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  • Matlab图像函数(1.图像显示与图像文件输入/输出函数
    千次阅读
    2022-03-22 18:32:59

    图像显示函数

    immovie——创建视频结构数组

    implay——在视频播放工具中播放视频

    imshow——显示图像

    colorbar——显示颜色条

    imtool——显示图像工具

    montage——在矩形框中显示多帧图像序列

    subimage——在图形窗口或窗口的分区中显示图像

    warp——将图像显示到纹理映射表面

    image——显示图像对象

    movie——播放视频

    line——创建线条

    图像文件输入/输出函数

    imwrite——把图像写入图形文件中

    imread——从图像文件中读取图像

    analyze75info——从analyze7.5数据集头文件中读取信息

    analyze75read——读取analyze7.5数据

    dicomanon——修改DICOM文件

    dicomdict——获得DICOM数据目录

    dicominfo——从DICOM文件中读取元数据信息

    dicomlookup——寻找DICOM文件的属性

    dicomread——从DICOM文件中读取图像

    dicomuid——生成DICOM文件标识符

    dicomwrite——把图像写入DICOM文件

    getframe——获取动画帧

    imfinfo——返回图形文件的信息

    hdrread——读取HDR图像

    hdrwrite——将HDR图像写入文件

    interfileinfo——从Interfile文件中读取图像信息

    interfileread——从Interfile文件中读取图像

    makehdr——创建HDR图像

    nitfinfo——从NITF文件中读取元数据信息

    nitfread——从NITF文件中读取图像

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    matlab图像显示函数inshow主要用于调用图像索引,比如:imshow(X,map)其功能等同于:image(X)colormap(map)但是,inshow的功能要强大一些,比如用于灰度图像,RGB图像,二进制图像,都可以应用。imagesc属于图像缩放...

    matlab图像显示函数

    inshow主要用于调用图像索引,比如:

    imshow(X,map)

    其功能等同于:

    image(X)

    colormap(map)

    但是,inshow的功能要强大一些,比如用于灰度图像,RGB图像,二进制图像,都可以应用。

    imagesc属于图像缩放函数

    具体说一些例子:

    要显示一副灰度图像,可以调用函数 imshow 或 imagesc (即

    imagescale,图像缩放函数)

    (1) imshow 函数显示灰度图像

    使用 imshow(I)    或 使用明确指定的灰度级书目:imshow(I,32)

    由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围,因而可以使用自定义

    大小的调色板。其调用格式如下:

    imshow(I,[low,high])

    其中,low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。

    (2) imagesc 函数显示灰度图像

    下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像

    imagesc(1,[0,1]);

    colormap(gray);

    imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值(通常是0),

    对应于颜色映象表中的第一个值(颜色),第二个值(通常是1)则对应与颜色映象表

    中的最后一个值(颜色)。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值(颜色)。

    在调用 imagesc 函数时,若只使用一个参数,可以用任意灰度范围显示图像。在该

    调用方式下,数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值,数据矩阵中的最大

    值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。

    5.3 RGB 图像及其显示

    (1) image(RGB)

    不管RGB图像的类型是double浮点型,还是 uint8 或 uint16 无符号整数型,Matlab都

    能通过 image 函数将其正确显示出来。

    RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); % 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型

    RGB64 = double(RGB8)/255;            % 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型

    RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); % 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型

    RGB64 = double(RGB16)/65535;      % 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型

    (2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

    5.4 二进制图像及其显示

    (1) imshow(BW)

    在 Matlab 7.0 中,二进制图像是一个逻辑类,仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示

    为黑色,像素 1 显示为白色。

    显示时,也可通过NOT(~)命令,对二进制图象进行取反,使数值 0 显示为白色;1 显示

    为黑色。

    例如: imshow(~BW)

    (2) 此外,还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型,

    则数值 0 显示为调色板的第一个颜色,数值 1 显示为第二个颜色。

    例如: imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])

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    matlab 图像处理常用函数

    常用函数有:imread,imshow,imwrite,rgb2gray,imresize,imhist,histeq等

    imread 读图像

    读取图像的简单函数

    I = imread('sweden_input.jpg');   % 读取图像
    % 还可以与其他函数嵌套使用 表示直接读取并使用函数处理图形
    Image = im2double(imread('AG.jpg'));  % 将数字图像精度转换至双精度
    

    imshow 展示图像

    展示各种图像

    % 程序第一张图像显示时可以不加figure;
    imshow(Image);title('xxx');
    % 一个窗口显示image图像
    figure; imshow(image);title('图像主题');% figure :创建一个新的窗口,所有参数采用默认
    
    
    % 使用subplot(xxx) 实现一个窗口展示多幅图像	前两个数字表示几行几列 最后一个数字表示从左至右从上至下第几个位置
    subplot(121),imshow(p1),title('p1');   %  121 表示窗口分为一行两列 将此图像防置第一个位置 
    subplot(122),imshow(p2),title('p2');   %  122 则表示放置在第二个位置
    

    imwrite 写图像

    1、保存到当前文件夹下:

    imwrite(I,'xx.xxx');	% 将图像I 保存到当前目录下
    

    2、保存到当前文件夹下一级某文件夹:

    imwrite(I,'./xxx/xx.xxx');	% 保存图像路径
    

    3、保存到当前文件夹上一级的某文件夹下:

    imwrite(I,'../xxx/xx.xxx');
    

    rgb2gray 彩色图像转灰度图像

    在进项图像均衡化的时候必须先将图像灰度化则可使用此函数

    % 2 : 可以看作是 to rgb-->gray
    Image = rgb2gray(imread('xx.xxx'));		% 读取图像并灰度化
    

    imresize 对图像做缩放处理

    Image = imresize(I, [h w])

    h和w分别指定目标图像的高度和宽度.这种格式允许图像缩放后长宽比例和原图像长宽比例相同,因此所产生的图像有可能发生畸变。

    […] = imresize(…, method)

    method : 参数用于指定在改变图像尺寸时所使用的算法,可以为以下几种:

    ‘nearest’: 这个参数也是默认的, 即改变图像尺寸时采用最近邻插值算法;

    ‘bilinear’:采用双线性插值算法;

    ‘bicubic’: 采用双三次插值算法,

    Image = imresize(I, m);
    % 返回的图像的长宽是图像I的长宽的m倍,即缩放图像。 m大于1, 则放大图像; m小于1, 缩小图像。
    
    Image = imresize(I, 0.5);	% 缩放0.5倍
    Image = imresize(I, 0.5 , 'bilinear'); % 使用'bilinear'算法缩放
    

    imhist 统计直方图

    histgram = imhist(Image);                  % 直接调用函数 imhist(I,N): 统计并显示图像I的直方图,N为灰度级,默认256
    
    figure;imhist(Image);title('灰度图像的直方图');  % 图像直方图
    
    

    histeq 均衡化

    % matlab 提供了直方图均衡化函数
    % J = histeq(I,N)
    % 对图形I进行均衡化处理,N为输出图像的灰度级数
     clc,clear,close all;
    Image = imread('couple.bmp');
    NewImage = histeq(Image,64);
    subplot(121),imshow(Image);
    subplot(122),imshow(NewImage);
    
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  • Matlab 常用图像处理函数 汇总】

    千次阅读 2021-12-21 13:24:31
    Matlab 常用图像处理函数 汇总一、图像的读取二、图像的写入三、图像的显示四、创建窗口五、图像的格式转换六、灰度直方图七、伽马变换八、图像二值化九、阈值变换十、直方图均衡化十一、图像平移十二、图像镜像十三...

    一、图像的读取

    A=imread(‘1.bmp’); %读入图像

    二、图像的写入

    imwrite(A,‘test.bmp’);

    三、图像的显示

    imshow(I,[low high]);
    I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色;低于low的像素被显示成黑色;介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。

    四、创建窗口

    figure;%创建一个新的窗口
    subplot(m,n,p); 打开一个有m行n列图像位置的窗口,并将焦点位于第p个位置上。

    五、图像的格式转换

    A=im2bw(I,LEVEL); //阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈值(0,1)。
    A=rgb2gray(I);从RGB图创建灰度图
    A=im2uint8(I);将图像转换成uint8类型
    A=im2double(I); 将图像转换成double类型

    六、灰度直方图

    imhist(I);

    [M,N]=size(I); %计算图像大小
    [counts,x]=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 
    counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 
    stem(x,counts);%绘制归一化直方图
    
    

    七、伽马变换

    J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

    I=imread('1.bmp'); 
    I = rgb2gray(I);
    I = imadjust(I,[],[],0.5);
    figure;imshow(I); %gamma=0.5 
    title('Gamma 0.5');
    
    
    

    八、图像二值化

    BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为[0 ,1]

    九、阈值变换

    thresh=graythresh(I);%自动设定所需的最优化阈值

    十、直方图均衡化

    [J,T]=histeq(I); %J为输出图像,T为变换矩阵

    十一、图像平移

    strel(); //创建形态学结构元素
    translate(SE,[y x])%原结构元素SE上y和x方向平移
    imdilate%形态学膨胀

    I=imread(1.bmp'); 
    se=translate(strel(1),[180 190]); 
    B=imdilate(I,se); 
    figure;
    subplot(1,2,1);
    subimage(I);
    title('原图像');
    subplot(1,2,2);
    subimage(B);
    title('平移后图像');
    
    

    十二、图像镜像

    B=imtransform(A,tform,method);
    tform=makeform(transformtype,matrix);%空间变换结构

    Method合法值含义
    ‘bicubic’双三次插值
    ‘bilinear’双线性插值
    ‘nearest’最近邻插值

    参数transformtype指定了变换的类型,常见的’affine’为二维或 多维仿射变换,包括平移、旋转、比例、拉伸和错切等。 matrix为相应的仿射变换矩阵。

    A=imread(1.bmp'); 
    [height,width,dim]=size(A); 
    tform=maketform('affine',[-1 0 0;0 1 0;width 0 1]); 
    B=imtransform(A,tform,'nearest'); 
    tform2=maketform('affine',[1 0 0;0 -1 0;0 height 1]); 
    C=imtransform(A,tform2,'nearest'); 
    figure;imshow(B); //水平镜像
    figure;imshow(C); //垂直镜像
    
    

    十三、图像转置

    A=imread(1.bmp'); 
    tform=maketform('affine',[0 1 0;1 0 0;0 0 1]); 
    B=imtransform(A,tform,'nearest'); 
    figure;imshow(B);
    
    

    十四、图像中心旋转

    B=imrotate(A,angle,method,’crop’);
    angle为旋转角度,正值为逆时针旋转。可选参数method为imrotate函数指定 插值方法。‘crop’选项会裁减旋转后增大的图像,保持和原图像同样大小

    A=imread('nir.bmp'); 
    B=imrotate(A,30,'nearest','crop'); 
    figure;imshow(B); //逆时针旋转30°
    
    

    十五、添加噪声

    h=imnoise(I,type,parameters);

    type合法值含义
    ‘gaussian’高斯白噪声
    ‘salt&pepper’椒盐噪声

    十六、图像滤波

    B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
    f 为要进行滤波操作的图像。
    w为滤波操作使用的模板,为一个二维数组,可自己定义。
    option1……是可选项,包括:
    1、边界选项(’symmetric’、’replicate’、’circular’)
    2、尺寸选项(’same’、’full’)
    3、模式选项(’corr’、’conv’)

    十七、滤波器设计

    h=fspecial(type,parameters)
    parameters为可选项,是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数,如尺寸和标准差等。 type为滤波器的类型。其合法值如下:

    type合法值含义
    ‘average’平均模板
    ‘disk’圆形领域的平均模板
    ‘gaussian’高斯模板
    ‘laplacian’拉普拉斯模板
    ‘log’高斯-拉普拉斯模板
    ‘prewitt’Prewitt水平边缘检测算子
    ‘sobel’Sobel水平边缘检测算子

    十八、中值滤波

    I=medfilt2(I1,[m,n]);
    m和n为中值滤波处理的模板大小,默认3*3

    十九、图像锐化

    1、Robert交叉梯度

    I=imread(1.bmp'); 
    I=double(I);%双精度化 
    w1=[-1 0;0 1]; 
    w2=[0 -1;1 0]; 
    G1=imfilter(I,w1,‘corr’,‘replicate’);%45°梯度 
    G2=imfilter(I,w2,‘corr’,‘replicate’);%45°梯度 
    G=abs(G1)+abs(G2);%计算Robert梯度 
    figure;imshow(G,[]); 
    figure;imshow(abs(G1),[]); 
    figure;imshow(abs(G2),[]);
    
    

    2、高斯-拉普拉斯锐化

    I=imread('1.bmp'); 
    J=double(I);%双精度化 
    h1=fspecial('log',5,0.5);%大小为5,sigma=0.5的LOG算子 
    I1=imfilter(J,h1,'corr','replicate'); 
    figure;imshow(uint8(abs(I1)),[]); 
    h2=fspecial('log',5,2);%大小为5,sigma=2的LOG算子 
    I2=imfilter(J,h2,'corr','replicate'); 
    figure;imshow(uint8(abs(I2)),[]);
    

    二十、傅里叶变换

    I=fft2(x);%快速傅里叶变换
    I=fft2(x,m,n); x为输入图像;
    m和n分别用于将x的第一和第二维规整到指定的长度。

    I1=abs(I);%计算I的幅度谱
    I2=angle(I);%计算I的相位谱
    Y=fftshift(I);%频谱平移

    I=ifft2(x);%快速傅里叶逆变换
    I=ifft2(x,m,n);

    二十一、图像腐蚀

    I2=imerode(I,SE);
    SE=strel(shape,parameters);
    I为原始图像,可以是二值或者灰度图像。
    shape指定了结构元素的形状。
    parameters是和输入shape有关的参数。

    shape合法值含义
    ‘arbitrary’或为空任意自定义结构元素
    ‘disk’圆形结构元素
    ‘square’正方形结构元素
    ‘rectangle’矩形结构元素
    ‘line’线性结构元素
    ‘pair’包含2个点的结构元素
    ‘diamond’菱形的结构元素

    二十二、图像膨胀

    J=imdilate(I,SE);
    SE=strel(shape,parameters);
    I为原始图像,可以是二值或者灰度图像。
    shape指定了结构元素的形状。
    parameters是和输入shape有关的参数

    二十二、开闭运算

    SE=strel(shape,parameters);
    I2=imopen(I,SE);%开运算
    I3=imclose(I,SE);%闭运算

    二十三、连通分量提取

    [L num]=bwlabel(Ibw,conn);
    Ibw为一幅输入二值图像。
    conn为可选参数,指明提取连通分量是4连通还是8连通。默认为8。
    L为连通分量标注图像。
    num为二值图像Ibw中连通分量个数。

    二十四、形态学处理

    I=bwmorph(I,operation,n)

    operation合法值含义
    ‘bridge’桥接有单个像素缝隙分割的前景像素
    ‘diag’围绕对角线相连的前景像素进行填充
    ‘clean’清楚孤立的前景像素
    ‘fill’填充单个像素的孔洞
    ‘hbreak’去掉前景中的H形连接
    ‘majority’如果点P的8领域中一半以上像素为前景像素,则 P为前景像素,否则为背景。

    二十五、图像分割

    1、基于梯度算子的边缘检测

    BW=edge(I,type,thresh,direction,’nothinning’) ;

    type合法值含义
    ‘sobel’sobel算子
    ‘prewitt’prewitt算子
    ‘rebert’rebert算子

    thresh是敏感度阈值参数,任何灰度值低于此阈值的边缘将不 会被检测到。默认值为空矩阵[],此时算法自动计算阈值。
    direction指定了我们感兴趣的边缘方向,edge函数将只检测direction中指定方 向的边缘,其合法值如下:

    direction合法值边缘方向
    ‘horizontal’水平方向
    ‘vertical’竖直 方向
    ‘both’所有方向

    可选参数’nothinning’,指定时可以通过跳过边缘细化算法来加快算法 运行的速度。默认是’thinning’,即进行边缘细化。

    2、基于高斯-拉普拉斯算子的边缘检测

    BW=edge(I,’log’,thresh,sigma) ;
    sigma指定生成高斯滤波器所使用的标准差。默认时,标准差为2。

    3、基于Canny算子的边缘检测

    BW=edge(I,’canny’,thresh,sigma) ;
    thresh是敏感度阈值参数,默认值为空矩阵[]。此处为一列向量,为算法指 定阈值的上下限。第一个元素为阈值下限,第二个元素为阈值上限。如果 只指定一个阈值元素,则默认此元素为阈值上限,其0.4倍的值作为阈值下 限。如阈值参数没有指定,则算法自行确定敏感度阈值上下限。

    a=imread(1.bmp'); 
    c=fspecial('gaussian',5,0.8); 
    b=imfilter(a,c); 
    bw1=edge(b,‘sobel’);%sobel算子 
    bw2=edge(b,‘prewitt’);%prewitt算子 
    bw3=edge(b,‘roberts’);%roberts算子 
    bw4=edge(b,‘log’); %log算子 
    bw5=edge(b,‘canny’);%canny算子 
    figure;imshow(bw1);imwrite(bw1,'bwsobel.bmp'); figure;imshow(bw2);imwrite(bw2,'bwprewitt.bmp'); figure;imshow(bw3);imwrite(bw3,'bwroberts.bmp'); figure;imshow(bw4);imwrite(bw4,'bwlog.bmp'); figure;imshow(bw5);imwrite(bw5,'bwcanny.bmp');
    
    

    二十六、霍夫变换

    1、霍夫变换(针对二值图像)

    [H,theta,rho]=hough(BW,param1,val1,param2,val2);

    2、寻找峰值—houghpeaks

    peaks=houghpeaks(H,numpeaks,param1,val1,param2,val2);

    3、提取直线段—houghlines

    lines=houghlines(BW,theta,rho,peaks,param1,val1,param2,val2);

    ————————————————————————————————

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