Matlab 图像处理相关函数命令大全

Matlab 图像处理相关函数命令大全

一、通用函数：

colorbar 显示彩色条

语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \

colorbar(...,'peer',axes_handle)

getimage 从坐标轴取得图像数据

语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage

imshow 显示图像

语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...)

montage 在矩形框中同时显示多幅图像

语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)

immovie 创建多帧索引图的电影动画

语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)

subimage 在一副图中显示多个图像

语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \

subimage(x,y,...) \ subimage(...)

truesize 调整图像显示尺寸

语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)

warp 将图像显示到纹理映射表面

语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...)

zoom 缩放图像

语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option)

二、图像文件I/O函数命令

imfinfo 返回图形图像文件信息

语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename)

imread 从图像文件中读取（载入）图像

语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \ [...]=imread(filename) \ [...]=imread(URL,...) \ [...]=imread(...,idx) (CUR,ICO,and TIFF only) \

[...]=imread(...,'frames',idx) (GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \

[...]=imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...) (ICO,CUR,PNG only)

imwrite 把图像写入（保存）图像文件中

语法：imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt) \ imwrite(...,filename) \ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)

imcrop 剪切图像

语法：I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \ I2=imcrop(I,rect) \

X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \ [A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcrop(...)

imresize 改变图像大小

语法：B=imresize(A,m,method)

imrotate 旋转图像

语法：B=imrotate(A,angle,method) \ B=imrotate(A,angle,method,'crop')

三、像素和统计处理函数

corr2 计算两个矩形的二维相关系数

语法：r=corr2(A,B)

imcontour 创建图像数据的轮廓图

语法：imcontour(I,n) \ imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h] =imcontour(...)

imfeature 计算图像区域的特征尺寸

语法：stats=imfeature(L,measurements) \ stats=imfeature(L,measurements,n)

imbist 显示图像数据的柱状图

impixel 确定像素颜色值

语法：P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \ P=impixel(I,c,r) \

P=impixel(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \ [c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi) \ P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \

[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)

improfile 沿线段计算剖面图的像素值

语法：c=improfile \ c=improfile(n) \ c=improfile(I,xi,yi) \ c=improfile(I,xi,yi,n)

\ [cx,cy,c]=improfile(...) \ [cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi)

\ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n) \ [...]=improfile(...,method)

mean2 计算矩阵元素的平均值

语法：B=mean2(A)

pixval 显示图像像素信息

语法：pixval on

std2 计算矩阵元素的标准偏移

语法：b=std2(A)

四、图像分析函数：

edge 图像边缘检测

语法：BW=edge(I,'sobel') \ BW=edge(I,'sobel',thresh) \ BW=edge(I,'sobel',thresh,direction) \ [BW,thresh]=edge(I,'sobel',...) \ BW=edge(I,'prewitt') \ BW=edge(I,'prewitt',thresh) \

BW=edge(I,'prewitt',thresh,direction) \

[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...) \ BW=edge(I,'roberts') \ BW=edge(I,'roberts',thresh) \ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh) \

BW=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...) \

BW=edge(I,'zerocross',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \

BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \ BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)

qtgetblk 获取四叉树分解的块值

语法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim) \ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)

qtsetblk 设置四叉树分解中的块值

语法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)

五、图像增强函数

histeq 用柱状图均等化增强对比

语法：J=histeq(I,hgram) \ J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map,hgram) \ newmap=histeq(X,map)

imadjust 调整图像灰度值或颜色映像表

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

newmap=imadjust(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \

RGB2=imadjust(RGB1,...)

imnoise 增强图像的渲染效果

语法：J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)

medfilt2 进行二维中值过滤

语法：B=medfilt2(A,[m n]) \ B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)

ordfilt2 进行二维统计顺序过滤

语法：B=ordfilt2(A,order,domain) \ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padopt)

wiener2 进行二维适应性去噪过滤处理

语法：J=wiener2(I,[m n],noise) \ [J,noise]=wiener2(I,[m n])

六、线性滤波函数

conv2 进行二维卷积操作

语法：C=conv2(A,B) \ C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')

convmtx2 计算二维卷积矩阵

语法：T=convmtx2(H,m,n) \ T=convmtx2(H,[m n])

convn 计算n维卷积

语法：C=convn(A,B) \ C=convn(A,B,'shape')

filter2 进行二维线性过滤操作

语法：Y=filter2(h,X) \ Y=filter2(h,X,shape)

fspecial 创建预定义过滤器

语法：h=fspecial(type) \ h=fspecial(type,parameters)

七、线性二维滤波设计函数

freqspace 确定二维频率响应的频率空间

语法：[f1,f2]=freqspace(n) \ [f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshgrid') \ f=freqspace(N) \ f=freqspace(N,'whole')

freqz2 计算二维频率响应

语法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h) \[...]=freqz2(h,...,[dx dy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx) \ freqz2(...)

fsamp2 用频率采样法设计二维FIR过滤器

语法：h=fsamp2(Hd) \ h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])

ftrans2 通过频率转换设计二维FIR过滤器

语法：h=ftrans2(b,t) \ h=ftrans2(b)

fwind1 用一维窗口方法设计二维FIR过滤器

语法：h=fwind1(Hd,win) \ h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)

fwind2 用二维窗口方法设计二维FIR过滤器

语法：h=fwind2(Hd,win) \ h=fwind2(f1,f2,Hd,win)

八、图像变换函数

dct2 进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)

语法：B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n) \ B=dct2(A,[m n])

dctmtx 计算离散余弦傅立叶变换

语法：D=dctmtx(n)

fft2 进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)

语法：Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)

fftn 进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)

语法：Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)

fftshift 快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心

语法：Y=fftshift(X) \ Y=fftshift(X,dim)

iradon 进行反radon变换

语法：I=iradon(P,theta) \ I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...)

phantom 产生一个头部幻影图像

语法：P=phantom(def,n) \ P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)

radon 计算radon变换

语法：R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)

九、边沿和块处理函数

bestblk 确定进行块操作的块大小

语法：siz=bestblk([m n],k) \ [mb,nb]=bestblk([m n],k)

blkproc 实现图像的显示块操作

语法：B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)

col2im 将矩阵的列重新组织到块中

语法：A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])

colfilt 利用列相关函数进行边沿操作

语法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...) \

B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \ B=colfilt(A,'indexed',...)

im2col 重调图像块为列

语法：B=im2col(A,[m n],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...) nlfilter 进行边沿操作

语法：B=nlfilter(A,[m n],fun) \ B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=nlfilter(A,'indexed',...)

十、二进制图像操作函数

applylut 在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作

语法：A=applylut(BW,LUT)

bwarea 计算二进制图像对象的面积

语法：total=bwarea(BW)

bweuler 计算二进制图像的欧拉数

语法：eul=bweuler(BW)

bwfill 填充二进制图像的背景色

语法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwfill(...) \

BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...)

\ [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)

bwlabel 标注二进制图像中已连接的部分

语法：L=bwlabel(BW,n) \ [L,num]=bwlabel(BW,n)

bwmorph 提取二进制图像的轮廓

语法：BW2=bwmorph(BW1,operation) \ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)

bwperim 计算二进制图像中对象的周长

语法：BW2=bwperim(BW1) \ BW2=bwperim(BW1,CONN)

bwselect 在二进制图像中选择对象

语法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \ BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)

dilate 放大二进制图像

语法：BW2=dilate(BW1,SE) \ BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n)

erode 弱化二进制图像的边界

语法：BW2=erode(BW1,SE) \BW2=erode(BW1,SE,alg) \ BW2=erode(BW1,SE,...,n)

makelut 创建一个用于applylut函数的lookup表

语法：lut=makelut(fun,n) \ lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)

十一、区域处理函数

roicolor 选择感兴趣的颜色区

语法:BW=roicolor(A,low,high) \ BW=rocicolor(A,v)

roifill 在图像的任意区域中进行平滑插补

语法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I) \ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,yi) \ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)

roifilt2 过滤敏感区域

语法:J=roifilt2(h,I,BW) \ J=roifilt2(I,BW,fun) \ J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)

roipoly 选择一个敏感的多边形区域

语法:BW=roipoly(I,c,r) \ BW=roipoly(I) \ BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) \ [BW,xi,yi]=roipoly(...) \ [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...)

十二、颜色映像处理函数

brighten 增加或降低颜色映像表的亮度

语法：brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \

newmap=brighten(cmap,beta)

cmpermute 调整颜色映像表中的颜色

语法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map) \ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index) cmunigue 查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像

语法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \

[Y,newmap]=cmunique(I)

imapprox 对索引图像进行近似处理

语法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \ [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \

Y=imapprox(X,map,newmap) \[...]=imapprox(...,dither_option)

rgbplot 划分颜色映像表

语法：rgbplot(cmap)

十三、颜色空间转换函数

hsv2rgb 转换HSV值为RGB颜色空间：M=hsv2rgb(H)

ntsc2rgb 转换NTSC值为RGB颜色空间：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap) \ RGB=ntsc2rgb(YIQ)

rgb2hsv 转换RGB值为HSV颜色空间：cmap=rgb2hsv(M)

rgb2ntsc 转换RGB值为NTSC颜色空间：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap) \

YIQ=rgb2ntsc(RGB)

rgb2ycbcr 转换RGB值为YCbCr颜色空间：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) \ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)

ycbcr2rgb 转化YCbCr值为RGB颜色空间：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap) \ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)

十四、图像类型和类型转换函数

dither 通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像

语法：X=dither(RGB,map) \ BW=dither(I)

gray2ind 转换灰度图像为索引图像

语法：[X,map]=gray2ind(I,n) \ [X,map]=gray2ind(BW,n)

grayslice 从灰度图像为索引图像

语法：X=grayslice(I,n) \ X=grayslice(I,v)

im2bw 转换图像为二进制图像

语法：BW=im2bw(I,level) \ BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level) im2double 转换图像矩阵为双精度型

语法：I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \

X2=im2double(X1,'indexed')

double 转换数据为双精度型

语法：double(X)

unit8 、unit16转换数据为8位、16位无符号整型：i=unit8(x) \ i=unit16(x) im2unit8 转换图像阵列为8位无符号整型

语法：I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \

X2=im2unit8(X1,'indexed')

im2unit16 转换图像阵列为16位无符号整型

语法：I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \

X2=im2unit16(X1,'indexed')

ind2gray 把检索图像转化为灰度图像

语法：I=ind2gray(X,map)

ind2rgb 转化索引图像为RGB真彩图像

语法：RGB=ind2rgb(X,map)

isbw 判断是否为二进制图像

语法：flag=isbw(A)

isgray 判断是否为灰度图像

语法：flag=isgray(A)

isind 判断是否为索引图像

语法：flag=isind(A)

isrgb 判断是否为RGB真彩色图像

语法：flag=isrgb(A)

mat2gray 转换矩阵为灰度图像

语法：I=mat2gray(A,[amin amax]) \ I=mat2gray(A)

rgb2gray 转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像

语法：I=rgb2gray(RGB) \ newmap=rgb2gray(map)

rgb2ind 转换RGB图像为索引图像

语法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol) \ [X,map]=rgb2ind(RGB,n) \ X=rgb2ind(RGB,map) \ [...]=rgb2ind(...,dither_option)

十五、新增图像处理工具箱函数

adapthisteq 限制对比度直方图均衡化: J=adapthisteq(I) \

J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)

applycform 用于颜色空间变换out=applyform(I,C)

bwboundaries 描绘二进制图像边界

语法： B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \

B=bwboundaries(BW,CONN,options) [BW,CONN,options] \ [BL]=bwboundaries(...) \ [BLNA]=bwboundaries()

bwtraceboundary 描述二进制图像中的物体

B=bwtraceboundary(BW,P,fstep) \ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \

B=bwtraceboundary(...N,dir)

decorrstrech 对多通道图像进行去相关处理

语法：S=decorrstretch(I) \ S=decorrstretch(I,TOL)

dicomdict 获取或读取DICOM文件

语法：dicomdict('set',dictionary) \ dictionary=dicomdict('get')

getline 用鼠标选择ployline

语法：[x,y]=getline(fig) \ [x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed')

getpts 用鼠标选择像素点

语法：[x,y]=getpts(fig) \ [x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getpts

getrect 用鼠标选择矩阵

语法：rect=getrect(fig) \ rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)

iccread 读取ICC剖面

语法：P=iccread(filename)

im2java2d 将图像转换为Java缓冲图像

语法：jimage=im2java2d(I) \ jimage=im2java2d(X,MAP)

imview 在图像与蓝旗中显示图像

语法：imview(I) \ imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range) \ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \ h=imview(...) \ imview close all

ippl 检查IPPL的存在

语法：TF=ippl \ [TF B]=ippl

iptdemos 显示图像处理工具箱中的索引图像

lab2double、lab2unit16、lab2unit8 将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据

makecform 创造一个色彩转换结构

poly2mask 把多边形区域转换成mask区域

语法：BW=poly2mask(x,y,m,n)

unitlut 查找表中A像素值

语法：B=unitlut(A,LUT)

xyz2double、xyz2unit16 将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。

语法：xyzd=xyz2double(XYZ) \ xyz16=xyz2unit16(xyz)

matlab图像处理的几个实例

Matlab图像处理的几个实例（初学者用） 1.图像的基本信息及其加减乘除 clear,clc; P=imread('yjx.jpg'); whos P Q=imread('dt.jpg'); P=im2double(P); Q=im2double(Q); gg1=im2bw(P,0.3); gg2=im2bw(P,0.5); gg3=im2bw(P,0.8); K=imadd(gg1,gg2); L=imsubtract(gg2,gg3); cf=immultiply(P,Q); sf=imdivide(Q,P); subplot(421),imshow(P),title('郁金香原图'); subplot(422),imshow(gg1),title('0.3'); subplot(423),imshow(gg2),title('0.5'); subplot(424),imshow(gg3),title('0.8'); subplot(425),imshow(K),title('0.3+0.5'); subplot(426),imshow(L),title('0.5-0.3'); subplot(427),imshow(cf),title('P*Q'); subplot(428),imshow(sf),title('P/Q'); 2.图像缩放 clear,clc; I=imread('dt.jpg'); A=imresize(I,0.1,'nearest'); B=imresize(I,0.4,'bilinear'); C=imresize(I,0.7,'bicubic'); D=imresize(I,[100,200]); F=imresize(I,[400,100]); figure subplot(321),imshow(I),title('原图'); subplot(322),imshow(A),title('最邻近插值'); subplot(323),imshow(B),title('双线性插值'); subplot(324),imshow(C),title('二次立方插值'); subplot(325),imshow(D),title('水平缩放与垂直缩放比例为2:1'); subplot(326),imshow(F),title('水平缩放与垂直缩放比例为1:4');

(完整版)MATLAB常用函数大全

一、MATLAB常用的基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle) sqrt(x)：开平方 real(z)：复数z的实部 imag(z)：复数z的虚部 conj(z)：复数z的共轭复数 round(x)：四舍五入至最近整数 fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数 floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数rat(x)：将实数x化为分数表示 rats(x)：将实数x化为多项分数展开 sign(x)：符号函数(Signum function)。 当x<0时，sign(x)=-1； 当x=0时，sign(x)=0; 当x>0时，sign(x)=1。 rem(x,y)：求x除以y的馀数 gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数 lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数 exp(x)：自然指数 pow2(x)：2的指数 log(x)：以e为底的对数，即自然对数或 log2(x)：以2为底的对数 log10(x)：以10为底的对数 二、MATLAB常用的三角函数 sin(x)：正弦函数 cos(x)：余弦函数

tan(x)：正切函数 asin(x)：反正弦函数 acos(x)：反馀弦函数 atan(x)：反正切函数 atan2(x,y)：四象限的反正切函数 sinh(x)：超越正弦函数 cosh(x)：超越馀弦函数 tanh(x)：超越正切函数 asinh(x)：反超越正弦函数 acosh(x)：反超越馀弦函数 atanh(x)：反超越正切函数 三、适用於向量的常用函数有： min(x): 向量x的元素的最小值 max(x): 向量x的元素的最大值 mean(x): 向量x的元素的平均值 median(x): 向量x的元素的中位数 std(x): 向量x的元素的标准差 diff(x): 向量x的相邻元素的差 sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）length(x): 向量x的元素个数 norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度sum(x): 向量x的元素总和 prod(x): 向量x的元素总乘积 cumsum(x): 向量x的累计元素总和cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积 dot(x, y): 向量x和y的内积 cross(x, y): 向量x和y的外积 四、MATLAB的永久常数

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATＬAＢ数字图像处理 1 概述 ＢW=ｄitheｒ(I)灰度转成二值图； Ｘ=ｄitｈer（RＧB,ｍap)RＧB转成灰度图，用户需要提供一个Cｏlorｍap; ［X，maｐ]＝grａy2inｄ(Ｉ,n)灰度到索引; [X,mａp]=grａy２ｉnd（BＷ,n)二值图到索引，ｍap可由grａｙ(n）产生。灰度图n 默认64，二值图默认２; X=grａylｉce（I,n）灰度图到索引图，门限１/n,2/ｎ,…,(n-1）／n,X=graｙlｉｃe(I，ｖ)给定门限向量v； BW=im２bw(I,levｅl)灰度图I到二值图； BW=im2bw(Ｘ,map,levｅl)索引图X到二值图；ｌevel是阈值门限，超过像素为1,其余置0,lｅvｅl在[0,1]之间。 ＢW=im2ｂｗ(RGＢ,leｖｅl)ＲＧＢ到二值图; I=iｎd2gray（Ｘ,mａp)索引图到灰度图; RＧＢ=ind2rｇb(Ｘ,maｐ）索引图到ＲGB; I＝ｒgb２gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.１图像的读写 MATLAＢ支持的图像格式有bｍp，gif,ico,jｐｇ，png，cur，ｐcx,xwd和tｉf。 读取(imread): [1］Ａ=imreaｄ(fｉlenaｍe,fmt) ［2] [Ｘ,ｍaｐ］=imrｅad（ｆiｌｅｎame,fｍt） ［3] ［…]＝iｍｒead（ｆiｌｅnamｅ) ［4] […]=imread(UＲL,…) 说明:filenａme是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmｔ是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGＢ);第二个读入索引图，map 为索引图对应的Ｃolormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则ｍap为空。URＬ表示引自Ｉntｅrnet ＵRL中的图像。 写入(iｍｗrite): [1] R=imwrite(A,fileｎaｍe，fｍｔ)； [2] Ｒ=imwriｔe(X,map,fiｌename,ｆmt); [３] R＝ｉｍwritｅ(…,filenaｍｅ); [4] R=iｍｗrite(…，Param1,Val1,Pａraｍ2,Vａl2) 说明:针对第四个,该语句用于指定ＨDF,JPEＧ,PBＭ,PGM,PNG,PPM,ＴIＦＦ等类型输出文件的不同参数。例如ＨDF的Qualｉtｙ,Compreｓｓioｎ,ＷｒｉｔeMode;JPEＧ的BiｔＤｅpｔh，Cｏmｍent：Ｅmｐtｙor not，Mode:ｌossy oｒｌossless，Quality等。 ２．2 图像的显示 方法1：使用Imaｇe Viｅwer(图像浏览器），即运用imｖiｅw函数。

Matlab 图像处理相关函数命令大全

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一、通用函数： colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院：信息科学与工程学院 专业：2014级通信工程 组长：** 组员：** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

(完整版)matlab函数大全(非常实用)

信源函数 randerr 产生比特误差样本 randint 产生均匀分布的随机整数矩阵 randsrc 根据给定的数字表产生随机矩阵 wgn 产生高斯白噪声 信号分析函数 biterr 计算比特误差数和比特误差率 eyediagram 绘制眼图 scatterplot 绘制分布图 symerr 计算符号误差数和符号误差率 信源编码 compand mu律/A律压缩/扩张 dpcmdeco DPCM（差分脉冲编码调制）解码dpcmenco DPCM编码 dpcmopt 优化DPCM参数 lloyds Lloyd法则优化量化器参数 quantiz 给出量化后的级和输出值 误差控制编码 bchpoly 给出二进制BCH码的性能参数和产生多项式convenc 产生卷积码 cyclgen 产生循环码的奇偶校验阵和生成矩阵cyclpoly 产生循环码的生成多项式 decode 分组码解码器 encode 分组码编码器 gen2par 将奇偶校验阵和生成矩阵互相转换gfweight 计算线性分组码的最小距离 hammgen 产生汉明码的奇偶校验阵和生成矩阵rsdecof 对Reed-Solomon编码的ASCII文件解码rsencof 用Reed-Solomon码对ASCII文件编码rspoly 给出Reed-Solomon码的生成多项式syndtable 产生伴随解码表 vitdec 用Viterbi法则解卷积码 （误差控制编码的低级函数） bchdeco BCH解码器 bchenco BCH编码器 rsdeco Reed-Solomon解码器 rsdecode 用指数形式进行Reed-Solomon解码 rsenco Reed-Solomon编码器 rsencode 用指数形式进行Reed-Solomon编码 调制与解调

基于Matlab基本图像处理程序

图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel 功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法：SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子： se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10，角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体，半径15，高度5

图像处理函数详解——roipoly 功能：用于选择图像中的多边形区域。 用法：BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。 例子：I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总 MATLAB函数参考 附录1.1 管理用命令 函数名功能描述函数名功能描述 addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径 demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件 doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号 help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件 lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性 lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录 path 设置或查询Matlab路径 附录1.2管理变量与工作空间用命令 函数名功能描述函数名功能描述 clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存 disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘 length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数 load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名 附录1.3文件与操作系统处理命令 函数名功能描述函数名功能描述 cd 改变当前工作目录 edit 编辑.M文件 delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录 diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录 dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp)文件 ! 执行操作系统命令 附录1.4窗口控制命令 函数名功能描述函数名功能描述 echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式 附录1.5启动与退出命令 函数名功能描述函数名功能描述 matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境 startup Matlab自启动程序 附录2 运算符号与特殊字符附录 2.1运算符号与特殊字符 函数名功能描述函数名功能描述

matlab 图像处理报告

《 MATLAB 实践》 课程设计 学生姓名： 学号： 专业班级： 指导教师： 二○○九年三月十三日

1.设计目的…………………………………………………第 3页 2.题目分析…………………………………………………第3 页 3.总体设计…………………………………………………第4 页 4.具体设计…………………………………………………第 6页 5.结果分析…………………………………………………第 20页 6.心得体会…………………………………………………第 20页 7.参考书目…………………………………………………第 20页

1 课程设计的目的： 综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。 2、题目分析 课程设计的基本要求 1）熟悉和掌握MATLAB 程序设计方法 2）掌握MATLAB GUI 程序设计 3）学习和熟悉MATLAB图像处理工具箱 4）学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析 课程设计的内容 学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop 。要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。然后按照自己拟定的功能要求进行程序设计和调试。 以下几点是程序必须实现的功能。 1）图像的读取和保存。 2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像。 3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该选择区域。 4）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将用户所选取的图像区域进行放大和缩小整数倍的操作，并保存，比较几种插值的效果。 5）图像直方图统计和直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。 6）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。比较去噪效果。

MATLAB绘图功能大全

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab 还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法，在此基础上，再介绍可以操作和控制各种图形对象的低层绘图操作。 一、二维绘图 二维图形是将平面坐标上的数据点连接起来的平面图形。可以采用不同的坐标系，如直角坐标、对数坐标、极坐标等。二维图形的绘制是其他绘图操作的基础。 （一）绘制二维曲线的基本函数 在Matlab中，最基本而且应用最为广泛的绘图函数为plot，利用它可以在二维平面上绘制出不同的曲线。 1．plot函数的基本用法

plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x 坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。plot函数的应用格式 plot(x,y) 其中x,y为长度相同的向量，存储x坐标和y坐标。 例51 在[0 , 2pi]区间，绘制曲线 程序如下：在命令窗口中输入以下命令 >> x=0:pi/100:2*pi; >> y=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 注意：指数函数和正弦函数之间要用点乘运算，因为二者是向量。 例52 绘制曲线 这是以参数形式给出的曲线方程，只要给定参数向量，再分别求出x,y向量即可输出曲线： >> t=-pi:pi/100:pi; >> x=t.*cos(3*t); >> y=t.*sin(t).*sin(t); >> plot(x,y) 程序执行后，打开一个图形窗口，在其中绘制出如下曲线 以上提到plot函数的自变量x,y为长度相同的向量，这是最常见、最基本的用法。实际应用中还有一些变化。

matlab图像处理代码

附录 ＭＡＴＬＡＢ图像处理命令　 １．ａｐｐｌｙｌｕｔ　 功能： 在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。 语法： A = applylut(BW,lut) 举例 lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut ２．ｂｅｓｔｂｌｋ　 功能： 确定进行块操作的块大小。 语法： siz = bestblk([m n],k) [mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例 siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50 相关命令： blkproc ３．ｂｌｋｐｒｏｃ　 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320 实现图像的显式块操作。 语法： B = blkproc(A,[m n],fun) B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...) 举例 I = imread('alumgrns.tif'); I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))'); imshow(I) figure, imshow(I2,[]); 相关命令： colfilt, nlfilter,inline ４．ｂｒｉｇｈｔｅｎ　 功能： 增加或降低颜色映像表的亮度。 语法： brighten(beta) newmap = brighten(beta) newmap = brighten(map,beta) brighten(fig,beta) 相关命令： imadjust, rgbplot ５．ｂｗａｒｅａ　 功能： 计算二进制图像对象的面积。 语法： total = bwarea(BW) 举例 BW = imread('circles.tif'); imshow(BW);

图像增强及MATLAB实现

《数字图像处理》课程设计 课设题目：图像增强与MATLAB实现学校学院：华东交通大学理学院 学生班级：13级信息计算（2）班学生：超 学生学号：20130810010216 指导老师：自柱

图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字：图像；图像增强；算法

目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)

三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序： (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)

一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。目前，已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括：直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类：频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法：是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。

图像处理matlab程序实例

程序实例 1旋转: x=imread('d:\MATLAB7\work\flower.jpg'); y=imrotate(x,200,'bilinear','crop'); subplot(1,2,1); imshow(x); subplot(1,2,2); imshow(y) 2.图像的rgb clear [x,map]=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh1.jpg');y=x(90:95,90:95);imshow(y)R=x(90:95,90:95,1);G=x(90:95,90:95,2);B=x(90:95,90:95,3);R,G,B 3.加法运算clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shh3.jpg');J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%向图片加入高斯噪声subplot(1,2,1),imshow(I);%显示图片subplot(1,2,2),imshow(J);K=zeros(242,308);%产生全零的矩阵，大小与图片的大小一样for i=1:100%循环100加入噪声J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);J1=im2double(J);K=K+J1;end K=K/100; figure,imshow(K);save

4.减法 clear I=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); J=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao1.jpg'); K=imsubtract(I,J);%实现两幅图相减 K1=255-K;%将图片求反显示 figure;imshow(I); title('有噪声的图'); figure;imshow(J); title('原图'); figure;imshow(K1); title('提取的噪声'); save 5.图像的乘法 H=imread('D:\Program Files\MATLAB\R2012a\bin\shaohaihe\shao.jpg'); I=immultiply(H,1.2);将此图片乘以1.2 J=immultiply(H,2); subplot(1,3,1),imshow(H); title('原图'); subplot(1,3,2),imshow(I); title('·放大1.2'); subplot(1,3,3),imshow(J); title('放大2倍'); 6除法运算 moon=imread('moon.tif'); I=double(moon); J=I*0.43+90; K=I*0.1+90; L=I*0.01+90; moon2=uint8(J); moon3=uint8(K); moon4=uint8(L); J=imdivide(moon,moon2); K=imdivide(moon,moon3); L=imdivide(moon,moon4); subplot(2,2,1),imshow(moon); subplot(2,2,2),imshow(J,[]); subplot(2,2,3),imshow(K,[]); subplot(2,2,4),imshow(L,[]);

matlab 常用函数汇总

matlab 常用函数汇总 编程2008-07-10 21:45:20 阅读46 评论0 字号：大中小订阅matlab常用函数 图形注释 Title 图形标题 Xlabel X轴标记 Ylabel Y轴标记 Text 文本注释 Gtext 用鼠标放置文本 Grid 网格线 MATLAB编程语言 Function 增加新的函数 Eval 执行由MA TLAB表达式构成的字串 Feval 执行由字串指定的函数 Global 定义全局变量 程序控制流 If 条件执行语句 Else 与if命令配合使用 Elseif 与if命令配合使用 End For,while和if语句的结束 For 重复执行指定次数（循环） While 重复执行不定次数（循环） Break 终止循环的执行 Return 返回引用的函数 Error 显示信息并终止函数的执行 交互输入 Input 提示用户输入 Keyboard 像底稿文件一样使用键盘输入 Menu 产生由用户输入选择的菜单 Pause 等待用户响应 Uimenu 建立用户界面菜单 Uicontrol 建立用户界面控制 一般字符串函数 Strings MATLAB中有关字符串函数的说明 Abs 变字符串为数值 Setstr 变数值为字符串 Isstr 当变量为字符串时其值为真 Blanks 空串 Deblank 删除尾部的空串 Str2mat 从各个字符串中形成文本矩阵 Eval 执行由MA TLAB表达式组成的串 字符串比较 Strcmp , , , 比较字符串 Findstr 在一字符串中查找另一个子串

Upper 变字符串为大写 Lower 变字符串为小写 Isletter 当变量为字母时，其值为真 Isspace 当变量为空白字符时，其值为真 字符串与数值之间变换 Num2str 变数值为字符串 Int2str 变整数为字符串 Str2num 变字符串为数值 Sprintf 变数值为格式控制下的字符串 Sscanf 变字符串为格式控制下的数值 十进制与十六进制数之间变换 Hex2num 变十六进制为IEEE标准下的浮点数Hex2dec 变十六制数为十进制数 Dec2hex 变十进制数为十六进制数 建模 Append 追加系统动态特性 Augstate 变量状态作为输出 Blkbuild 从方框图中构造状态空间系统Cloop 系统的闭环 Connect 方框图建模 Conv 两个多项式的卷积 Destim 从增益矩阵中形成离散状态估计器Dreg 从增益矩阵中形成离散控制器和估计器Drmodel 产生随机离散模型 Estim 从增益矩阵中形成连续状态估计器Feedback 反馈系统连接 Ord2 产生二阶系统的A、B、C、D Pade 时延的Pade近似 Parallel 并行系统连接 Reg 从增益矩阵中形成连续控制器和估计器Rmodel 产生随机连续模型 Series 串行系统连接 Ssdelete 从模型中删除输入、输出或状态ssselect 从大系统中选择子系统 模型变换 C2d 变连续系统为离散系统 C2dm 利用指定方法变连续为离散系统 C2dt 带一延时变连续为离散系统 D2c 变离散为连续系统 D2cm 利用指定方法变离散为连续系统 Poly 变根值表示为多项式表示 Residue 部分分式展开 Ss2tf 变状态空间表示为传递函数表示 Ss2zp 变状态空间表示为零极点表示

MATLAB图像处理相关函数

一、通用函数： colorbar显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig) warp 将图像显示到纹理映射表面 语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...) zoom 缩放图像 语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option) 二、图像文件I/O函数命令 imfinfo 返回图形图像文件信息 语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename) imread 从图像文件中读取（载入）图像 语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \

数字图像处理MATLAB程序【完整版】

第一部分数字图像处理

实验一图像的点运算 实验1.1直方图 一.实验目的 1 ?熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用； 2?理解和掌握直方图原理和方法； 二.实验设备 1. PC 机一台； 2.软件matlab。 三.程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像 title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五.实验结果 观察图像matlab环境下的直方图分布。 (a)原始图像(b) 原始图像直方图 六.实验报告要求 1、给出实验原理过程及实现代码； 2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2灰度均衡 一.实验目的 1 .熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用； 2?理解和掌握灰度均衡原理和实现方法； 二.实验设备 1. PC机一台； 2. 软件matlab ; 三.程序设计 在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。l=imread('camerama n.tif);% 读取图像 subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 输出原图直方图 title(' 原始图像直方图')%在原图直方图上加标题a=histeq(l,256); % 直方图均衡化，灰度级为256 subplot(2,2,2),imshow(a) % 输出均衡化后图像title(' 均衡化后图像')%在均衡化后图像中加标题 subplot(2,2,4),imhist(a) % 输出均衡化后直方图 title(' 均衡化后图像直方图')%在均衡化后直方图上加标题 四.实验步骤 1. 启动matlab 双击桌面matlab图标启动matlab 环境； 2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像, 如:cameraman图像；再调用相应的灰度均衡函数，设置参数；最后输出处理后的图像； 3?浏览源程序并理解含义； 4. 运行，观察显示结果； 5. 结束运行，退出； 五.实验结果 观察matlab环境下图像灰度均衡结果及直方图分布。 均衡化后图像

matlab基本运算与函数

1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（>>）之後，并按入Enter 键即可。例如： >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer）并显示其数值於萤幕上。 小提示： ">>"是MATLAB的提示符号（Prompt），但在PC中文视窗系统下，由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x： x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42 此时MATLAB会直接显示x的值。由上例可知，MATLAB认识所有一般常用到的加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）的数学运算符号，以及幂次运算（^）。 小提示： MATLAB将所有变数均存成double的形式，所以不需经过变数宣告（Variable declaration）。MATLAB同时也会自动进行记忆体的使用和回收，而不必像C语言,必须由使用者一一指定.这些功能使的MATLAB易学易用，使用者可专心致力於撰写程式，而不必被软体枝节问题所干扰。 若不想让MATLAB每次都显示运算结果，只需在运算式最後加上分号（；）即可，如下例：y = sin(10)*exp(-0.3*4^2); 若要显示变数y的值，直接键入y即可： >>y y =-0.0045 在上例中，sin是正弦函数，exp是指数函数，这些都是MATLAB常用到的数学函数。 下表即为MATLAB常用的基本数学函数及三角函数： 小整理：MATLAB常用的基本数学函数 abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度 angle(z)：复数z的相角(Phase angle) sqrt(x)：开平方 real(z)：复数z的实部 imag(z)：复数z的虚部 conj(z)：复数z的共轭复数 round(x)：四舍五入至最近整数 fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数 floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数 ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数 rat(x)：将实数x化为分数表示 rats(x)：将实数x化为多项分数展开 sign(x)：符号函数 (Signum function)。 当x<0时，sign(x)=-1； 当x=0时，sign(x)=0; 当x>0时，sign(x)=1。 > 小整理：MATLAB常用的三角函数 sin(x)：正弦函数