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）
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