数字图像处理第二章 MATLAB中图象工具箱及图象.
数字图像处理与应用(MATLAB版)第2章 matlab图像处理工具箱
例如：
如有一个名为dad.dat的文件，包含以下数据：
4529 5967 4468 6 9 51
用Matlab将此文件的数据调入工作空间并生成变量dad。语 句为：
load dad.dat %将dad.dat中的内容调入工作空间
dad
%显示变量
输出结果:
dad 4529 5967 4468 6 9 51
（4）均匀分布的随机矩阵
A=rand(n): 生成n×n的随机矩阵。 A=rand(m,n): 生成m×n的随机矩阵。 A=rand([m,n]): 生成m×n的随机矩阵。 A=rand(a1,a2,a3,…): 生成a1×a2×a3×…的随机矩阵。 A=rand(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。
2.2 Matlab常用的基本命令-简单矩阵的生成-（4）利用小矩阵生成大矩阵（含例子）
（4）利用小矩阵生成大矩阵
例：用矩阵A生成大矩阵B。
A 4529 5967 4468 6 9 51
B=[A A+32; A+48 A+16]
输出结果:
B 4 5 2 9 36 37 34 41 5 9 6 7 37 41 38 39 4 4 6 8 36 36 38 40 6 9 5 1 38 41 37 33 52 53 50 57 20 21 18 25 53 57 54 55 21 25 22 23 52 52 54 56 20 20 22 24 54 57 53 49 22 25 21 17
第二章 Matlab图像处理工具箱
内容提要
基本要求
重点难点
介绍Matlab软件 的组成，常用命 令以及图像处理 函数的功能。
了解Matlab软 件的组成，掌握 Matlab常用基 本命令的使.1 Matlab简介
Matlab图像处理工具箱使用简介
三天三夜72小时：（2015.9.11~13）读懂题目-》查找文献资料-》选择题目-》重查找文献资料-》精读其中几篇-》查找资料的资料。
（资料查找+现学现用）要想竞赛获奖，所写论文中需要亮点和特色。
参考资料：《Matlab图像处理与应用》高成主编，2007.04 校超星数字图书馆可阅读。
Matlab图像处理工具箱使用简介基本概念：数字图像指的是一个被采样和量化后的二维函数，采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间量化而成。
至此，一幅数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵。
将一幅二维的图像通过有限个离散点来表示就成为了数字图像，其中的每个点称为图像元素，即像素。
数字图像处理图像处理：图像输入→图像增强/复原/编码等→图像输出图像识别：图像输入→图像预处理→图像分割→特征提取→图像分类→识别结果输出图像理解：图像输入→图像预处理→图像描述→图像分析和理解→图像解释图像处理算法被认作数学建模十大算法之一。
学、信息论、控制论、物理学、心理学和生理学等学科的一门综合性边缘科学。
随着计算机科学的迅猛发展，以及与近代发展的新理论如小波分析、马尔柯夫随机场、分形学、数学形态学、人工智能和人工神经网络等的结合，计算机图像处理与分析近年来获得了长足的进展，呈现出强大的生命力。
已在科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生、教育等许多领域得到广泛应用，产生了巨大的经济和社会效益，对推动社会发展，改善人们生活水平都起到了重要的作用。
计算机图像处理的应用领域计算机图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。
近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快，也就是图像处理的目的除了直接供人观看(如医学图像是为医生观看作诊断)外，还进一步发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分检，车辆自动驾驶等。
下面罗列—些典型应用实例，而实际应用更广。
1．在生物医学中的应用主要包括显微图像处理；DNA显示分析；红、白血球分析计数；虫卵及组织切片的分析；癌细胞识别；染色体分析；心血管数字减影及其他减影技术；内脏大小形状及异常检测；微循环的分析判断；心脏活动的动态分析；热像、红外像分析；x光照片增强、冻结及伪彩色增强；超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理；CT、MRI、γ射线照相机、正电子和质子CT的应用；专家2．遥感航天中的应用军事侦察、定位、导航、指挥等应用；多光谱卫星图像分析，地形、地图、国土普查；地质、矿藏勘探；森林资源探查、分类、防火；水利资源探查，洪水泛滥监测；海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报；农业方面如谷物估产、病虫害调查；自然灾害、环境污染的监测，气象、天气预报图的合成分折预报；天文、太空星体的探测及分析；交通、空中管理、铁路选线等。
使用MATLAB进行图像处理的基本方法
使用MATLAB进行图像处理的基本方法第一章：介绍MATLAB图像处理工具箱MATLAB是一种用于算法开发、数据可视化和数值计算的高级工具。
图像处理是MATLAB中重要的应用之一，其图像处理工具箱提供了许多功能强大的函数和工具，能够完成各种图像处理任务。
1.1 图像处理基础图像处理是通过计算机对图像进行分析、处理和改变的过程。
它可以用于增强图像的质量、从图像中提取有用的信息或特征，以及实现图像的压缩和恢复等任务。
1.2 MATLAB图像处理工具箱的功能MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的函数和工具，包括图像读取和写入、图像增强、图像分割、图像滤波、图像变换等。
这些功能可以帮助用户对图像进行各种处理和分析。
第二章：图像预处理图像预处理是图像处理的第一步，其目的是消除图像中的噪声和其他不必要的信息，使后续的处理更加准确和有效。
2.1 图像读取和显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像，imshow函数显示图像。
读取图像后，可以对图像进行显示、调整亮度和对比度等操作。
2.2 图像增强图像增强是通过对图像的像素值进行调整，改善图像的视觉质量。
常用的图像增强方法有直方图均衡化、对比度拉伸和滤波等。
第三章：图像分割图像分割是将图像划分成若干个具有独立意义的部分的过程。
图像分割可以帮助我们识别并提取出感兴趣的目标，进行后续的处理和分析。
3.1 基于阈值的图像分割阈值分割是一种简单且有效的图像分割方法，其思想是将图像中的像素分成前景和背景两部分。
MATLAB提供了imbinarize函数用于阈值分割。
3.2 基于边缘的图像分割边缘分割基于图像中物体的边界特征，通过检测图像中的边缘来实现图像分割。
MATLAB中的边缘检测函数包括edge和gradient。
第四章：图像滤波图像滤波是对图像进行平滑或增强处理的过程，它可以帮助去除图像中的噪声、增强图像的边缘和细节等。
4.1 线性滤波线性滤波是一种基于加权和求和的滤波方法，常用的线性滤波器有均值滤波器和高斯滤波器等。
第2章 MATLAB图像处理工具箱
(3)灰度图像 灰度图像通常由一个uint8、uint16、双精度类型 的数组来描述，其实质是一个数据矩阵I，该矩 阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级，每 一个元素对应于图像的一个像素点，通常0代表 黑色，1、255、65 535（针对不同存储类型） 代表白色。
(4)多帧图像(多页图像、图像序列维数组，其中第四维用来指 定帧的序号。 • 在一个多帧图像数组中，每一幅图像必须有相同的大小 和颜色分量，每一幅图像还要使用相同的调色板。另外, 图像处理工具箱中的许多函数（如：imshow）只能对 多幅图像矩阵的前两维或三维进行操作，也可以对四维 数组使用这些函数，但是必须单独处理每一帧。如果将 一个数组传递给一个函数，并且数组的维数超过该函数 设计的超作维数，那么得到的结果是不可预知的。 例：load mri size(D) imshow(D(:,:,:,5))
2. 估计图像背景 background=imopen(I,strel('disk',15)); %对图像I进行形态学开操作,删除那些不完全 %包括在半径为15的圆盘中的对象 %实现对背景亮度的估计 %strel(‘disk’,15)创建一个扁平的、圆盘状的 %结构元素，15为圆盘的半径 figure,imshow(background); figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end) )),zlim([0 255]); %以表面形式显示背景
2.2.2 MATLAB图像类型
图像类型：指数组数值与像素颜色之间定义的关系， 它与图像格式概念有所不同。 在MATLAB图像处理工具箱中，有五种类型的图像： (1)二进制图像：在一幅二进制图像中，每一个像素将取 两个离散数值(0或1)中的一个，从本质上说，这两个数 值分别代表状态“开”(on)或“关”(off)。 二进制图像仅使用uint8或双精度类型的数组来存储。 在图像处理工具箱中，任何返回一幅二进制图像的函数 均使用uint8逻辑数组存储该图像，并且使用一个逻辑标 志来指示uint8逻辑数组的数据范围。 若逻辑状态为“开”（on），数组范围为[0,1]； 若逻辑状态为“关”（off），则数组范围为[0,255]。
MATLAB图形图像处理2课件
• imfilter是用来实现线性空间滤波的函数，其基本语法格式 为：
• hp = imfilter(p, w, filter_mode, boundary_options, size_options)
• 其中hp为经过滤波后输出的图像，p为原图像，参数w为滤 波模板，filter_mode指定滤波过程中使用相关核（corr）还 是卷积核（conv）。boundary_options控制边界填充方式为 边界复制（replicate）、边界循环（circular）还是边界对 称（symmetric）。size_options可以为same或者full两者之 一。如 hp = imfilter(p, w, ’replicate’)
• subplot(1,3,3);imshow(p2);
• 图3.33 拉普拉斯波和高斯－拉普拉斯滤波((a)原 图像；(b)拉普拉斯滤波后图像；(c)高斯－拉普拉 斯滤波后图像)
3.7 图像的空间变换
• 图像的空间变换也称为图像的几何变 换，是指将用户获得或设计的原始图像， 按照需要产生大小、形状和位置的变化。 图像几何变换是图像显示技术中的一个重 要组成部分，常用的图像几何变换主要包 括图像的缩放、图像的剪切及图像的旋转 等内容。
• p = imread('football.jpg');
• I = rgb2gray(p);
• imhist(I);
3.5.3直方图均衡化
• 通过直方图均衡化做适当的调整，即把一幅已知灰 度概率分布图像中的像素灰度做某种映射变换，使 它变成一幅具有均匀概率分布的新图像，使图像视 觉效果更加清晰。
• imnoise是MATLAB提供的图像噪声模拟函数，其 基本语法格式为：
数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章
![数字图像处理及MATLAB实现[杨杰][电子教案]第二章](https://img.taocdn.com/s3/m/de4126d1c1c708a1284a4428.png)
距离 像素之间的联系常与像素在空间的接近程度有 关。像素在空间的接近程度可以用像素之间的距 离来度量。为测量距离需要定义距离度量函数。 给定 p, q, r 三个像素，其坐标分别为 ( x, y ), ( s, t ), (u , v) 如果 1） D ( p, q ) ≥ 0( D ( p, q ) = 0 当且仅当 p = q ) 2） D ( p, q ) = D ( q, p ) 3) D ( p, r ) ≤ D ( p, q ) = D (q, r ) 则 D是距离函数或度量。
p 和 q 之间的欧式距离定义为：
De ( p, q) = ( x − s)2 + ( y − t )2
p 和 q 之间的 D4距离（也叫城市街区距离）定义为：
D4 ( p , q ) = x-s + y-t
p 和 q 之间的 D8 距离（也叫棋盘距离）定义为：
D8 ( p, q )=max( x-s ， ) y-t
图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、 图像获取即图像的数字化过程，包括扫描、 采样和量化。 采样和量化。 图像获取设备由5个部分组成 采样孔， 个部分组成： 图像获取设备由 个部分组成：采样孔， 扫描机构，光传感器， 扫描机构，光传感器，量化器和输出存储 体。 关键技术有：采样——成像技术；量化 成像技术； 关键技术有：采样 成像技术 量化— —模数转换技术。 模数转换技术。 模数转换技术
Sampling
图像的采样
图2.15图像的采样示例 图像的采样示例
Quantization 图像的量化
图2.16图像的量化示例 图像的量化示例
量化等级越多，所得图像层次越丰富， 量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度 分辨率高，图像质量好，但数据量大； 分辨率高，，图像层次欠丰富，灰度分辨 量化等级越少，图像层次欠丰富， 率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 率低，会出现假轮廓现象，图像质量变差， 但数据量小. 但数据量小
Matlab数字图像处理PPT课件
/2、图像的点运算
三、灰度的对数变换
tclo kg s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
1边界选项symmetricreplicatecircular2尺寸选项samefull3模式选项corrconv三滤波器设计4空间域图像增强hfspecialtypeparameters合法取值功能average平均模板disk圆形领域的平均模板gaussian高斯模板laplacian拉普拉斯模板log高斯拉普拉斯模板prewittprewitt水平边缘检测算子sobelsobel水平边缘检测算子parameters为可选项是和所选定的滤波器类型type相关的配置参数如尺寸和标准差等
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱
W(1,-1) W(1,0) W(1, 1)
f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-1,y+1)
f(x,y-1) f(x,y)
f(x,y+1)
f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1)
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1……是可选项，包括： 1、边界选项（’symmetric’、’replicate’、’circular’） 2、尺寸选项（’same’、’full’） 3、模式选项（’corr’、’conv’）
数字图像处理及应用（MATLAB）第2章习题答案
7.平均值说明f (x ，y )的平均值等于其傅里叶变换F (u ，v )在频率原点的值F (0,0)。
2-3证明离散傅里叶变换的频率位移和空间位移性质。
证明：)(2101),(1),(NvyM ux j M x N y e y x f MN v u F +--=-=∑∑=π),(),(1),(100)(21010)(2)(21010000v v u u F dxdy ey x f MNe ey x f MN y Nv v x M u u j M x N y N yv M x u j Nvy M ux j M x N y --==-+---=-=++--=-=∑∑∑∑πππ因为()()v u F y x f ,,⇔ 所以 ),(),(00)(200v v u u F e y x f N y v M x u j --⇔+π2-4小波变换是如何定义的？小波分析的主要优点是什么？小波之所以小，是因为它有衰减性，即是局部非零的；而称为波，则是因为它有波动性，即其取值呈正负相间的振荡形式，将)(2R L 空间的任意函数f (t )在小波基下展开，称其为函数f (t )的连续小波变换。
小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号的要求从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier 变换的困难问题。
2-5 在图像缩放中，采用最近邻域法进行放大时，如果放大倍数太大，可能会出现马赛克效应，这个问题有没有办法解决，或者有所改善。
可以利用线性插值法，当求出的分数地址与像素点不一致时，求出周围四个像素点的距离比，根据该比率， 由四个邻域的像素灰度值进行线性插值。
2-6 复合变换的矩阵等于基本变换的矩阵按顺序依次相乘得到的组合矩阵。
即，T=T N T N-1…T 1。
问矩阵顺序的改变能否影响变换的结果。
矩阵顺序的改变不会影响变换的结果。
数字图像处理第二章 MATLAB中图象工具箱及图象
1.5图像分析
1.
EDGE函数 该函数用于找出灰度图的边缘。该函数的输入是灰度 图，返回一个同样大小的二值图。边缘处为1，其他地 方为 0 。该函数支持 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, Zero-cross, Canny六种不同的算子。 例如使用Prewitt和Canny算子找出lena.bmp的边缘。 I=imread(„lena.tif‟); BW1=edge(I,‟prewitt‟); BW2=edge(I,‟canny”); imshow(BW1) figure, imshow(BW2)
格式 IMAGE(RGB). 用于显示真彩色图像。
格式 IMAGE(X,MAP). 显示索引图 X 及其
调色板MAP。 格式 IMSHOW(FILENAME). 显示存储于 图形文件FILENAME中的图像。 H=IMSHOW(…).返回图像对象的句柄。
5.SUBIMAGE函数
格式SUBIMAGE(X,MAP).用来显示当前坐标中
第一节 MATLAB中图象工具箱
1.1图像文件读写 1.imread函数 该函数用于从图形文件中读出图像。格式
A=IMRAED(FILENAME,FMT)。该函数把FILENAME 中的图像读到A中。若文件包含一个灰度图,则为二维矩 阵。若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。 FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。格式 [X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中 的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件 中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。FMT的可 能取值为jpg或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
MATLAB图像处理技术详解
MATLAB图像处理技术详解第一章：引言图像处理是数字图像的处理和分析，是一门广泛应用于许多领域的学科。
而MATLAB作为一种强大的数学工具和编程语言，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像处理和分析。
本文将对MATLAB图像处理技术进行详细的解析和讲解，包括图像读取、图像显示、图像变换、图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面。
第二章：图像读取在MATLAB中，我们可以使用imread函数来读取图像。
该函数可以读取各种常见的图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。
通过指定图像的路径和文件名，我们就可以将图像加载到MATLAB的内存中进行后续处理。
在读取图像时，我们还可以指定读取的通道数、数据类型以及校正图像的顺序等。
本章将详细介绍如何使用MATLAB读取图像，并对其参数进行解析和说明。
第三章：图像显示在读取图像后，我们可以使用imshow函数来显示图像。
该函数可以将图像以指定的大小和颜色映射方式显示在MATLAB的窗口中。
除了基本的图像绘制功能外，imshow还提供了一系列的显示选项，包括对比度调整、亮度调整、色彩映射等。
本章将详细介绍如何使用imshow函数来显示图像，并介绍其常用的显示选项。
第四章：图像变换图像变换是图像处理的重要步骤之一，可以通过不同的数学变换来改变图像的特征和表示方式。
在MATLAB中，我们可以使用多种变换函数来实现图像的平移、缩放、旋转、翻转等操作。
此外，MATLAB还提供了傅里叶变换和小波变换等高级变换函数，可以在频域上对图像进行分析和处理。
本章将详细介绍MATLAB中常用的图像变换函数和使用方法，并结合示例代码进行演示。
第五章：图像增强图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩和细节等，使图像具有更好的视觉效果和可读性。
在MATLAB中，我们可以使用一系列的增强函数和滤波器来改善图像的质量和细节。
例如，imadjust函数可以通过对灰度图像进行亮度和对比度的调整，来增强图像的视觉效果；而imsharpen函数可以通过锐化滤波器来提高图像的细节和清晰度。
Matlab数字图像处理-02-PPT课件
可选参数’nothinning’，指定时可以通过跳过边缘细化算法来加快算法 运行的速度。默认是’thinning’，即进行边缘细化。 2）、基于高斯-拉普拉斯算子的边缘检测
BW=edge(I,’log’,thresh,sigma)
sigma指定生成高斯滤波器所使用的标准差。默认时，标准差为2。滤 镜大小n*n，n的计算方法为：n=ceil(sigma*3)*2+1。
/5、频率域图像增强 一、傅里叶变换
I=fft2(x);%快速傅里叶变换 I=fft2(x,m,n);
x为输入图像；m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。 当m和n均为2的整数次幂时算法的执行速度要比m和n均为素数时快。
I1=abs(I);%计算I的幅度谱 I2=angle(I);%计算I的相位谱 Y=fftshift(I);%频谱平移
高斯低通
function out = imgaussflpf(I,sigma) %imgaussflpf函数 构造高斯频域低通滤波器 [M,N] = size(I); out = ones(M,N); for i=1:M forj=1:N out(i,j) = exp(-((i-M/2)^2+(j-N/2)^2)/2/sigma^2); end end
R 1 C G 1 M B 1 Y
cmy=imcomplement(rgb);%rgb转成cmy rgb=imcomplement(cmy);cmy转成rgb
HSI模型
HIS模型是从人的视觉系统出发，直接使用颜色三要素色调 （Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）来描述 颜色。
桥接有单个像素缝隙分割的前景像素 清楚孤立的前景像素 围绕对角线相连的前景像素进行填充 填充单个像素的孔洞
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧第一章：图像加载和保存MATLAB的图像处理工具箱提供了各种函数来加载和保存图像。
使用imread函数可以加载各种格式的图像文件，例如JPEG、PNG和BMP。
加载图像时，可以指定图像文件的路径和文件名。
加载后的图像被存储在一个矩阵中，每个像素的值可以通过索引来访问。
除了加载图像，我们也可以使用imwrite函数将处理后的图像保存为新的文件。
保存图像时，需要指定保存的路径和文件名，并且可以指定保存的图像格式。
值得一提的是，保存图像时可以选择不同的图片质量参数，以调整图像的压缩程度。
第二章：图像显示和调整MATLAB提供了各种函数来显示图像并对其进行调整。
imshow函数可以在窗口中显示图像，并且支持放大、缩小和漫游图像。
imshow还可以显示灰度图像和彩色图像。
当显示彩色图像时，imshow会自动设置调色板。
对于图像调整，可以使用imadjust函数来增强图像的对比度。
此函数可以通过调整像素值进行直方图均衡化，从而增强图像的细节。
另外，可以使用imresize函数来调整图像的大小，以适应不同的应用需求。
第三章：图像滤波和增强图像滤波是一种常见的图像处理技术。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种滤波函数，例如imfilter和medfilt2。
imfilter函数可以使用各种滤波器对图像进行卷积操作，实现模糊、锐化等效果。
medfilt2函数可以使用中值滤波器对图像进行去噪处理，适用于去除椒盐噪声等。
除了滤波，MATLAB还提供了多种图像增强函数。
例如，可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理，以增强边缘和细节。
此外，MATLAB还提供了imadjust函数来调整图像的对比度和亮度，以优化图像的视觉效果。
第四章：图像分割和边缘检测图像分割是将图像分成若干个区域的过程。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的方法和基于边缘的方法。
数字图像处理第2章 Matlab图像处理工具箱
Matlab常用的基本命令
(3) 单位矩阵 A=eye(n): 生成n×n的单位矩阵. A=eye(m,n): 生成m×n的单位矩阵. A=eye([m,n]): 生成m×n的单位矩阵. A=eye(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的单位矩阵.
Matlab常用的基本命令
(4) 均匀分布的随机矩阵 A=rand(n): 生成n×n的随机矩阵. A=rand(m,n): 生成m×n的随机矩阵. A=rand([m,n]): 生成m×n的全1矩阵. A=rand(a1,a2,a3,…): 生成a1×a2×a3×…的随机矩阵. A=rand(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的随机矩阵.
3. Matlab工具箱
Matlab 工具箱是Matlab用来解决各个领域特定问 题的函数库,它是开放式的,可以应用,也可以根据 需要进行扩展. Matlab提供的工具箱为用户提供了丰富而实用的 资源,工具箱的内容非常广泛,涵盖了科学研究的很 多门类.目前,已有涉及数学,控制,通信,信号处 理,图像处理,经济,地理等多种学科的20多种 Matlab工具箱投入应用.
2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型
图像处理工具箱支持4种图像类型,它们是: 真彩色图像(RGB images) 索引色图像(index images) 灰度图像(intensity images) 二值图像(binary images) 此外,Matlab还支持由多帧图像组成的图像序列.
2.2 Matlab常用的基本命令
1. 常用矩阵的生成 常用矩阵的生成 (1) 全0矩阵 A=zeros(n): 生成n×n的全0矩阵. A=zeros(m,n): 生成m×n的全0矩阵. A=zeros(a1,a2,a3,…): 生成a1×a2×a3×…的全0 矩阵. A=zeros(size(B)): 生成与矩阵B大小相同的全0矩阵.
图像处理工具箱matlab
图像处理工具箱matlab图像处理工具箱 MATLAB概要图像处理工具箱是 MATLAB 的一个强大的功能扩展，用于实现各种图像处理任务。
它提供了许多函数和工具，使用户能够轻松地处理、分析和编辑数字图像。
本文将介绍 MATLAB 图像处理工具箱的主要功能和应用。
导入和导出图像MATLAB 图像处理工具箱使用户能够方便地导入和导出各种图像格式。
用户可以使用`imread`函数从文件中读取图像数据，并使用`imwrite`函数将图像保存到文件中。
工具箱支持各种图像格式，如JPEG、PNG、BMP 等。
此外，还可以导入和导出其他常见的多维数据格式，如视频和 GIF 图像。
图像处理基础操作MATLAB 图像处理工具箱提供了一系列基本的图像处理操作，如缩放、旋转、裁剪、填充和调整颜色等。
用户可以使用`imresize`函数调整图像的大小，使用`imrotate`函数旋转图像，使用`imcrop`函数裁剪图像，使用`imfill`函数填充图像中的空白区域，使用`imadjust`函数调整图像的亮度和对比度等。
滤波和增强MATLAB 图像处理工具箱提供了多种滤波和增强技术，使用户能够改善图像的质量和视觉效果。
用户可以使用`imfilter`函数对图像应用线性和非线性滤波器，如平滑滤波器、锐化滤波器和边缘检测滤波器。
此外，还可以使用`histeq`函数对图像进行直方图均衡化，以提高图像的对比度和清晰度。
图像分割和边缘检测MATLAB 图像处理工具箱提供了多种图像分割和边缘检测算法，使用户能够从图像中提取感兴趣的对象和边界。
用户可以使用`imsegkmeans`函数对图像进行基于 K 均值的分割，使用`imbinarize`函数将图像转换为二值图像，使用`edge`函数检测图像的边缘。
此外，还可以使用`regionprops`函数获取分割后对象的属性，如面积、周长和中心位置等。
特征提取和匹配MATLAB 图像处理工具箱支持各种特征提取和匹配算法，用于图像识别和目标跟踪。
数字图像处理MATLAB图像处理PPT课件
主要应用举例： ➢ 差影法(检测同一场景两幅图像之间的变化) ➢ 混合图像的分离
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（1）检测同一场景两幅图像之间的变化
设：时刻1的图像为 T1(x,y)， 时刻2的图像为 T2(x,y) g(x,y) = T2 (x,y) - T1(x,y)
第25页/共41页
除法运算(Division)
4、除法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
简单的除法运算可用于改变图像的灰度级， 常用于遥感图像处理中。
在四种算术运算中，减法与加法在图像增强 处理中最为有用。
第26页/共41页
几何变换
1）简单变换 • 问题描述：图像的平移、放缩和旋转。 • 解题思路：从易到难。工具：线性代数中的齐次坐标。
x
象
素
y1
填y
充
映
射
f(x1,y1) (x1,y1)非整型
f(x,y) (x,y)整型
第32页/共41页
图像的缩放
• 两种映射方法的对比 • 对于向前映射：每个输出图像的灰度要经过多次运算； • 对于向后映射：每个输出图像的灰度只要经过一次运算。
实际应用中，更经常采用向后映射法。 其中,根据四个相邻像素灰度值计算某位置的像素灰度
1、加法运算
C(x, y) A(x, y) B(x, y)
主要应用举例： ➢ 去除“叠加性”随机噪音 ➢ 生成图像叠加效果
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（1）去除“叠加性”噪音
对于原图象f(x,y),有一个噪音图像集 { g i (x ,y) } 其中：g i (x ,y) = f(x,y) + ei(x,y)
数字图像处理实验报告
数字图像处理实验报告数字图像处理实验报告第一章总论数字图像处理是计算机图形学、数字信号处理等学科交叉的一门学科。
它是基于数字计算机对图像信号进行数字处理的一种方法。
数字图像处理技术已广泛应用于医学影像诊断、遥感图像处理、图像识别、安防监控等领域，在当今社会中具有不可替代的重要作用。
本次实验主要介绍了数字图像处理的基本方法，包括图像采集、图像增强、图像恢复、图像分割、图像压缩等几个方面。
在实验过程中，我们采用了一些常用的数字图像处理方法，并通过 Matlab 图像处理工具箱进行实现和验证。
第二章实验过程2.1 图像采集在数字图像处理中，图像采集是一个重要的步骤。
采集到的图像质量直接影响到后续处理结果的准确性。
本次实验使用的图像是一张 TIF 格式的彩色图像，通过 Matlab 读取图像文件并显示，代码如下：```Matlabim = imread('test.tif');imshow(im);```执行代码后，可以得到如下图所示的图像：2.2 图像增强图像增强是指利用某些方法使图像具有更好的视觉效果或者变得更适合某种应用。
本次实验我们主要采用直方图均衡化、灰度变换等方法进行图像增强。
2.2.1 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的增强方法，它可以增加图像的对比度和亮度，使图像更加清晰。
代码实现如下：```Matlabim_eq = histeq(im);imshow(im_eq);```执行代码后，会得到直方图均衡化后的图像，如下图所示：可以看出，经过直方图均衡化处理后，图像的对比度和亮度得到了明显提高。
2.2.2 灰度变换灰度变换是一种用于调整图像灰度级别的方法。
通过变换某些像素的灰度级别，可以增强图像的视觉效果。
本次实验我们采用对数变换和幂函数变换两种方法进行灰度变换。
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1.2图像显示
1.getimage函数 格式 A=GETIMAGE(H). 返回图形句柄对象 H 中
包含的第一个图像的数据.H既可以是一条曲线, 图像 , 或纹理表面 .A 等同为图像的数据。格式 [X,Y,A]=GETIMAGE(H). 返 回 图 像 的 Xdata 到 X,Ydata到Y,Xdata和Ydata是表明x轴和y轴的范 围的两元素向量。 格式 […,A,FLAG]=GETIMAGE(H) 。返回指示 图像类型的整数型标记.FLAG可为下列值:
格式 IMAGE(RGB). 用于显示真彩色图像。
格式 IMAGE(X,MAP). 显示索引图 X 及其
调色板MAP。 格式 IMSHOW(FILENAME). 显示存储于 图形文件FILENAME中的图像。 H=IMSHOW(…).返回图像对象的句柄。
5.SUBIMAGE函数
格式SUBIMAGE(X,MAP).用来显示当前坐标中
2.imwrite函数 该函数用于把图像写入图形文件中。格式
IMWRITE(A,FILENAME,FMT)把图像A写入文 件FILENAME中。FILENAME指明文件名, FMT指明文件格式。A既可以是一个灰度图,也 可以是一个真彩图像。格式 IMWRITE(X,MAP,FILENAME,FMT)把索引图 及其调色板写入FILENAME中。MAP必须为合 法的MATLAB调色板,大多数图像格式不支持 多于256色的调色板。FMT的可能取值为tif或 tiff,jpg或jpeg,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
0 不是图像,A返回一个空矩阵。 1 索引图。 2 标准灰度图。 3非标准灰度图。 4 RGB图像。 例如在用 imshow 直接从文件中显示一个
图像后 , 用 getimage 直接从工作区中得到 图像数据 Imshow abc.tif X=getimage;
Image函数
图象 I 。若省略 N, 默认用 256 级灰度显示 24 位图 像 ,64 级 灰 度 显 示 其 他 系 统 。 格 式 IMSHOW(I,[LOW HIGH]) ，把 I 作为灰度图显 示。LOW值指定为黑色,HIGH指定为白色，中 间为按比例分布的灰色。若 [LOW,HIGH] 为 [], 则函数把图像中的最小值显示为黑色,最大值显 示为白色。 格式 IMAGE(SW). 用于显示二值图 .0 显示为黑 色,1显示为白色。
第一节 MATLAB中图象工具箱
1.1图像文件读写 1.imread函数 该函数用于从图形文件中读出图像。格式
A=IMRAED(FILENAME,FMT)。该函数把FILENAME 中的图像读到A中。若文件包含一个灰度图,则为二维矩 阵。若文件包含一个真彩图(RGB),则A为一三维矩阵。 FILENAME指明文件，FMT指明文件格式。格式 [X,MAP]=IMREAD(FILENAME,FMT).把FILENAME中 的索引图读入X,其相应的调色板读到MAP中.图像文件 中的调色板会被自动在范围[0,1]内重新调节。FMT的可 能取值为jpg或jpeg,tif或tiff,bmp,png,hdf,pcx,xwd。
第二章 பைடு நூலகம்ATLAB中图象工具箱及图象格式
本章中主要介绍MATLAB中图像工具箱
及图像格式。这些内容对于初学者是基 础的，也是十分重要的。只有迅速掌握 这部分内容，才能开始图象处理的研究 工作。本章中主要介绍MATLAB图象工 具箱中的一些基本函数的应用和图象格 式基本知识，并结合具体实践进行不同 格式图象的打开和各种图象格式之间的 转换，为进一步开展图象处理的学习和 研究奠定基础。
的索引图. 格式SUBIMAGE(I).用来显示灰度图. 格式SUBIMAGE(BW).用来显示二值图. 格式SUBIMAGE(RGB).用来显示真彩图. 格式 SUBIMAGE(x,y,…) 用来在非默认的空间 坐标中显示图像. H=SUBIMAGE(…)返回图像对象的句柄.输入 图像可为unit8,unit16,double型
一个例子
load lena
[x2,map2]=imread(‘peppers.tif’); subplot(1,2,1),subimage(X,map)
subplot(1,2,2),subimage(X2,map2)
1.3图像几何变换
1.imcrop函数
该函数用于把一幅图像经裁剪后放入一
指定的矩形中。例如在以下的语法格式 中 IMCORP 显示输入图像 , 并等待用鼠标 指定矩形。 I2=IMCORP(I). X2=IMCORP(X,MAP). RGB2=IMCORP(RGB).
2.imrotate函数
该 函 数 用 于 旋 转 图 像 。 格 式
B=IMROTATE(A,ANGLE,METHOD) 。 用于把图像A按逆时针方向和特殊的填充 方法旋转 ANGLE 度 ,METHOD 可取以下 值: “nearest”:默认值,用最近邻插值。 “bilinear”:用双线性插值。 “bicubic”:用双立方插值。
3.IMAGESC函数
该函数按比例决定数据并把它作为图像
显示。该函数的格式除数据要按比例重 整来使用完全调色板外,其他与函数 IMAGE相同。在格式 IMAGESC(…,CLIM) 中,CLIM=[CLOW,CHIGH]表明比例尺度。
4.IMSHOW函数
格式IMSHOW(I,N).用N级离散灰度级显示灰度
该函数用于显示图像。格式 IMAGE(C).
把矩阵C作为一幅图像显示.C的每一个元 素指明了一个图像块的颜色。 C 可以为 M*N 或 M*N*3 的 矩 阵 ， 其 数 据 可 为 double,unit8,unit16型。 格式IMAGE(X,Y,C)。其中X,Y为矢量,指 明C(1,1)和C(M,N)象素中心的位置。