《MATLAB图像处理工具箱函数函数及命令》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLAB图像处理工具箱函数函数及命令（31页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、MATLAB数字图像处理工具箱 MATLAB图像预处理 图像处理的基本操作1. 读入并显示一幅图像clear %清除所有的工作平台变量close all %关闭已打开的图形窗口I=imread (pout.tif); %读取图像pout.tif(该图像是图像处理工具箱自带的图像)，%存储在一个名为I的数组中imshow(I) %显示图像I2. 检查内存中的图像 whos %查看图像数据I是如何存储在内存中的。3. 实现直方图均衡化 figure %生成一个新的图形窗口，避免后面的图像覆盖前面图像的显示imhist(I) %创建描述图像I灰度分布的直方图I2=histeq(I); %将图像的灰度
2、值扩展到整个灰度范围，从而提高图像数组I的对比度。figure,imshow(I2) %显示修改过的图像I2figure,imhist(I2) %显示拓展后的灰度值的分布情况4. 保存图像 imwrite(I2,pout.png); %将图像I2以PNG图像文件格式保存到磁盘5. 检查新生成文件的内容 imfinfo(pout2.png) %观察保存的图像文件信息 图像处理的高级应用主要对一幅灰度图像rice.tif进行一些较为高级的操作为例说明整个过程。1. 读取和显示图像 clear %清除所有的工作平台变量close all %关闭已打开的图形窗口I=imread(rice.png);
3、%读取图像rice.png (该图像是图像处理工具箱自带的图像)imshow(I) %显示图像2. 估计图像背景 background=imopen(I,strel(disk,15); %对图像I进行形态学开操作，删除那些不完全包括%在半径为15的圆盘中的对象，实现对背景亮度的估计 figure,imshow(background) figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end),zlim(0 255); %以表面形式显示背景 3. 从原始图像中减去背景图像 I2=imsubtract(I,background); %将背景图像background
4、从原始图像I中减去figure,imshow(I2)4. 调节图像对比度 I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),0 1); %调节图像的对比度figure,imshow(I3);5. 使用阈值操作将图像转换为二进制图像 level=graythresh(I3);bw=im2bw(I3,level);figure,imshow(bw)6. 检查图像中的对象个数 labeled,numObjects=bwlabel(bw,4); %确定图像中的米粒个数numObjects 1017. 检查标记矩阵 grain=imcrop(labeled) %选择并显示已标记的对象和部分背景
5、内的像素 RGB_label=label2rgb(labeled,spring,C,shuffle); %将标记矩阵显示为一副伪彩色的索引图像，在伪彩色的彩色图像中，%标记矩阵中的每一个对象都将被映射为相关调色板中的不同颜色imshow(RGB_label);8.计算图像中对象的统计属性 graindata=regionprops(labeled,basic) %测量图像或者区域的属性，并返回一个结构数组。当用于一个标记图像时，%它还为每一个标记分量创建一个结构元素。 graindata(51).Area %显示第51个元素的属性 graindata(51).BoundingBox,grain
6、data(51).Centroid %寻找最近的边缘和中心 allgrains=graindata.Area; %创建一个新的向量allgrains，其包含每个米粒的范围 allgrains(51) %查看第51个元素的范围 max(allgrains) %获取最大的米粒大小 biggrain=find(allgrains=404) %返回最大米粒的标记号 mean(allgrains) %获取米粒的平均大小 hist(allgrains,20) %绘制包含20个柱的直方图3.2 MATLAB图像处理工具箱简介 常用图像格式图像格式：是存储图像采用的文件格式。不同的操作系统、不同的图像处理软件
7、，所支持的图像格式都有可能不同。在实际应用中经常会遇到的图像格式有：BMP、GIF、TIFF、PCX、JPEG、PSD、PCD、WMF等。*(1) BMP(Bitmap)文件*(2)GIF文件*(3)TIF文件*(4)JPEG文件 MATLAB图像类型图像类型：是指数组数值与像素颜色之间定义的关系，它与图像格式概念有所不同。在MATLAB图像处理工具箱中，有五种类型的图像：(1) 二进制图像在一幅二进制图像中，每一个像素将取两个离散数值(0或1)中的一个，从本质上说，这两个数值分别代表状态“开”(on)或“关”(off)。二进制图像仅使用unit8或双精度类型的数组来存储。在图像处理工具箱中，
8、任何返回一幅二进制图像的数组均使用unit8逻辑数组存储该图像，并且使用一个逻辑标志来指示unit8逻辑数组的数据范围。若逻辑状态为“开”（on），数组范围为0,1；若为“关”（off），则数组范围为0,255。(2) 索引图像索引图像：是一种把像素值直接作为RGB调色板下标的图像。在MATLAB中，索引图像包含有一个数据矩阵X和一个颜色映射（调色板）矩阵map。数据矩阵：可以是unit8、unit16、双精度类型的；颜色映射矩阵map：是一个m3的数据矩阵，其中每个元素的值均为0,1之间的双精度浮点型数据，map矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。索引图像可把像素值直接映射为调色板
9、数值，每一个像素的颜色通过使用X的数值作为map的下标来获得，如值1指向矩阵map中的第一行，值2指向第二行，依此类推。颜色映射通常与索引图像存储在一起，当装载图像时，MATLAB自动将颜色映射表与图像同时装载。图像矩阵与颜色映射表之间的关系依赖于图像数据矩阵的类型。如果图像数据矩阵是双精度类型，则数据1指向矩阵map中的第一行，数据值2将指向map中的第二行，依此类推；如果图像矩阵是unit8或unit16类型时，将产生一个偏移，即数值0表示矩阵map中的第一行，数据值1将指向map中的第二行，依此类推。(3) 灰度图像灰度图像通常由一个unit8、unit16、双精度类型的数组来描述，其实
10、质是一个数据矩阵I，该矩阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级，每一个元素对应于图像的一个像素点，通常0代表黑色，1、255、65 535（针对不同存储类型）代表白色。(4) 多帧图像多帧图像是一种包含多幅图像或帧的图像文件，又称为多页图像或图像序列。在MATLAB中，它是一个四维数组，其中第四维用来指定帧的序号。在一个多帧图像数组中，每一幅图像必须有相同的大小和颜色分量，每一幅图像还要使用相同的调色板。另外，图像处理工具箱中的许多函数（如：imshow）只能对多幅图像矩阵的前两维或三维进行操作，也可以对四维数组使用这些函数，但是必须单独处理每一帧。如果将一个数组传递给一个函数，并且数组的维数
11、超过该函数设计的超作维数，那么得到的结果是不可预知的。(5) RGB图像RGB图像又称为真彩色图像，它是利用R、G、B三个分量表示一个像素的颜色，R、G、B分别代表红、绿、篮3种不同的颜色，通过三基色可以合成出任意颜色。所以对一个尺寸为nm的彩色图像来说，在MATLAB中则存储为一个nm3的多维数据数组，其中数组中的元素定义了图像中的每一个像素的红、绿、篮颜色值。图形文件格式把RGB图像存储为24位的图像，红、绿、篮分量分别占用8位。MATLAB的RGB数组可以是双精度的浮点型、8位或16位无符号的整数类型。在一个双精度类型的RGB数组中，每一个颜色分量都是一个0,1范围内的数值。如：颜色分量
12、为(0,0,0)的像素将显示为黑色；颜色分量为(1,1,1)的像素将显示为白色。每一个像素的三个颜色分量都存储在数组的第三维中。如：像素（10，5）的红、绿、篮颜色值分别保存在元素RGB(10,5,1)、RGB(10,5,2)、RGB(10,5,3)中。例：创建一个简单的RGB图像，该图像包含某一范围内不中断的红、绿、篮颜色分量，另外，针对每一个颜色分量各创建一幅图像来加以对比：RGB=reshape(ones(64,1)*reshape(jet(64),1,192),64,64,3);R=RGB(:,:,1);G=RGB(:,:,2);B=RGB(:,:,3);subplot(2,2,1);
13、imshow(R);subplot(2,2,2);imshow(G);subplot(2,2,3);imshow(B);subplot(2,2,4);imshow(RGB); MATLAB图像类型转换(1)图像颜色浓淡处理（图像抖动）X=dither(RGB,map) %通过抖动算法将真彩色图像RGB按指定的颜色（调色板）map转换成索引色图像XX=dither(RGB,map,Qm,Qe) %利用给定的参数Qm，Qe从真彩色图像RGB中产生索引色图像X。%Qm表示沿每个颜色轴反转颜色图的量化（即对于补色各颜色轴）的位数，%Qe表示颜色空间计算误差的量化误差。 %如果QeQm，则不进行抖动操作
14、。Qm的默认值是5，Qe的默认值是8。BW=dither(I) %通过抖动算法将矩阵I中的灰度图像转换为二进制图像。注意：输入图像可以是双精度类型或8位无符号类型，其他参数必须是双精度类型。如果输出的图像是二值图像或颜色种类少于256的索引图像时，为uint8类型，否则为doule型。例：由RGB图像产生一个索引图像使用索引图像chess.met的颜色图map，通过抖动map中的颜色，产生RGB图像autumn.tif的近似索引图像。load chess;RGB=imread(autumn.tif);subplot(1,2,1);imshow(RGB);Y=dither(RGB,map)subplot(1,2,2);imshow(Y,map);(2)灰度图像转换为索引图像X,map=gray2ind(I,n) %按指定的灰度级数n和颜色图map，将灰度图像I转换成索引色%图像X，n的默认值为64。例：将灰度图像pout.tif转化成索引图像X，颜色图分别为gray(128)和gray(16)。I=imread(pout.tif);I1,map1=gray2ind(I,128);I2,map2=gray2ind(I,16);subplot(1,3,1);imsh
