数字图像处理Matlab图像处理工具箱PPT资料.ppt
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,系统中全部程序和帮助文件的管理和启动功能。
Matlab简介-开发环境,Matlab简介-M文件,Matlab通常使用命令驱动方式，当单行命令输入时，Matlab立即处理并显示结果，同时将运行说明和命令存入历史命令窗口。
Matlab语句的磁盘文件称作M文件，因为这些文件名的末尾是.M形式。
M文件有两种类型：
命令（Script）文件函数（function）文件,2.1MATLAB基础语法,2.1.1变量名的命名规则1.必须以字母开头,后可跟字母,数字和下划线2.区分大小写3.不超过31个字符,Matlab常用命令,clear工作空间中清除所有变量,clc清除命令窗口中显示内容,help获得在线帮助,命令功能,clf清除图形窗口内容,who列出当前工作空间中的变量,whos列出当前工作空间中的变量及信息,2.2Matlab常用的基本命令,
（1）全0矩阵A=zeros（n）:
生成nn的全0矩阵；
A=zeros（m,n）:
生成mn的全0矩阵；
A=zeros（a1,a2,a3,）:
生成a1a2a3的全0矩A=zeros（size（B）:
生成与矩阵B大小相同的全0矩阵。
1.常用矩阵的生成,
（2）全1矩阵A=ones（n）:
生成nn的全1矩阵；
A=ones（m,n）:
生成mn的全1矩阵；
A=ones（a1,a2,a3,）:
生成a1a2a3的全1矩阵；
A=onse（size（B）:
生成与矩阵B大小相同的全1矩阵。
（3）单位矩阵A=eye（n）:
生成nn的单位矩阵；
A=eye（m,n）:
生成mn的单位矩阵；
A=eye（size（B）:
生成与矩阵B大小相同的单位矩阵。
（4）均匀分布的随机矩阵A=rand（n）:
生成nn的随机矩阵；
A=rand（m,n）:
生成mn的随机矩阵；
A=rand（a1,a2,a3,）:
生成a1a2a3的随机矩阵；
A=rand（size（B）:
生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。
*x=12345%产生15的数组*b=x（3）%寻访数组x的第3个元素*b=x（125）%寻访x的第1、2、5元素*b=x（1:
3）%寻访前三个元素*b=x（3:
end）%寻访第三个元素到最后一个*b=x（find（x3）%由大于3的元素构成数组*b=x（3:
-1:
1）%由前3个数倒排成数组*b=x（12344321）%对元素的重复访问,2.寻访矩阵中的数据,*x=1,2,3;
4,5,6;
7,8,9%产生33的矩阵*b=x（find（x4）%大于4的元素构成数组*x（2,2）=10%第2行第2列值改为10*x（3,:
）=20%第3行的值改为20*x=ones（5）%产生55全为1的矩阵*x（2:
4,2:
4）=0%第2、3、4行的第2、3、4列元素改0,3.修改数据,A=3:
6;
1:
4%产生24的矩阵s=size（A）%返回s为行数列数r,c=size（A）%返回r为行数，c为列数r=size（A,1）%只返回行数c=size（A,2）%只返回列数n=length（A）%返回行数、列数最大者,5.矩阵的规模,2.3图像处理工具箱简介,Matlab是一种基于向量（数组）而不是标量的高级程序语言，因而Matlab从本质上就提供了对图像的支持。
数字图像实际上是一组有序离散的数据，使用Matlab可以对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。
Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）中。
图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、数学形态学处理等图像处理操作。
图像处理工具箱主要有：
ImageAcquisitionToolboxImageProcessingToolboxSignalProcessingToolboxWaveletToolboxStatisticsToolboxBioinformaticsToolboxMatlabCompilerMatlabCOMbuilder,2.4Matlab中的图像类型及类型转换,Matlab中的数字图像是由一个或多个矩阵表示的，Matlab强大的矩阵运算功能完全可以应用于图像，那些适用于矩阵运算的语法对Matlab中的数字图像同样适用。
2.4.1图像和图像数据,缺省：
double（64位浮点数）uint8（无符号8位整型）,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（RGBimages）索引色图像（indeximages）灰度图像（intensityimages）二值图像（binaryimages）此外，Matlab还支持由多帧图像组成的图像序列。
2.4.4图像文件的显示,Matlab7.0图像处理工具箱提供了一个高级的图像显示函数imshow。
其语法格式如下，灰度图像imshow（I）imshow（I,n）imshow（I,lowhigh）,其中n为灰度级数目，缺省值为256。
lowhigh为图像数据的值域。
2.灰度图像及其显示,一幅灰度图像是一个数据矩阵I，其中数据均代表了在一定范围内的颜色灰度值。
Matlab把灰度图像用数据矩阵的形式进行存储，每个元素则表示了图像中的每个像素。
矩阵元素可以是doudle、uint8整数类型。
多数情况下，灰度图像很少和颜色映像表一起保存，但在显示灰度图像时，Matlab仍然在后台使用系统预定义的缺省灰度颜色映像表。
（1）灰度图像显示最基本的调用格式imshow（I）Matlab中imshow函数使用一个灰度级系统调色板（R=G=B）来显示灰度图像。
如果I是double型，若像素值为0.0，则显示为黑色，1.0则显示为白色，0.0和1.0之间的像素值将显示为灰影。
imshow函数显示灰度图像,imshow（I,n）例如：
以下语句将显示一幅32个灰度级的图像I。
imshow（I,32）,
（2）使用明确指定的灰度级数目,（3）某些情况下，可能将一些超出数据惯例范围的数据显示为一幅灰度图像,对于double型数组为0,1,对于uint8型数组为0，255,为了将超过数据范围的数据显示为图像，用户可以直接定义数据范围，其调用格式如下，imshow（I,lowhigh）其中low、high分别为数据的最小和最大值。
如果用户使用一个空矩阵指定数据范围，imshow将自动进行数据标度。
补充：
多幅图像文件的显示,figure，imshow功能：
新建一个图像窗口，用于显示新图像（从而不让新的图像覆盖原来图像）。
1.创建新的图像窗口，每个图像显示在一个窗口中,调用imshow函数显示图像,如下页图所示。
I=imread（rice.png）;
J=filter2（12;
-1-2,I）;
%用模板12;
-1-2对图像滤波imshow（I）figure,imshow（J,）,思考：
如果没有figure的话，将产生什么结果？
用imshow显示滤波前后的图像,subplot（m,n,k）,imshow%绘制并显示m行n列第k个子图例：
X1=imread（rice.png）;
X2=imread（coins.png）;
X3=imread（bag.png）;
subplot（1,3,1）,imshow（X1）subplot（1,3,2）,imshow（X2）subplot（1,3,3）,imshow（X3）,2.用子图、多个图像显示在一个图像窗口中,子图显示效果,图像的运算,imadd（X,Y）；
Y可以是另一幅图像，也可以是一个常数。
例1：
J=imread（cameraman.tif）;
K=imadd（I,J）;
subplot（1,3,1）,imshow（I）;
subplot（1,3,2）,imshow（J）;
subplot（1,3,3）,imshow（K）,图像的加法,例2：
实现亮度的增加RGB=imread（greens.jpg）;
RGB1=imadd（RGB,50）;
subplot（1,2,1）;
imshow（RGB）;
subplot（1,2,2）;
imshow（RGB1）;
图像的减法,Z=imsubtract（X,Y）;
计算X与Y的像素之差，负数将被截取为0。
Z=imabsdiff（X,Y）;
计算X与Y的像素之差的绝对值，结果为非负的。
图像的空间变换,将输入图像的像素映射到输出图像的新位置，如调整图像大小、旋转、剪切等。
调整图像的大小-imresize,Y=imresize（X,M）;
其中M1表示放大，0M1表示缩小。
Y=imresize（X,MN）;
产生一个指定的MN大小的图像Y。
图像的旋转-imrotate,Y=imrotate（X,angle,method）；
Y=imrotate（X,angle,method,crop）；
其中angle为逆时针旋转的角度，method为插值方法，指定crop参数对旋转后的图像进行剪切。
例：
I=imread（lena.bmp）;
J1=imrotate（I,45）;
J2=imrotate（I,45,crop）;
subplot（1,3,2）,imshow（J1）;
subplot（1,3,3）,imshow（J2）;
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