matlab数字图像处理函数资料要点Word格式.docx
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a=[1,2,3,4;
4,5,6,7;
8,9,10,11,12];
image(a);
2imshow
imshow函数用于图像文件的显示,如:
i=imread('
);
imshow(i);
3colorbar
colorbar函数用显示图像的颜色条,如:
colorbar;
4figure
figure函数用于设定图像显示窗口,如:
figure
(1);
/figure
(2);
三图像的变换
1fft2
fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换,如:
j=fft2(i);
2ifft2
ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换,如:
k=ifft2(j);
3利用fft2计算二维卷积
利用fft2函数可以计算二维卷积,如:
a=[8,1,6;
3,5,7;
4,9,2];
b=[1,1,1;
1,1,1;
1,1,1];
a(8,8)=0;
b(8,8)=0;
c=ifft2(fft2(a).*fft2(b));
c=c(1:
5,1:
5);
利用conv2(二维卷积函数)校验,如:
a=[8,1,6;
c=conv2(a,b);
四模拟噪声生成函数和预定义滤波器1imnoise
imnoise函数用于对图像生成模拟噪声,如:
i=imread('
j=imnoise(i,'
gaussian'
0,0.02);
%模拟高斯噪声2fspecial
fspecial函数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('
%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
五图像的增强
1直方图
imhist函数用于数字图像的直方图显示,如:
imhist(i);
2直方图均化
histeq函数用于数字图像的直方图均化,如:
j=histeq(i);
3对比度调整
imadjust函数用于数字图像的对比度调整,如:
j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);
4对数变换
log函数用于数字图像的对数变换,如:
j=double(i);
k=log(j);
5基于卷积的图像滤波函数
filter2函数用于图像滤波,如:
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:
h=[1,1,1;
h=h/9;
j=conv2(i,h);
7中值滤波
medfilt2函数用于图像的中值滤波,如:
j=medfilt2(i);
8锐化
(1)利用Sobel算子锐化图像,如:
%Sobel算子
(2)利用拉氏算子锐化图像,如:
h=[0,1,0;
1,-4,0;
0,1,0];
%拉氏算子
k=conv2(j,h,'
same'
m=j-k;
六举例
二维傅立叶变换和二维傅立叶反变换:
figure
(1);
k=fftshift(j);
figure
(2);
l=log(abs(k));
imshow(l,[]);
colorbar
n=ifft2(j)/255;
figure(3);
imshow(n);
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Matlab中图像函数大全
图像增强
1.直方图均衡化的Matlab实现
1.1imhist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。
用
stem(x,counts)同样可以显示直方图。
1.2imcontour函数
显示图像的等灰度值图
imcontour(I,n),imcontour(I,v)
n为灰度级的个数,v是有用户指定所选的等灰度级向量。
1.3imadjust函数
通过直方图变换调整对比度
J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)
newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)
J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)其中,gamma为校正量r,[lowhigh]为原图像中要变换的灰度范围,[bottomtop]
指定了变换后的灰度范围;
newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)调整索引色图像的调色板map。
此时若[lowhigh]和
[bottomtop]都为2×
3的矩阵,则分别调整R、G、B3个分量。
1.4histeq函数
直方图均衡化
J=histeq(I,hgram)
J=histeq(I,n)
[J,T]=histeq(I,...)
newmap=histeq(X,map,hgram)
newmap=histeq(X,map)
[new,T]=histeq(X,...)
J=histeq(I,hgram)实现了所谓“直方图规定化”,即将原是图象I的直方图变换成用户指定的向量hgram。
hgram中的每一个元素
都在[0,1]中;
J=histeq(I,n)指定均衡化后的灰度级数n,缺省值为64;
[J,T]=histeq(I,...)返回从能将图像I的灰度直方图变换成
图像J的直方图的变换T;
newmap=histeq(X,map)和[new,T]=histeq(X,...)是针对索引色图像调色板的直方图均衡。
图像处理函数详解——imadjust
调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。
用法:
J=imadjust(I,[low_in;
high_in],[low_out;
high_out],gamma)
将图像I中的亮度值映射到J中的新值,即将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。
low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了,也就是说,low_in以下的值映射到low_out,high_in以上的值映射到high_out。
它们都可以使用空的矩阵[],默认值是[01]。
newmap=imadjust(map,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)
调整索引色图像的调色板map。
RGB2=imadjust(RGB1,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)
对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行调整。
随着颜色矩阵的调整,每一个调色板都有唯一的映射值。
参数gamma指定了曲线的形状,该曲线用来映射I的亮度值。
如果gamma小于1,映射被加权到更高的输出值。
如果gamma大于1,映射被加权到更低的输出值。
如果省略了函数的参量,则gamma默认为1(线性映射)。
举例:
调整灰度图像:
K=imadjust(I,[0.30.7],[]);
figure,imshow(K)
调整RGB图像:
RGB1=imread('
football.jpg'
RGB2=imadjust(RGB1,[.2.30;
.6.71],[]);
imshow(RGB1),figure,imshow(RGB2)
histeq
直方图均衡化。
J=histeq(I,hgram)将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。
hgram中的各元素的值域为
[0,1]。
J=histeq(I,n)指定直方图均衡后的灰度级数n,默认值为64。
[J,T]=histeq(I,...)返回从能将图像I的灰度直方图变换成图像J的直方图变换T。
newmap=histeq(X,map,hgram)
newmap=histeq(X,map)
[newmap,T]=histeq(X,...)
这三个是针对索引图像调色板的直方图均衡化,用法和灰度图像的一样。
I=imread('
tire.tif'
J=histeq(I);
imshow(I)
figure,imshow(J)