, medfilt2108.ycbcr2rgb功能: 转化YcbCr值为RGB颜⾊空间.语法:rgbmap = ycbcr2rgb(ycbcrmap) RGB = ycbcr2rgb(YCBCR)相关命令:ntsc2rgb, rgb2ntsc, rgb2ycbcr 109.zoom功能:缩放图像.语法:zoom onzoom offzoom outMATLAB⾼级应⽤——图形及影像处理 370 zoom resetzoomzoom xonzoom yonzoom(factor)zoom(fig,option)相关命令:imcrop。
详解matlab图像函数及应用
详解matlab图像函数及应用MATLAB是一个用于科学计算和数据可视化的强大工具。
它提供了许多用于处理和分析图像的函数和工具。
在这篇文章中，我将详细介绍MATLAB中常用的图像函数及其应用。
MATLAB中的图像函数可以分为以下几类：1. 读取和显示图像：MATLAB提供了imread和imshow函数用于读取和显示图像。
imread函数可以从文件中读取图像，并将其存储为矩阵，imshow函数可以显示图像矩阵。
2. 调整图像尺寸和缩放：MATLAB提供了imresize函数用于调整图像的尺寸。
可以使用该函数将图像缩小或放大到指定的尺寸。
3. 调整图像亮度和对比度：MATLAB提供了imadjust函数用于调整图像的亮度和对比度。
可以使用该函数将图像的像素值映射到新的范围，从而改变图像的亮度和对比度。
4. 图像滤波和增强：MATLAB提供了许多用于图像滤波和增强的函数，如imfilter、medfilt2和imsharpen。
可以使用这些函数来平滑图像、去除噪声和增强图像的细节。
5. 图像变换：MATLAB提供了一些常用的图像变换函数，如imrotate、imcrop 和imresize。
可以使用这些函数对图像进行旋转、裁剪和缩放。
6. 图像分割和边缘检测：MATLAB提供了一些图像分割和边缘检测函数，如imsegm、edge和regionprops。
可以使用这些函数将图像分割成不同的区域，并检测图像中的边缘。
7. 形态学操作：MATLAB提供了一些形态学操作函数，如imerode、imdilate 和imopen。
可以使用这些函数来处理二值图像，如腐蚀、膨胀和开运算等操作。
8. 颜色空间转换：MATLAB提供了一些颜色空间转换函数，如rgb2gray、rgb2hsv和rgb2lab。
可以使用这些函数将图像从一种颜色空间转换到另一种颜色空间。
这些图像函数可以广泛应用于许多领域，如计算机视觉、模式识别、医学图像处理和遥感图像分析等。
如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉
如何使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉第一章：MATLAB 图像处理基础图像处理是计算机视觉领域中的重要组成部分，而MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，也是图像处理和计算机视觉研究的常用工具之一。
本章将介绍MATLAB中的图像处理基础知识，并介绍如何使用MATLAB进行图像的加载、显示和保存。
1.1 MATLAB中的图像处理函数MATLAB提供了丰富的图像处理函数，包括图像的加载和保存、图像的显示和绘制、图像的滤波和增强等。
常用的图像处理函数包括imread、imshow、imwrite、imfilter等。
1.2 图像的加载和显示使用imread函数可以加载图像，imread函数可以读取各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。
使用imshow函数可以显示图像，并提供了多种显示选项，如调整图像的亮度、对比度等。
1.3 图像的保存使用imwrite函数可以保存图像到指定的文件中，可以保存为各种格式的图像文件，如PNG、JPEG、BMP等。
同时，imwrite函数也支持指定图像的压缩质量和压缩格式。
第二章：图像滤波和增强图像滤波和增强是图像处理中重要的操作，可以用于去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
MATLAB提供了丰富的图像滤波和增强函数，本章将介绍常用的图像滤波和增强方法，并结合MATLAB中的函数进行实例演示。
2.1 图像平滑使用平滑滤波可以去除图像中的噪声，常用的平滑滤波方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
MATLAB中的imfilter函数可以实现这些滤波方法，根据需要选择不同的参数进行滤波操作。
2.2 图像锐化图像锐化可以增强图像的细节和边缘，常用的图像锐化方法有拉普拉斯锐化和梯度锐化等。
MATLAB中的imfilter函数和imgradient函数可以实现这些锐化方法，同样需要根据需求选择不同的参数。
2.3 对比度增强对比度增强可以增强图像的视觉效果，而不改变图像的色彩信息。
使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍
使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍引言：图像处理是计算机科学和电子工程领域中的重要分支，它利用数字技术对图像进行各种操作和改变，以实现图像的增强、分割、恢复等目标。
而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。
本文将介绍几个常用的Matlab图像处理函数，并结合实例进行详解。
一、图像读取与显示函数1. imread函数imread函数是Matlab中用于读取图像的函数，它可以读取各种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等）的图像文件，并将其转换为Matlab中的矩阵形式。
示例：```img = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于在Matlab中显示图像，它可以接受矩阵形式的图像作为输入，并在新窗口中显示出来。
此外，imshow函数还可以对显示的图像进行一些调整，如调整图像的亮度、对比度等参数。
示例：```imshow(img); % 显示读取的图像```二、图像增强函数1. imadjust函数imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，以增强图像的视觉效果。
它通过对图像的像素值进行映射，将原始图像灰度值的范围进行调整，从而使图像的显示效果更好。
示例：```img_adjusted = imadjust(img, [0.2 0.8], [0 1]);```2. histeq函数histeq函数可以进行直方图均衡化处理，使图像的像素值在不同灰度级之间更均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。
示例：```img_equalized = histeq(img);```三、图像滤波函数1. imfilter函数imfilter函数实现了不同类型的图像滤波算法，包括平滑滤波、锐化滤波等。
它可以对图像的每个像素点进行卷积运算，以消除噪声、增强边缘等。
示例：```filter = fspecial('average', [5 5]); % 创建一个平滑滤波器img_filtered = imfilter(img, filter); % 对图像进行平滑滤波```2. medfilt2函数medfilt2函数是一种中值滤波算法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声、脉冲噪声等。
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一、MATLAB的size函数：获取数组的行数和列数（1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时数组的行数，第二个元素是数组的列数。
（2）[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将数组的行数返回到第一个输出变量，将数组的列数返回到第二个输出变量。
（3）如果在size函数的输入参数中再添加一项，并用1或2为该项赋值，则size将返回数组的行数或列数。
其中r=size(A,1)该语句返回的时数组A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时数组A的列数。
原文地址：MATLAB常用形态学操作函数作者：ggbondgt常用形态学操作函数1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。
输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。
BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。
2、erode 函数该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：BW2= erode(BW1，SE)BW2= erode(BW1，SE，…，n)其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。
输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。
BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。
3、bwmorph函数该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。
它的格式如下：① BW2=bwmorph(BW1，operation)② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。
operation为下列字符串之一：‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)‘close’：计算二值闭合‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀4、imclose函数该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。
调用格式为：IM2=imclose(IM,SE)IM2=imclose(IM,NHOOD)5、imopen函数该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。
调用格式为：IM2=imopen(IM,SE)IM2=imopen(IM,NHOOD)Matlab中函数strel在操作结构元素应用，用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象具体用法：SE = strel(shape,parameters)创建由指定形状shape对应的结构元素。
其中shape的种类有arbitrary''pair''diamond''periodicline''disk''rectangle''line''square''octagon’参数parameters一般控制SE的大小。
例子：se1 = strel('square',6)%创建6*6的正方形se2 = strel('line',10,45)%创建直线长度10，角度45se3 = strel('disk',15)%创建圆盘半径15se4 = strel('ball',15,5)%创建椭圆体，半径15，高度5最终编辑hyb841729963STREL 创建形态学结构元素。
语法：SE = STREL('arbitrary',NHOOD) 创建一个指定领域的平面结构化元素。
NHOOD是一个包含1/0的矩阵；1的位置定义了领域的形态学操作。
NHOOD的中心就是它的中心元素，位置在FLOOR((SIZE(NHOOD) + 1)/2)。
你也可以忽略参数串'arbitrary'而只使用STREL(NHOOD).SE = STREL('arbitrary',NHOOD,HEIGHT) 创建一个指定领域的非平面结构化元素。
HEIGHT是一个矩阵，大小和NHOOD相同，他指定了NHOOD中任何非零元素的高度值。
HEIGHT必须是实有限值。
你也可以忽略参数串'arbitrary'而只使用STREL(NHOOD,HEIGHT).SE = STREL('ball',R,H,N) 创建一个空间椭球状的结构元素，其X-Y平面半径为R，高度为H。
R必须为非负整数，H是一个实数。
N必须为一个非负偶数，当N>0时此球形结构元素由一系列空间线段结构元素来近似；当N=0时不需要近似，结构化元素的成员由所有中心距圆点>R的元素组成，相应的高度值可由R/H指定的椭球中提取。
如果N未指定，缺省值8，并且。
注: 使用球体近似的形态学操作N>0的情况要比N=0的情况快许多。
SE = STREL('diamond',R) 创建一个指定大小R平面钻石形状的结构化元素。
R是从结构化元素原点到其点的距离，必须为非负整数。
SE = STREL('disk',R,N) 创建一个指定半径R的平面圆盘形的结构元素。
这里R必须是非负整数. N须是0, 4, 6, 8.当N大于0时,圆盘形结构元素由一组N(或N+2)个周期线结构元素来近似。
当N等于0时,不使用近似，即结构元素的所有像素是由到中心像素距离小于等于R的像素组成。
N可以被忽略,此时缺省值是4。
注: 形态学操作在N>0情况下要快于N=0的情形。
功能:腐蚀图像用法：IM2 = imerode(IM,SE)腐蚀灰度、二进制或压缩二进制图像 IM ，返回腐蚀图像 IM2 。
参数 SE 是函数 strel 返回的一个结构元素体或是结构元素体阵列。
如果 IM 是逻辑图像，结构元素是平坦的， imerode 执行二进制膨胀;否则执行灰度腐蚀。
如果SE 是一个结构元素体阵列， imerode 接连使用 SE 中的每个结构元素体对输入图像进行多重腐蚀。
IM2 = imerode(IM,NHOOD)腐蚀图像 IM ，这里的 NHOOD 是一个 0 和 1 组成的阵列，指明了结构元素邻域。
这等同于 imerode(IM,strel(NHOOD)) 的句法规则。
函数 imerode 通过 floor((size(NHOOD)+1)/2) 确定了邻域的中心元素。
IM2 = imerode(...,PACKOPT,M)指定 IM 是否为一幅压缩二进制图像，如果是，需要提供原始未压缩图像的行的维数 M 。
PACKOPT 可以取以下值之一。
默认值由大括号({})标出。
Value(值)Description(描述)'ispacked ' IM 可以作为一幅由bwpack 产生的压缩二进制图像。
IM 必须是一个2-D 的uint32 类型数组，SE 必须是平坦的2-D 结构元素。
{'notpacked'}IM 作为一个正常的数组对待。
如果 PACKOPT 是 'ispacked' ，你必须为 M 指定一个值。
常用形态学操作函数1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。
输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。
BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。
2、erode 函数该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：BW2= erode(BW1，SE)BW2= erode(BW1，SE，…，n)其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。
输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。
BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。
3、bwmorph函数该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。
它的格式如下：① BW2=bwmorph(BW1，operation)② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)其中：对于格式①，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算；对于格式②，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。
operation为下列字符串之一：‘clean’：除去孤立的像素(被0包围的1)‘close’：计算二值闭合‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀4、imclose函数该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。
调用格式为：IM2=imclose(IM,SE)IM2=imclose(IM,NHOOD)5、imopen函数该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。
调用格式为：IM2=imopen(IM,SE)IM2=imopen(IM,NHOOD)matlab连通域处理函数们分类：数字图像、视频处理2011-08-09 14:35 820人阅读评论(0) 收藏举报1、matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。
算法：(1)Determine the connected components.L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects.bw2 = ismember(L, find([S.Area] >= P));2、matlab函数bwarea──计算对象面积格式：total = bwarea(BW)作用：估计二值图像中对象的面积。