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1、Matlab中图像函数大全图像增强除高频噪声1、lps2、中值滤波（非线性）3、空域模板滤波1. 直方图均衡化的 Matlab 实现1.1 imhist 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。1.2 imcontour 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
2、个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。1.3 imadjust 函数功能：通过直方图变换调整对比度格式：J=imadjust(I,low high,bottom top,gamma) newmap=imadjust(map,low high,bottom top,gamma)说 明：J=imadjust(I,low high,bottom top,gamma) 其中，gamma 为校正量r，low high 为原图像中要变换的灰度范围，bottom top 指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,low high,bottom top,gamma) 调整索引色图像的
3、调色板 map 。此时若 low high 和 bottom top 都为23的矩阵，则分别调整 R、G、B 3个分量。1.4 histeq 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)
4、 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
5、波的 Matlab 实现3.1 conv2 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,Nasize(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(.,shape) 用来指定 conv2 返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如
6、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。3.2 conv 函数功能：计算多维卷积格式：与 conv2 函数相同3.3 filter2函数功能：计算二维线型数字滤波，它与函数 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
7、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,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 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) 。3.4 fspecial 函数功能：产生预定义滤波器格式：H=fspecial(type) H=fspecial(gau
8、ssian,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
9、，返回的 H 常与其它滤波器搭配使用。4. 彩色增强的 Matlab 实现4.1 imfilter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 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： Afft(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，
10、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。 Afft2(X,MROWS,NCOLS) 其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。 Afftn(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Iimread(lena.bmp);imshow(I)% 求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I);figure;imsh
11、ow(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：Bdct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；Bdct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,m,n) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为 mn。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：Bidct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ，A
12、与 B 的大小相同；Bidct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,m,n) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为 mn。2.3. dctmtx函数功能：计算 DCT 变换矩阵格式：Ddctmtx(n)说明：Ddctmtx(n) 返回一个 nn 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 wn
13、ame 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
