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  • Matlab 简单图像处理

    2020-10-12 15:51:38
    Matlab 简单图像处理 图像的读入与信息显示建立三个储存RGB分量的矩阵新图新的合成文字添加新图片的保存与导出总结 图像的读入与信息显示 首先肯定是打开matlab软件,在matlab中有很强大的库函数可以供用户直接调用...

    图像的读入与信息显示

    首先肯定是打开matlab软件,在matlab中有很强大的库函数可以供用户直接调用。比如这里要用到的就是 imread() 函数

    >>I=imread('/Users/charlieyang/Pictures/opencvtest.jpg');	//读入图片
    

    这里定义了一个I变量,来储存通过imread()函数读入的图片数据。
    ()里的路径根据所需读入图片而更改,当然也可以加入到Matlab检索路径,这里为了检索严谨,使用了绝对路径。

    首先对于不清楚详细信息的图片,我们可以使用imfinfo()函数。

    >> imfinfo('/Users/charlieyang/Pictures/opencvtest.jpg')	//显示图片信息
    
    

    则会出现如下信息
    在这里插入图片描述
    可以用imshow()函数先直观的看一下储存在变量I中的这张图片

    >> imshow(I,'border','tight')   //无边框显示图片
    

    在这里插入图片描述

    建立三个储存RGB分量的矩阵

    图片储存到变量I中,我们接下来的操作其实和读入的图片文件本身其实已经没有任何关联了,接下来的操作也是对变量I在进行,最后储存新图片我们也会是以一种“另存为”的方法,对于文件的修改我们也最好养成这样一个习惯。

    我们从上面的详细信息知道colortype是true color,也就是真色彩类型,那么可以知道它有R、G、B三个色彩分量。
    那么就建立如下三个矩阵。

    >>R=I(:,:,1);
    >>G=I(:,:,2);
    >>B=I(:,:,3);
    

    为了之后循环变量的方便起见,直接利用size()函数,进行统一赋值

    >>[x,y,z]=size(I);     //建立矩阵储存三个值
    

    我们知道,图像是由像素组成,每个矩阵里的元素其实就是像素值,接下来要做的就是对矩阵组里每一个元素的数值进行改变。从而起到改变颜色的效果。

    >> for i=1:334		//将矩阵组中一段区域变为红色 我的图片是1334x750.所以我随便取了334
    		for j=1:y
    			R(i,j) = 255;//红色拉满
    			G(i,j) = 0;//绿色归零
    			B(i,j) = 0;//蓝色归零
    		end
    	end
    

    新图新的合成

    我只是对绿色和蓝色分量进行了简单改变,有复杂操作的,可以在上述代码中继续增加其他操作语句,现在每个矩阵都变成了需要的样子,但他们还是分散的,我们需要把它们集中到一个三维矩阵变量中去。

    >> for i=1:x      //矩阵组赋值给一个新的总三维矩阵
    		for j=1:y
    			I2(i,j,1) = R(i,j);
    			I2(i,j,2) = G(i,j);
    			I2(i,j,3) = B(i,j);
    		end
    	end
    

    可以看到工作区里已经有很多变量了
    在这里插入图片描述
    再imshow来查看下新的图片

    >>figure(2);//新建一个图像窗口 刚刚是1
    >> imshow(I2,'border','tight');//无边框方式显示新矩阵
    

    在这里插入图片描述
    可以看到在figure(2)中现实的图片,已经和原来的在1~334部分去掉了绿色和蓝色分量。

    文字添加

    在图片中,我们可以添加一下自己的文字或者水印,在matlab中有函数可以使用。

    >> text(350,30,'xxxxx-xxx','horiz','center','color','w','FontSize',20);
    //在figure(2)上显示文本
    

    注意,此处是把文字添加到figure(2)图像上,而不是添加到变量I2中去了。
    在这里插入图片描述

    所以我们最后要做一个类似于“合并图层”的操作。

    新图片的保存与导出

    首先,要把这两个显示在figure(2)上的“图层”保存到一个新的变量f中去。

    >>f=getframe(figure(2));						//记录图像figure(2)到f中
    

    图片的导出在matlab中同样也有十分简单的库函数可以调用

    >>imwrite(f.cdata,'/Users/charlieyang/Pictures/edited.bmp');  
    //保存图像到xx地址
    

    这样就起到了“另存为”的效果,如果要覆盖原图,就把绝对路径上最后文件的名字改成和原图片一样的名字即可。

    总结

    简单的小白操作,不是什么特别的教程,主要是为了巩固下新知识,体会下数字图像处理的过程。之后需要用opencv+python以及后续还会用纯C语言来进行数字图像处理。一步步深入图像处理本质一些的东西。也是算是学习算法的一步步入门。

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    前言:前不久,刚刚接触到数字图像处理这门课程,感觉挺有趣的,就分享一些学习中的所学所得吧,想和你们分享,希望能共同进步。
    这次分享的是基于Matlab的一些图像处理简单函数的应用。

    1.显示图像

    Matlab中imread函数将一个图像读取到一个矩阵对象中,这是它的格式:

    imread('C:\xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\001.bmp');
    

    imshow函数的功能则是将一个矩阵对象以图像的形式显现出来,这是它的格式:

    figure;%figure可以省略
    imshow(对象名);
    

    1.1源代码

    %(1)显示黑白图
    subplot(2,2,1);
    image1 = imread('C:\Users\林露露\Desktop\数字图像处理\数字图像学习\简单图像操作\001.bmp');
    % figure;
    imshow(image1);
    title('Black White Image');
    
    %(2)显示灰度图
    subplot(2,2,2);
    image2 = imread('C:\Users\林露露\Desktop\数字图像处理\数字图像学习\简单图像操作\002.bmp');
    % figure;
    imshow(image2);
    title('Gray Image');
    
    %(3)显示伪彩色图
    subplot(2,2,3);
    image3 = imread('C:\Users\林露露\Desktop\数字图像处理\数字图像学习\简单图像操作\003.bmp');
    % figure;
    imshow(image3);
    title('Fault RGB Image');
    
    %(4)显示彩色图像
    subplot(2,2,4);
    image4 = imread('C:\Users\林露露\Desktop\数字图像处理\数字图像学习\简单图像操作\004.bmp');
    %figure;
    % image4 = rgb2gray(image4);
    % image4 = im2double(image4);%0-255的无符号8位整数转换为0-1的双精度数
    % image4 = mat2gray(image4);%实现图像矩阵的归一化操作。使矩阵的每个元素的值都在01之间,前后是等价的
    imshow(image4);
    title('RGB Image');
    
    

    1.2运行截图

    2.写入图像Imwrite

    Matlab支持将一个文件写成一个图像,并在此基础上对图像进行一系列的变换。

    2.1源代码

    load clown.mat;%联机下载一个矩阵标准文件
    imwrite(X,map,'myclown.png');%将它写成.png格式的图像
    image = imread('myclown.png');
    % image = gray2ind(image);
    imshow(image);%显示图像
    

    2.2运行截图

    3.总结

    这些都是数字图像处理的简单入门知识,恕在下修习尚浅,文中若有错误,不足,望你们能够赐教一二。

    展开全文
  • MATLAB 图像处理命令1、 MATLAB图像处理的一些简单函数A、 imread imread函数用于读入各种图像文件,其一般的用法为 [X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中,X,MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据,fmt...

    MATLAB 图像处理命令

    1、 MATLAB中图像处理的一些简单函数

    A、 imread
    imread函数用于读入各种图像文件,其一般的用法为
    [X,MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中,X,MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据,fmt为图像的格式,filename为读取的图像文件(可以加上文件的路径)。例:[X,MAP]=imread(’flowers.tif’,’tif’);比较读取二值图像,灰度图像,索引图像,彩色图像的X和MAP的特点,可以利用size函数用来显示数组的维数,了解数据的特点。
    B=size(a) 返回数组a 的维数。

    B、 imwrite
    imwrite函数用于输出图像,其语法格式为:
    imwrite(X,map,filename,fmt)
    imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。

    C、 imfinfo
    imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,其语法格式为
    imfinfo(filename,fmt)
    imfinfo函数返回一个结构info,它反映了该图像的各方面信息,其主要数据包括:文件名(路径)、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。

    2.MATLAB中图像文件的显示
    imshow
    imshow函数是最常用的显示各种图像的函数,其语法如下:
    imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵,map是其对应的颜色矩阵,若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。
    (1) 二进制(二值)图像显示方法,在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的,该矩阵仅包含0和1。如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的,那么所有数据都要是逻辑数据,必须对其进行设置(将所有数据标志均设置on).可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。
    (2) 灰度图像的显示方法,正常情况下无需指定灰度图像的调色板格式。可以是使用imshow函数指定要显示灰度级数目,格式 imshow(I,n),n为指定的灰度级数目。用户也可以指定数据的范围,格式imshow(I,[low high])其中low 和high参数分别为数据数组的最小值和最大值。如果为空矩阵([]),那么imshow函数将自动进行数据标度。
    (3) 索引图像,imshow(x,map)对于x的每个个像素,imshow显示存储map中相应行的颜色。
    (4) RGB图像的显示,它直接对颜色进行描述而不使用调色板,格式imshow(RGB)。RGB(:,:,1) RGB(:,:,2)   RGB(:,:,3)(5) 特殊显示,如多幅图像的显示,需要显示多幅图像时。可以使用figure语句,它的功能就是重新打开一个图像显示窗口。例:
    I=imread(‘rice.tif’);
    Imshow(I);
    J=imread(‘flowers.tif’);
    figure,imshow(J);
    也可以将多幅图像显示在同一个单独的图像窗口中,有两种方法:一种是联合imshow和subplot函数;另一种是联合使用subimage函数和subplot函数,subplot(m,n,p)这种格式将图形窗口划分为m*n个矩形显示区域并激活第p个显示区域。

    A
    [x1,map1]=imread(‘trees.tif’);
    [x2,map2]=imread(‘forest.tif’);
    subplot(1,2,1),imshow(x1,map1)
    subplot(1,2,2),imshow(x2,map2)
    B
    [x1,map1]=imread(‘trees.tif’);
    [x2,map2]=imread(‘forest.tif’);
    subplot(1,2,1),subimage(x1,map1)
    subplot(1,2,2),subimage(x2,map2)

    3.MATLAB中灰度直方图的显示

    MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图,imhist函数的语法格式为:
    imhist(I,n)
    imhist(X,map)其中imhist(I,n)计算和显示灰度图像I的直方图,n为指定的灰度级数目,默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图像X的直方图,map为调色板。例:
    I = imread(‘rice.tif’);
    imshow(I)
    figure, imhist(I)

    4.对比度增强

    如果原图像f(x,y)的灰度范围是[m,M],我们希望调整后的图像g(x,y)的灰度范围是[n,N],那么下述变换, ,就可以实现这一要求。
    MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数,可以实现上述的线性变换对比度增强。Imadjust函数的语法格式为:
    J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])
    J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图像I经过直方图调整后的图像J,[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。其详细的用法可参见《计算机图像处理与识别技术》。例:
    I = imread(‘pout.tif’);
    J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);
    imshow(I), figure, imshow(J)

    5.图像类型转换:

    图像类型之间的转换有时非常有用。MATLAB提供的图像类型转换函数

    函数

    功能

    dither

    使用抖动方法,根据灰度图像船舰二进制图像和根据RGB图像创建索引图像

     gray2ind

    根据一幅灰度图像创建索引图像

     grayslice

    使用阈值截取方法,根据一幅灰度图像创建索引图像

     im2bw

    使用阈值截取方法,根据一幅灰度图像,索引图像或RGB图像创建二进制图像

     ind2gray

    根据一幅索引图像创建一幅灰度图像

     ind2rgb

    根据一幅索引图像创建一幅RGB图像

     mat2gray

    通过数据缩放,在根据矩阵数据创建一幅灰度图像

     rgb2gray

    根据一幅RGB图像创建一幅灰度图像

     rgb2ind

    根据一幅RGB图像创建一幅索引图像

    上表中函数有类似的调用格式:函数的输入参数是图像数据矩阵(如果是索引图像,那么输入参数还包括调色板),返回值是转换后的函数(包括索引函数的调色板),只有函数im2bw的调用格式不同,其输入参数中还包括一个截取阈值,超过此阈值的像素被截取为1否则为0。示例:
    A、load trees

    BW = im2bw(X,map,0.4);
    imview(X,map),imview(BW)

    B、

    I = imread('snowflakes.png');
    X = grayslice(I,16);
    imview(I)
    imview(X,jet(16))

    6.MATLAB还提供了图像存储类型之间的转换函数

    这些函数包含im2doble、im2uint8和 im2uint16,这些函数可以自动的进行原始数据的重新标度和偏移.调用格式简单,输入为图像矩阵,输出为转换后的图像:如:以下命令将一个描述双精度RGB1图像的矩阵(数据范围为[0,1]转换为uint8的图像矩阵([0,255]范围内)RGB2=im2uint8(rgb1);也可以使用MATLAB函数对图像存储类型进行转换。例如,double函数可以将uint8或 uint16的数据转化为双精度数据。存储类型之间的转变将改变matlab及其工具箱理解图像数据的方式,如果用户希望转换后得到的数组能够被正确的理解为图像数据,那么转换时需要重新标度或偏移数据。当使用较少的类型来描述数字图像时,通常可能丢失用户图像的一些信息。

    7.图像格式之间的转换

    可以间接利用图像读写函数来完成;首先使用imread函数按照原有的图像格式进行图像读取,然后调用imwrite函数对图像进行保存,并指定图像的保存格式。如将BMP格式转换为PNG格式,  bitmap=imread(‘mybitmap,bmp’,’bmp’)  imwrite(‘mybitmap,png’,’png’)

    matlab图像处理命令

    二值图像操作

    色图操作

    brighten 亮/暗色图
    cmpermute 色图中颜色的重排
    colormap 设置色图
    imapprox 以较少的颜色来近似索引图像
    rgbplot 绘制RGB色图

    色彩空间变换

    hsv2rgb 饱和色彩色图HSV向红绿蓝色图RGB转换
    ntsc2rgb 将NTSC制式值转换到RGB颜色空间
    rgb2hsv RGB色图M向HSV色图cmap转换
    rgb2ntsc 将RGB颜色空间转换到NTSC制式
    rgb2ycbcr 将RGB颜色空间转换到YCBCR颜色空间
    ycbcr2rgb 将YCBCR颜色空间转换到RGB颜色空间

    图像类型判断及其转换

    dither 用抖动法(dithering)转换图像
    gray2ind 灰度图像向索引图像转换
    grayslice 设定阀值将灰度图转换为索引图
    isbw 图像为二值图像则返回真
    isgray 图像为灰度图像则返回真
    isind 图像为索引图像则返回真
    isrgb 图像为RGB图像则返回真
    im2bw 设定阀值将图像转换为值维图像
    im2double 将图像数据阵列转换为double型
    im2uint8 将图像数据阵列转换为uint8型
    im2uint16 将图像数据阵列转换为uint16型
    ind2gray 索引图像向灰度图像转换
    ind2rgb 索引图像向RGB图像转换
    mat2rgb 将矩阵转换为灰度图
    rgb2gray RGB图像向灰度图转换
    rgb2ind RGB图像向索引图像转换

    图像处理演示函数

    dctdemo 二维DCT图像压缩演示
    edgedemo 边缘检测演示
    firdemo 二维FIR滤波及滤波器演示
    imadjdemo 灰度及调整和直方图均衡演示
    landsatdemo 陆地卫星颜色合成演示
    nrfiltdemo 噪声消除滤波演示
    qtdemo 四叉树分解演示
    roidemo 特定区域处理演示

    图像分析

    edge 得到加强图像的边缘
    qtdecomp 四叉树分解
    qtgetblk 得到四叉树分解的块值
    qtsetblk 调整四叉树分解的块值

    图像增强

    histeq 自动调整直方图
    imadjust 灰度级调整
    imnoise 引入各种类型的噪声
    medfilt2 中值滤波
    ordfilt2 执行二维阶统计滤波
    wiener2 维纳滤波器的二维滤波

    线性滤波conv2 图像卷积
    convmtx2 计算二维卷积矩阵
    convn 图像的n 维卷积
    filter2 二维线性滤波
    fspecial 产生预定义的滤波器
    medfilt2 中值滤波
    wiener2 维纳滤波器的二维滤波

    二维线性滤波器的设计

    filter2二维线性滤波
    fspecial 产生预定义的滤波器
    fsample 生成滤波器
    freqz2 计算二维滤波器的频率响应
    fsamp2 二维FIR滤波器的频率采样设计
    fwind1 由用户自定义的两个一维窗口生成一个二维窗口滤波器
    fwind2 由一个已知的二维窗口直接生成一个二维滤波器

    hamming 创建一个一维窗口
    freqspace 生成合适的频率点阵矩阵
    ftrans2 频率变换

    图像变换

    dct 离散余弦变换
    dct2 计算二维离散余弦变换
    dctmtx 计算离散余弦变换矩阵
    dctmtx2 计算二维离散余弦变换矩阵
    dctdemo 二维离散余弦变图像压缩矩阵
    fft2 得到二维FFT的结果
    fftn N维FFT变换
    fftshiftn FFT变换结果的逆象限
    iradon Radon逆变换
    idct 离散余弦离散余弦变换的逆变换
    idct2 计算二维离散余弦离散余弦变换的逆变换
    radon Radon变换

    邻域及块处理

    blkproc 执行分块操作
    bestblk 选择用于块处理的块尺寸
    col2im 对矩阵的列进行块重排
    colfilt 利用列式函数进行邻域操作
    im2col 将图像块按列重排
    nlfilter 执行常规滑动邻域操作

    图像的区域处理

    rolpoly 选定多边形形状的特定区域
    roifilt2 对图像特定区域进行滤波
    roifill 指定区域的快速插值
    roicolor 根据颜色进行
    图像显示

    colorbar 对图像增加颜色条
    figure 在不同的图像窗口显示不同的图像
    getimage 从轴上得到图像数据
    montage 多贞图像一次显示
    image 显示图像
    imagesc 显示亮度图像
    imcontour 显示一幅图画的轮廊图
    immovie 多帧图像转换为电影
    imshow 显示各类图像
    subimage 在一幅图形窗口中显示多个图像
    subplot 在同一个图形窗口中显示多图
    truesize 调整图像显示的大小
    warp 纹理乘图功能
    zoom 图像的区域缩放

    图像文件数据输入/输出

    imfinfo 查询图像文件信息
    imread 从图像文件中读数据
    imwrite 将数据写入到图像文件中

    图像的几何操作

    imcrop 裁剪余弦中的一部分
    interp2 二维数据插补
    imresize 同于改变图像尺寸
    imrotate 用于进行图像的旋转

    像值与统计corr2 计算尺寸相同的两个图像矩阵的相关系数

    applylut 利用查找表执行邻域操作
    bwarea 返回一幅二值图像的面积
    bweuler 对图像的拓扑结构的测量
    bwfill 进行区域的填充
    bwlabel 对图像中不同目标进行标注
    bwmorph 一系列的膨胀与腐蚀操作
    bwperim 决定二值图像中目标对象的轴长
    bwselect 对目标进行操作
    dilate 二值图像的膨胀
    erode 二值图像的腐蚀
    makelut 创建查找表

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  • MATLAB数字图像处理

    2018-04-02 21:36:00
    动机:使用 MATLAB toolbox 程序设计相对简单,通过初步学习一些图像处理的常见技术,帮助建立这方面的技能体系; 面向对象:有过经验,但是一头雾水的我。 1 图像、视频文件读取 clear all; close all; ...

空空如也

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