MATLAB在图像处理中的函数.docx
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MATLAB在图像处理中的函数.docx
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MATLAB在图像处理中的函数
MATLAB在图像处理中的函数
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
功能:
显示图像的等灰度值图
格式:
imcontour(I,n),imcontour(I,v)
说明:
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
功能:
通过直方图变换调整对比度
格式:
J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)
newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)
说明:
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
功能:
直方图均衡化
格式:
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,...)
说明:
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
格式:
J=imnoise(I,type)
J=imnoise(I,type,parameter)
说明:
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
功能:
计算二维卷积
格式:
C=conv2(A,B)
C=conv2(Hcol,Hrow,A)
C=conv2(...,'shape')
说明:
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分别和Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上进行卷积;C=conv2(...,'shape')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和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
功能:
计算多维卷积
格式:
和conv2函数相同
3.3filter2函数
功能:
计算二维线型数字滤波,它和函数fspecial连用
格式:
Y=filter2(B,X)
Y=filter2(B,X,'shape')
说明:
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,其大小和X一样;对于Y=filter2(B,X,'shape'),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和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) 3.4fspecial函数 功能: 产生预定义滤波器 格式: H=fspecial(type) H=fspecial('gaussian',n,sigma)高斯低通滤波器 H=fspecial('sobel')Sobel水平边缘增强滤波器 H=fspecial('prewitt')Prewitt水平边缘增强滤波器 H=fspecial('laplacian',alpha)近似二维拉普拉斯运算滤波器 H=fspecial('log',n,sigma)高斯拉普拉斯(LoG)运算滤波器 H=fspecial('average',n)均值滤波器 H=fspecial('unsharp',alpha)模糊对比增强滤波器 说明: 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常和其它滤波器搭配使用。 4.彩色增强的Matlab实现 4.1imfilter函数 功能: 真彩色增强 格式: B=imfilter(A,h) 说明: 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和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 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和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和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色编码 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='ro
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