matlab图像处理.txt蜜蜂整日忙碌，受到赞扬；蚊子不停奔波，人见人打。多么忙不重要，为什么忙才重要。matlab常用图像操作（不用下载，直接观帖）
资料的时候到的，贴上来供大家参考学习
一. 读写图像文件
1. imread
imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')
注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。
2. imwrite
imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)
3. imfinfo
imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')
二. 图像的显示
1. image
image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩显示图象），如：
a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];
image(a);
2. imshow
imshow函数用于灰度图像文件的显示，如：
i=imread('e:\w01.tif');
imshow(i);
3. colorbar
colorbar函数用显示图像的颜条。
通常，颜映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜映象都用于绘图。有时也许
想改变颜使用的方法。函数caxis代表颜轴，因为颜增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜映象或者对数据的整个集合只使用当前颜映象的一部分。
[cmin,cmax]=caxis返回映射到颜映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。它们通常被设成数据的最小值和最大值。比如，函数mesh(peaks) 会画出函数peaks的网格图，并把颜轴caxis设为[-6.5466，8.0752]，即Z的最小值和最大值。这些值之间的数据点，使用从颜映象中经插值得到的颜。如：
i=imread('e:\w01.tif');
imshow(i);
colorbar;
4 .figure
figure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)；
5.imagesc(a);  caxis([-3 8]) ; colorbar;
标尺标度从-3，到8 显示标度尺。
三. 图像的变换
1. fft2
fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=fft2(i);
2. ifft2
ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=fft2(i);
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;3,5,7;4,9,2];
b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
c=conv2(a,b);
四. 模拟噪声生成函数和预定义滤波器
1. imnoise
imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声
2. fspecial
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('gaussian');%高斯低通滤波器
h=fspecial('la
placian');%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：
i=imread('e:\w01.tif');
imhist(i);
2. 直方图均化
histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：
i=imread('e:\w01.tif');
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：
i=imread('e:\w01.tif');
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：
i=imread('e:\w01.tif');
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：
i=imread('e:\w01.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('e:\w01.tif');
h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
h=h/9;
j=conv2(i,h);
7. 中值滤波
medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：
i=imread('e:\w01.tif');
j=medfilt2(i);
8. 锐化
（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:
i=imread('e:\w01.tif');
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子
j=filter2(h,i);
2. 图像处理工具箱所支持的图像类型
2.1 真彩图像
R、G、B三个分量表示一个像素的颜。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，
可查看三元数据(100,50,1:3)。
真彩图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无
符号整型存储，亮度值范围[0,255]
2.2 索引图像
包含两个结构，一个是调板，另一个是图像数据矩阵。调板是一个有3列和若干行
的彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜，3列分别代表红、绿、蓝强度的双精度数。
注意：MATLAB中调板彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。
常用颜的RGB值
--------------------------------------------
颜    R  G  B      颜    R  G  B
--------------------------------------------
黑    0  0  1      洋红    1  0  1
白    1  1  1      青蓝    0  1  1
红    1  0  0      天蓝 0.67 0  1
绿    0  1  0      橘黄    1 0.5 0
蓝    0  0  1      深红  0.5 0  0
黄    1  1  0      灰    0.5 0.5 0.5     
--------------------------------------------
产生标准调板的函数
-------------------------------------------------
函数名      调板
-------------------------------------------------
Hsv      彩饱和度，以红开始，并以红结束
Hot      黑－红－黄－白
Cool      青蓝和洋红的度
Pink      粉红的度
Gray      线型灰度
Bone      带蓝的灰度
Jet        Hsv的一种变形，以蓝开
始，以蓝结束
Copper    线型铜度
Prim      三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝
Flag      交替为红、白、蓝和黑
--------------------------------------------------
缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调板，用户也可指定调板大小。
索引图像数据也有double和uint8两种类型。
当图像数据为double类型时，值1代表调板中的第1行，值2代表第2行……
如果图像数据为uint8类型，0代表调板的第一行，，值1代表第2行……
2.3 灰度图像
存储灰度图像只需要一个数据矩阵。
数据类型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]
2.4 二值图像
二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。
MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。
2.5 图像序列
MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。
图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜深度之后构成第4维。
分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引图像，
调板也必须相同。
可参考cat()函数    A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)
3. MATLAB图像类型转换
图像类型转换函数
---------------------------------------------------------------------------
函数名                      函数功能
---------------------------------------------------------------------------
dither      图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩图像抖动成索引图像
gray2ind    将灰度图像转换成索引图像
grayslice    通过设定阈值将灰度图像转换成索引图像
im2bw      通过设定亮度阈值将真彩、索引、灰度图转换成二值图
ind2gray    将索引图像转换成灰度图像
ind2rgb      将索引图像转换成真彩图像
mat2gray  将一个数据矩阵转换成一副灰度图
rgb2gray    将一副真彩图像转换成灰度图像
rgb2ind      将真彩图像转换成索引图像
----------------------------------------------------------------------------
4. 图像文件的读写和查询
4.1 图形图像文件的读取
利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：
A=imread(filename,fmt)
[X,map]=imread(filename,fmt)
[...]=imread(filename)
[...]=imread(filename,idx) （只对TIF格式的文件）
[...]=imread(filename,ref) （只对HDF格式的文件）
通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放
在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将
其存贮在uint16中。
注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将
颜映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。
4.2 图形图像文件的写入
使用imwrite函数，语法如下：
imwrite(A,filename,fmt)
imwrite(X,map,filename,fmt)
imwrite(...,filename)
imwrite(...,parameter,value)
当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道uint8的数据格式。
4.3 图形图像文件信息的查询  imfinfo()函数
5. 图像文件的显示
5.1 索引图像及其显示
方法一：
image(X)
colormap(map)
方法二：
imshow(X,map)
5.2 灰度图像及其显示
Matlab 7.0 中，要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即
imagescale，图像缩放函数）
(1) imshow 函数显示灰度图像
使用 imshow(I)    或 使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)
由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调板的范围，因而可以使用自定义
大小的调板。其调用格式如下：
imshow(I,[low,high])
其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。
(2) imagesc 函数显示灰度图像
下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像
imagesc(1,[0,1]);
colormap(gray);
imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），
对应于颜映象表中的第一个值（颜），第二个值（通常是1）则对应与颜映象表
中的最后一个值（颜）。灰度范围中间的值则线型对应与颜映象表中剩余的值（颜）。
在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该
调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜映象表中的第一个颜值，数据矩阵中的最大
值对应于颜映象表中的最后一个颜值。
5.3 RGB 图像及其显示
(1) image(RGB)
不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都
能通过 image 函数将其正确显示出来。
RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型
RGB64 = double(RGB8)/255;            ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型
RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型
RGB64 = double(RGB16)/65535;      ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型
(2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组
5.4 二进制图像及其显示
(1) imshow(BW)
在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示
为黑，像素 1 显示为白。
显示时，也可通过N
OT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白；1 显示
为黑。
例如： imshow(~BW)
(2) 此外，还可以使用一个调板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，
则数值 0 显示为调板的第一个颜，数值 1 显示为第二个颜。
例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1]) 
5.5 直接从磁盘显示图像
可使用一下命令直接进行图像文件的显示：
imshow filename
其中，filename 为要显示的图像文件的文件名。
如果图像是多帧的，那么 imshow 将仅显示第一帧。但需注意，在使用这种方式时，图像
数据没有保存在Matlab 7.0 工作平台。如果希望将图像装入工作台中，需使用 getimage 函
数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，
命令形式为： rgb ＝ getimage;
UID151090 帖子82 精华0 积分98 威望1 M点 金钱170 M币 研究方向matlab仿真 院校/公司xnsw 工作性质学生 Matlab版本其他版本 阅读权限10 性别女 在线时间256 小时 注册时间2009-7-28 最后登录2010-4-18 查看详细资料
TOP
需要协助么？点击这里的工作人员
（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:
i=imread('e:\w01.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;
六. 举例
二维傅立叶变换和二维傅立叶反变换：
i=imread('e:\w01.tif');
matlab 下载figure(1);
imshow(i);
colorbar;
j=fft2(i);
k=fftshift(j);
figure(2);
l=log(abs(k));
imshow(l,[]);
colorbar
n=ifft2(j)/255;
figure(3);
imshow(n);
colorbar;
图像的变换
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。
2.3. dctmtx函数
功能：计算 DCT 变换矩阵
格式：D＝dctmtx(n)
说明：D＝dctmtx(n) 返回一个 n×n 的 DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为 double 类型。
3. 图像小波变换的 Matlab 实现
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现
(1) dwt 函数
功能：一维离散小波变换
格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。
(2) idwt 函数
功能：一维离散小波反变换
格式：X=idwt(cA,cD,'wname')
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt(cA,cD,'wname',L)
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。
'wname' 为所选的小波函数
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。
X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。
3.2 二维小波变换的 Matlab 实现
二维小波变换的函数
-------------------------------------------------
函数名                函数功能
---------------------------------------------------
dwt2            二维离散小波变换
wavedec2      二维信号的多层小波分解
idwt2          二维离散小波反变换
waverec2        二维信号的多层小波重构
wrcoef2          由多层小波分解重构某一层的分解信号
upcoef2          由多层小波分解重构近似分量或细节分量
detcoef2        提取二维信号小波分解的细节分量
appcoef2        提取二维信号小波分解的近似分量
upwlev2        二维小波分解的单层重构
dwtpet2        二维周期小波变换
idwtper2        二维周期小波反变换
-------------------------------------------------------------
(1) wcodemat 函数
功能：对数据矩阵进行伪彩编码
格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
Y=wcodemat(X,NB)
Y=wcodemat(X)
说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16；
OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：
OPT＝'row' ，按行编码
OPT＝'c