MATLAB图像处理函数大全Word文档下载推荐.docx
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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
对数据矩阵进行伪彩色编码
Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
Y=wcodemat(X,NB)
Y=wcodemat(X)
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
col'
,按列编码
,按整个矩阵编码
ABSOL是函数的控制参数(缺省值为'
1'
ABSOL=0时,返回编码矩阵
ABSOL=1时,返回数据矩阵的绝对值ABS(X)
(2)dwt2函数
二维离散小波变换
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
)使用指定的小波基函数'
对二维信号X进行二维离散小波变幻;
cA,cH,cV,cD分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。
(3)wavedec2函数
二维信号的多层小波分解
[C,S]=wavedec2(X,N,'
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
)使用小波基函数'
对二维信号X进行N层分解;
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号X。
(4)idwt2函数
二维离散小波反变换
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'
S)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
)由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH、cH、cV、cD经小波反变换重构原信号X;
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)使用指定的重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号X;
S)和X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)返回中心附近的S个数据点。
(5)waverec2函数
二维信号的多层小波重构
X=waverec2(C,S,'
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
)由多层二维小波分解的结果C、S重构原始信号X,'
为使用的小波基函数;
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)使用重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号。
图像处理工具箱
1.图像和图像数据
缺省情况下,MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点
数,所需存储量很大;
MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8),即图像矩
阵中每个数据占用1个字节。
在使用MATLAB工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型。
另外,uint8
与double两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换。
从uint8到double的转换
---------------------------------------------
图像类型
MATLAB语句
索引色
B=double(A)+1
索引色或真彩色
B=double(A)/255
二值图像
B=double(A)
从double到uint8的转换
B=uint8(round(A-1))
B=uint8(round(A*255))
B=logical(uint8(round(A)))
---------------------------------------------
2.图像处理工具箱所支持的图像类型
2.1真彩色图像
R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。
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)。
真彩色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索引色图像
包含两个结构,一个是调色板,另一个是图像数据矩阵。
调色板是一个有3列和若干行的色彩映象矩阵,矩阵每行代表一种颜色,3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
注意:
MATLAB中调色板色彩强度[0,1],0代表最暗,1代表最亮。
常用颜色的RGB值
--------------------------------------------
颜色
R
G
B
B
黑
0
1
洋红
1
白
青蓝
红
天蓝
0.67
绿
橘黄
0.5
0
蓝
深红
黄
灰
0.50.50.5
产生标准调色板的函数
-------------------------------------------------
调色板
Hsv
色彩饱和度,以红色开始,并以红色结束
Hot
黑色-红色-黄色-白色
Cool
青蓝和洋红的色度
Pink
粉红的色度
Gray
线型灰度
Bone
带蓝色的灰度
Jet
Hsv的一种变形,以蓝色开始,以蓝色结束
Copper
线型铜色度
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的调色板,用户也可指定调色板大小。
索引色图像数据也有double和uint8两种类型。
当图像数据为double类型时,值1代表调色板中的第1行,值2代表第2行……
如果图像数据为uint8类型,0代表调色板的第一行,,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、颜色深度之后构成第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,若是索引色图像,
调色板也必须相同。
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
---------------------------------------------------------------------------
dither
图像抖动,将灰度图变成二值图,或将真彩色图像抖动
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