matlab图像处理命令Word格式.docx
- 文档编号:15884925
- 上传时间:2022-11-16
- 格式:DOCX
- 页数:16
- 大小:22.84KB
matlab图像处理命令Word格式.docx
《matlab图像处理命令Word格式.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《matlab图像处理命令Word格式.docx(16页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
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。
2.噪声及其噪声的Matlab实现
imnoise函数
J=imnoise(I,type)
J=imnoise(I,type,parameter)
J=imnoise(I,type)返回对图像I添加典型噪声后的有噪图像J,参数type和parameter用于确定噪声的类型和相应的参数。
3.图像滤波的Matlab实现
3.1conv2函数
计算二维卷积
C=conv2(A,B)
C=conv2(Hcol,Hrow,A)
C=conv2(...,'
shape'
)
对于C=conv2(A,B),conv2的算矩阵A和B的卷积,若[Ma,Na]=size(A),[Mb,Nb]=size(B),则size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];
C=conv2(Hcol,Hrow,A)中,矩阵A分别与Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上进行卷积;
C=conv2(...,'
)用来指定conv2
返回二维卷积结果部分,参数shape可取值如下:
》full为缺省值,返回二维卷积的全部结果;
》same返回二维卷积结果中与A大小相同的中间部分;
valid返回在卷积过程中,未使用边缘补0部分进行计算的卷积结果部分,当size(A)>
size(B)时,size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]
。
3.2conv函数
计算多维卷积
与conv2函数相同
3.3filter2函数
计算二维线型数字滤波,它与函数fspecial连用
Y=filter2(B,X)
Y=filter2(B,X,'
对于Y=filter2(B,X),filter2使用矩阵B中的二维FIR滤波器对数据X进行滤波,结果Y是通过二维互相关计算出来的,其大
小与X一样;
对于Y=filter2(B,X,'
),filter2返回的Y是通过二维互相关计算出来的,其大小由参数shape确定,其取值如下
:
》full返回二维相关的全部结果,size(Y)>
size(X);
》same返回二维互相关结果的中间部分,Y与X大小相同;
》valid返回在二维互相关过程中,未使用边缘补0部分进行计算的结果部分,有size(Y)<
size(X)。
3.4fspecial函数
产生预定义滤波器
H=fspecial(type)
H=fspecial('
gaussian'
n,sigma)
高斯低通滤波器
sobel'
)
Sobel水平边缘增强滤波器
prewitt'
Prewitt水平边缘增强滤波器
laplacian'
alpha)
近似二维拉普拉斯运算滤波器
log'
高斯拉普拉斯(LoG)运算滤波器
average'
n)
均值滤波器
unsharp'
模糊对比增强滤波器
对于形式H=fspecial(type),fspecial函数产生一个由type指定的二维滤波器H,返回的H常与其它滤波器搭配使用。
4.彩色增强的Matlab实现
4.1imfilter函数
真彩色增强
B=imfilter(A,h)
将原始图像A按指定的滤波器h进行滤波增强处理,增强后的图像B与A的尺寸和类型相同
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
二维DCT变换
B=dct2(A)
B=dct2(A,m,n)
B=dct2(A,[m,n])
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
DCT反变换
B=idct2(A)
B=idct2(A,m,n)
B=idct2(A,[m,n])
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×
2.3.dctmtx函数
计算DCT变换矩阵
D=dctmtx(n)
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
一维离散小波变换
[cA,cD]=dwt(X,'
wname'
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
)使用指定的小波基函数'
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
一维离散小波反变换
X=idwt(cA,cD,'
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt(cA,cD,'
L)
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
)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。
'
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。
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
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- matlab 图像 处理 命令