Matlab中图像函数大全 2

Matlab中图像函数大全2

matlab 2009-10-26 21:08:13 阅读900 评论0 字号：大中小订阅

边学边和大家交流，我将我在学习中搜集到的资料和大家分享！

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 = [222 272 300 270 221 194];

r = [21 21 75 121 121 75];

BW = roipoly(I,c,r);

imshow(I)

figure, imshow(BW)

图像处理函数详解——roifilt2

功能：用于对一个区域进行滤波。

用法：J = roifilt2(h,I,BW)

J = roifilt2(I,BW,fun)

J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)

J = roifilt2(h,I,BW)表示使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。BW为和I大小相同的二值图像。

J = roifilt2(I,BW,fun，P1,P2,...)表示用fun函数处理区域滤波图像I。参数P1、P2等为fun函数的输入参数。

例子：I = imread('eight.tif');

c = [222 272 300 270 221 194];

r = [21 21 75 121 121 75];

BW = roipoly(I,c,r);

h = fspecial('unsharp');

%指定滤波器

J = roifilt2(h,I,BW);

imshow(J), figure, imshow(J)

图像处理函数详解——roifill

（ROI——region-of-interest）

功能：对指定区域进行填充。

用法：J = roifill(I,c,r)

J = roifill(I)

[J,BW] = roifill(...)

J = roifill(x,y,I,xi,yi)

[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)

J = roifill(I,c,r) 填充由向量c,r指定的多边形，c和r分别为多边形的各顶点X、Y坐标。可用于擦除图像中的小物体。

J = roifill(I)用于交互式处理界面。

J = roifill(I,BW)用BW（和I大小一致）掩模填充此区域。如果为多个多边形，则分别执行插值填充。

例子：I = imread('eight.tif');

c = [222 272 300 270 221 194];

r = [21 21 75 121 121 75];

J = roifill(I,c,r);

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——roicolor

功能：可以根据颜色选定区域。

用法：BW = roicolor(A,low,high)

BW = roicolor(A,v)

BW = roicolor(A,low,high)色图范围为[low high]，返回这些像素选择区域。BW为大小和A相同的数组，若A中元素值在[low high]范围内，则返回值1，否则返回0.

BW = roicolor(A,v)返回图像A中像素与向量v相匹配的区域，BW为二值图像，1值为A中与v相匹配的地方。

例子：I = imread('rice.png');

BW = roicolor(I,128,255);

imshow(I);

figure, imshow(BW)

matlab图像处理函数详解——rgb2gray

功能：将真彩色图像转换成灰度图像或者将彩色色图转换成灰度色图。

用法：I = rgb2gray(RGB)

newmap = rgb2gray(map)

I = rgb2gray(RGB) 将真彩色图像RGB转换成灰度图像I

newmap = rgb2gray(map) 将彩色色图map转换成灰度色图newmap

例子：X=imread(‘peppers.png’);

BW = rgb2gray(X);

imview(BW)

Matlab图像处理函数：regionprops

这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops。顾名思义：它的用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。语法STATS =

regionprops(L,properties)描述测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。properties 可以是由逗号分割的字符串列表、饱含字符串的单元数组、单个字符串'all' 或者'basic'。如果properties 等于字符串'all'，则所有下述字串列表中的度量数据都将被计算，如果properties 没有指定或者等于'basic'，则属性: 'Area', 'Centroid', 和'BoundingBox' 将被计算。下面的列表就是所有有效的属性字符串，它们大小写敏感并且可以缩写。属性字符串列表Area

EquivDiameter

MajorAxisLength

BoundingBox

EulerNumber

MinorAxisLength

Centroid

Extent

Orientation

ConvexArea

Extrema

PixelIdxList

ConvexHull

FilledArea

PixelList

ConvexImage

FilledImage

Solidity

Eccentricity

Image

属性详细定义本部分将结合一个具体的例子说明各种字串相关属性的意义，矩阵取自在蚁蛉模式识别中做过预处理后的斑纹分割图像，如下图：

这是一幅二值图像，在应用regionprops函数之前必须将其标注，可以调用bwlabel函数和伪彩色处理，标注后的图像如下图：

下面基于以上的材料来考察属性的含义。'Area'是标量，计算出在图像各个区域中像素总个数。注意：这个数值可能与由函数bwarea 计算的值有轻微的不同。对于这样一个数值，我们可以使用它除以整个图像区域的像素个数而得到斑纹比例，可以作为模式识别的候选特征，并且这个特征是仿射不变的。在本例中最后计算出的面积向量是

[3.8952,9.7213,17.663,3.5762,1.3432,1.6958,0.41974,0.41974,21.625,12.324,4.8187,1.5111]/10000.'B oundingBox'是1行ndims(L)*2列的向量，即包含相应区域的最小矩形。BoundingBox 形式为[ul_corner width]，这里ul_corner 以[x y z ...] 的坐标形式给出边界盒子的左上角、boxwidth 以[x_width y_width ...] 形式指出边界盒子沿着每个维数方向的长度。本例的各部分区域最小矩形如下图！注意：请在这熟悉一下函数rectangle的使用方法。'Centroid'是1行ndims(L)列的向量，给出每个区域的质心（重心）。注意：Centroid 的第一个元素是重心水平坐标（x坐标）、第二个元素是重心垂直坐标（y坐标）。Centroid 所有其它元素则按照维顺序排列。下图采用以中心为圆心的小圆来演示质心检测的效果：

图中各质心坐标（标准化后的）依次为：(x,y)=0.10478, 0.767390.11883, 0.0815450.19586,

0.610920.30701, 0.308070.65712, 0.316130.73165, 0.305310.74548, 0.353780.80624, 0.728020.84546, 0.615640.90554, 0.0795740.93477, 0.778710.97611, 0.15576'MajorAxisLength'是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。'MinorAxisLength' 是

标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。'Eccentricity' 是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征）。本属性只支持二维标注矩阵。'Orientation' 是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）。本属性只支持二维标注矩阵。本例的各区域椭圆数据为：长轴：

18.767,45.172,43.003,30.687,16.505,15.698,5.8833,5.8833,46.954,38.873,22.929,15.429短轴：

16.211,26.079,32.709,9.8458,6.8019,8.6386,5.8833,5.8833,35.976,31.022,16.98,7.8038离心率：

0.50387,0.81652,0.6492,0.94713,0.91114,0.83497,0,0,0.64262,0.60262,0.67205,0.86266方向角：

-29.219,-32.192,-9.3909,-50.904,-70.333,48.823,0,0,14.035,17.986,3.0319,-34.238我们可以考察离心率的变化趋势，得到对于整个区域中的各区域的似圆性如何的大致感觉，比如下图是12个区域的离心率变化情形：

由上图可以看出区域整体的似圆性并不好，实际上可以考虑使用离心率向量作为一个模式识别的特征！！'Image' 二值图像，与某区域具有相同大小的逻辑矩阵。你可以用这个属性直接将每个子区域提取出来，然后再作相应的处理！比如本例的第一个斑纹区域提出后是。'FilledImage' 与上相同，唯一区别是这是个做了填充的逻辑矩阵！本例中和上面的没有区别，只有区域有空洞时才有明显差别。'FilledArea' 是标量，填充区域图像中的on 像素个数。'ConvexHull' 是p行2列的矩阵，包含某区域的最小凸多边形。此矩阵的每一行存储此多边形一个顶点的xy坐标。此属性只支持2维标注矩阵。例如：本例中的所有子区域的最小凸多边形图形如下图

看看第2个区域的大图。'ConvexImage' 二值图像，用来画出上述的区域最小凸多边形。同时此凸包内的像素均打开，图像尺寸和此区域对应边界矩形相同。此属性只支持2维标注矩阵。例如：本例中的第2个子区域的最小凸多边形图形为。注意：此处函数roipoly很有用！'ConvexArea' 是标量，填充区域凸多边形图像中的on 像素个数。'EulerNumber' 是标量，几何拓扑中的一个拓扑不变量--欧拉数，等于图像中目标个数减去这些目标中空洞的个数。此属性只支持2维标注矩阵。本例中的欧拉数均为1。

'Extrema' 8行2列矩阵，八方向区域极值点。矩阵每行存储这些点的xy坐标，向量格式为[top-left top-right right-top right-bottom bottom-right bottom-left left-bottom left-top]。此属性只支持2维标注矩阵。

'EquivDiameter' 是标量，等价直径：与区域具有相同面积的圆的直径。计算公式为：sqrt(4*Area/pi)。. 此属性只支持2维标注矩阵。本例标准化后的12区域直径向量为：

[2.227,3.5182,4.7423,2.1339,1.3077,1.4694,0.73105,0.73105,5.2473,3.9612,2.477,1.3871]/100.'Solidity ' 是标量，同时在区域和其最小凸多边形中的像素比例。计算公式为：Area/ConvexArea，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的固靠性程度。此属性只支持2维标注矩阵。本例12区域凸元素比例向量为：[0.97071,0.66171,0.90846,0.86585,0.84211,0.94393,1,1,0.9096,0.75514,0.90823,0.94737].'Extent' 是

标量，同时在区域和其最小边界矩形中的像素比例。计算公式为：Area除以边界矩形面积，这也是个仿射特征，实际上反映出区域的扩展范围程度。此属性只支持2维标注矩阵。不再给出计算结果！！'PixelIdxList' p元向量，存储区域像素的索引下标。'PixelList'p行ndims(L)列矩阵，存储上述索引对应的像素坐标。支持类输入的标注矩阵L可以有任意的数值类型。提醒使用逗号分割列表语法当你基于regionprops函数的输出作算法设计时，使用逗号分割列表语法就凸显出其非常的价值。例如：对于一个存储标量的属性，可以利用此语法创建一个包含图像中不同区域内此属性值的向量。例如以下两句是等价的：stats(1).Area, stats(2).Area, ..., stats(end).Areastats.Area因此，可以使用下面的方法创建相应的向量：

regionprops(L,'Area');allArea = [stats.Area];allArea 就是一个与结构数组stats 具备相同长度的向量。基于特定原则的区域选择当你要基于特定准则条件选择某个区域时，将函数ismember 和regionprops 联合使用是很有用处的。例如：创建一个只包含面积大于80的二值图像，用以下命令idx = find([stats.Area] > 80);BW2 = ismember(L,idx);计算性能考虑大多数的属性测量计算时间都非常地少，除了那些非常依赖于图像L中区域个数和像素个数的属性。例如：'ConvexHull' 'ConvexImage' 'ConvexArea' 'FilledImage' 另外建议一次性计算所有属性值，因为分开计算和一起计算时间相差无几！使用二值图像工作在调用

regionprops之前必须将二值图像转变为标注矩阵。两个函数可以做到：L = bwlabel(BW); L = double(BW);注意：虽然这两个函数从同一二值图像产生不同的标注矩阵，但是它们是等效的！例如：给出如下的二值矩阵BW，1 1 0 0 0 01 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 1 10 0 0 0 1 1bwlabel 创建一个包含两个分别由整数1和2标注的连续区域标注矩阵mylabel = bwlabel(BW)mylabel

= 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 2 2double 创建一个包含一个由整数1标注的不连续区域标注矩阵。mylabel2 = double(BW)mylabel2

= 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1regionprops 并不负责自动转换二值图像数据类型，而是由你自己决定使用何种数据转换方法来存储自己想要的数据。regionprops函数的扩展思路在regionprops函数的基础上，你可以使用它提供的基本数据来扩展它的功能，比如我就将区域的曲率数据和骨架数据作为它的另外属性值来开发，从而希望它能用来做更细致的特征提取。

图像处理函数详解——padarray

功能：填充图像或填充数组。

用法：B = padarray(A,padsize,padval,direction)

A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。padval和direction分别表示填充方法和方向。它们的具体值和描述如下：

padval：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；

'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；

'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。

direction：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充；

'post'表示在每一维的最后一个元素后填充；

'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。

若参量中不包括direction，则默认值为'both'。若参量中不包含padval，则默认用零来填充。若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。在计算结束时，图像会被修剪成原始大小。

举例：

A = [1 2; 3 4];

B = padarray(A,[3 2],'replicate','post')

图像处理函数详解——nlfilter

功能：用来执行通用的滑动邻域操作。

用法：B = nlfilter(A,[m n],fun)

B = nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...)

B = nlfilter(A,'indexed',...)

B = nlfilter(A,[m n],fun)表示对图像A的每一个m*n滑块应用函数fun。fun函数必须接受m*n块作为输入，并返回一个标量y，形如：

c=fun（x）

c为m*n块x的中心像素点的输入值。

例子：B = nlfilter(A,[3 3],@myfun);

其中myfun是以m文件如下：

function scalar = myfun(x)

scalar = median(x(:));

图像处理函数详解——montage

功能：在同一时间显示多帧图像中的所有帧。

用法：montage(I)

montage(BW)

montage(X,map)

montage(RGB)

h = montage(...)

montage(I) ——显示灰度图像I共k帧，I为m*n*1*k的数组

montage(BW) ——显示二值图像I共k帧，I为m*n*1*k的数组

montage(X,map)——显示索引图像I共k帧，色图由map指定为所有的帧图像的色图，X为m*n*1*k 的数组

montage(RGB)——显示真彩色图像GRB共k帧，RGB为m*n*3*k的数组

例子：

mri=uint8(zeros(128,128,1,27));

for frame=1:27

[mri(:,:,:,frame),map]=imread('mri.tif',frame);

%把每一帧读入内存中

end

montage(mri,map);

函数详解——mat2gray

功能：将矩阵转化为灰度图像。

用法：I = mat2gray(A,[amin amax]) 把一个double类的任意数组转换成取值范围为[0 1]的亮度图像。其中图像I的取值范围也在0（黑色）到1（白色）之间。参数amin和amax表示将A中小于amin 的值转换为0，将A中大于amax的值转换为1。

I = mat2gray(A) 将矩阵A中实际最小值和最大值分别赋给amin和amax。

举例：I = imread('rice.png');

J = filter2(fspecial('sobel'),I);

K = mat2gray(J);

imshow(I), figure, imshow(K)

图像处理函数详解——imclose

功能：对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。

用法：IM2 = imclose(IM,SE)

IM2 = imclose(IM,NHOOD)

用法和imopen相同，请在本论坛查找！

例子：

originalBW = imread('circles.png');

se = strel('disk',10);

closeBW = imclose(originalBW,se);

imview(closeBW)

图像处理函数详解——imopen

功能：对图像实现开运算，开运算一般能平滑图像的轮廓，消弱狭窄的部分，去掉细的突出。

用法：IM2 = imopen(IM,SE)

IM2 = imopen(IM,NHOOD)

IM2 = imopen(IM,SE)用结构元素SE实现灰度图像或二值图像的IM的形态开运算。SE可以是单个结构元素对象或者结构元素对象数组。

IM2 = imopen(IM,NHOOD)用结构元素strel（NHOOD）执行开运算。

例子：

I = imread('snowflakes.png');

se = strel('disk',5);

I_opened = imopen(I,se);

imview(I_opened,[])

图像处理函数详解——imerode

功能：对图像实现腐蚀操作，即膨胀操作的反操作。

用法：IM2 = imerode(IM,SE)

IM2 = imerode(IM,NHOOD)

IM2 = imerode(IM,SE,PACKOPT,M)

IM2 = imerode(...,PADOPT)

IM2 = imerode(IM,SE) 腐蚀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。

IM2 = imerode(IM,NHOOD)腐蚀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。

IM2 = imerode(...,PADOPT)指出输出图像的大小（是否与输入图像大小一致）。

例子：

originalBW = imread('circles.png');

se = strel('disk',11);

erodedBW = imerode(originalBW,se);

imview(originalBW), imview(erodedBW)

图像处理函数详解——imdilate

功能：对图像实现膨胀操作。

用法：IM2 = imdilate(IM,SE)

IM2 = imdilate(IM,NHOOD)

IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)

IM2 = imdilate(...,PADOPT)

IM2 = imdilate(IM,SE) 膨胀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。

IM2 = imdilate(IM,NHOOD)膨胀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。

IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)定义IM是否是一个压缩的二值图像。

IM2 = imdilate(...,PADOPT)指出输出图像的大小。

例子：

I = imread('cameraman.tif');

se = strel('ball',5,5);

I2 = imdilate(I,se);

imshow(I), title('Original')

figure, imshow(I2), title('Dilated')

图像处理函数详解——imresize

功能：改变图像的大小。

用法：B = imresize(A,m)

B = imresize(A,m,method)

B = imresize(A,[mrows ncols],method)

B = imresize(...,method,n)

B = imresize(...,method,h)

imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。method的几种可选值：

'nearest'（默认值）最近邻插值

'bilinear'双线性插值

'bicubic'双三次插值

B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍

B = imresize(...,method,h)中的h可以是任意一个FIR滤波器（h通常由函数ftrans2、fwind1、fwind2、或fsamp2等生成的二维FIR滤波器）。

例子：I = imread('circuit.tif');

J =imresize(I,1.25);

%使用默认的最近邻插值法放大图像1.25倍

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——imnoise

功能：模仿噪声信息，相当于图像的相加运算。

用法：J = imnoise(I,type)

J = imnoise(I,type,parameters)

参数Type对应的噪声类型如下：

'gaussian'高斯白噪声

'localvar'0均值白噪声

'poisson'泊松噪声

'salt & pepper'盐椒噪声

'speckle'乘性噪声

例子：I = imread('eight.tif');

J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);

%密度0.02的盐椒噪声

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——imhist

功能：显示图像的直方图。

输入数据类型可以是无符号8位、16位、有符号16位、单精浮点、字符型、逻辑型等数据。

用法：

imhist(I,n) 计算和显示图像I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认为256。如果I是二值图像，那么n仅有两个值。

imhist(X,map) 计算和显示索引图像x的直方图，map为调色板。

[counts,x] = imhist(...) 返回直方图数据向量counts或相应的色彩值向量x。

举例：

I=imread('rice.tif')

imshow(I)

figure,imhist(I)

图像处理函数详解——imfinfo

功能：获取图像文件的信息

用法：info = imfinfo(filename,fmt)

info = imfinfo(filename)

参数fmt对应于图像处理工具箱中所有支持的图像文件格式（如'bmp','jpg'等等）

例子：info = imfinfo('canoe.tif')

info =

Filename:'canoe.tif'

FileModDate: '25-Oct-1996 22:10:39'

FileSize: 69708

Format: 'tif'

FormatVersion: []

Width: 346

Height: 207

BitDepth: 8

ColorType: 'indexed'

FormatSignature: [73 73 42 0]

ByteOrder: 'little-endian'

NewSubfileType: 0

BitsPerSample: 8

Compression: 'PackBits'

PhotometricInterpretation: 'RGB Palette'

StripOffsets: [9x1 double]

SamplesPerPixel: 1

RowsPerStrip: 23

StripByteCounts: [9x1 double]

XResolution: 72

YResolution: 72

ResolutionUnit: 'Inch'

Colormap: [256x3 double]

PlanarConfiguration: 'Chunky'

TileWidth: []

TileLength: []

TileOffsets: []

TileByteCounts: []

Orientation: 1

FillOrder: 1

GrayResponseUnit: 0.0100

MaxSampleValue: 255

MinSampleValue: 0

Thresholding: 1

图像处理函数详解——imcomplement

功能：对图像进行求反运算。

用法：IM2 = imcomplement(IM)

计算图像IM的负片。图像IM可以是二值图像、灰度图像、或者RGB图像。IM2和IM类型相同。

例子：

X = uint8([ 255 10 75; 44 225 100]);

X2 = imcomplement(X)

X2 =

0 245 180

211 30 155

bw = imread('text.png');

bw2 = imcomplement(bw);

subplot(1,2,1),imshow(bw)

subplot(1,2,2),imshow(bw2)

I = imread('glass.png');

J = imcomplement(I);

imshow(I), figure, imshow(J)

图像处理函数详解——imapprox

功能：减少索引图像的色彩数，能够指定新色图的色彩数。即对索引图像进行近似处理。

用法：[Y,newmap] = imapprox(X,map,n)

[Y,newmap] = imapprox(X,map,tol)

Y = imapprox(X,map,newmap)

[...] = imapprox(...,dither_option)

[Y,newmap] = imapprox(X,map,n)表示把索引图像和色图map进行最小值量化逼近。函数返回索引图像和新的色图newmap，色图至多有n种色彩。

[Y,newmap] = imapprox(X,map,tol) 表示把索引图像和色图map进行均衡量化逼近。新色图newmap 至多有(floor(1/tol)+1)^3种色彩，tol的范围必须为[0,1.0]。

例子：[X, map] = imread('trees.tif');

[Y, newmap] = imapprox(X, map, 16);

imview(Y, newmap)

图像处理函数详解——imadjust

功能：

调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。

用法：

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

将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in以下的值映射到low_out，high_in以上的值映射到high_out。它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。

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

调整索引色图像的调色板map。

RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行调整。随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。

参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。如果省略了函数的参量，则gamma 默认为1（线性映射）。

举例：

调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);

figure, imshow(K)

调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg');

RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);

imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)

图像处理函数详解——imadd

功能：实现图像相加运算。

用法：Z = imadd(X,Y)

例子：I = imread('rice.png');

J = imread('cameraman.tif');

K = imadd(I,J,'uint16');

%转换数据类型，然后将图像相加

imshow(K,[])

图像处理函数详解——im2uint8

功能：将图像转换为8位无符号整型。也可将输出值限定在[0 255]内。

用法：I2 = im2uint8(I)

RGB2 = im2uint8(RGB)

I = im2uint8(BW)

X2 = im2uint8(X,'indexed')

举例：I = reshape(uint8(linspace(0,255,255)),[5 5])

I2 = im2uint8(I)

图像处理函数详解——im2bw

功能：通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。

用法：BW = im2bw(I,level)

BW = im2bw(X,map,level)

BW = im2bw(RGB,level)

分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。

Level是归一化的阈值，值域为[0，1]。Level可以由函数graythresh（I）来计算。

例子：load trees

BW = im2bw(X,map,0.4);

imview(X,map),imview(BW)

图像处理函数详解——histeq

功能：直方图均衡化。

用法：

J = histeq(I,hgram) 将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。hgram中的各元素的值域为[0,1]。

J = histeq(I,n) 指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为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的直方图变换T。

newmap = histeq(X,map,hgram)

newmap = histeq(X,map)

[newmap,T] = histeq(X,...)

这三个是针对索引图像调色板的直方图均衡化，用法和灰度图像的一样。

举例：

I = imread('tire.tif');

J = histeq(I);

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——dither

功能：可以把真彩色图像装换成索引图像或者把灰度图像转换为二值图像。

用法：X = dither(RGB,map)

BW = dither(I)

X = dither(RGB,map,Qm,Qe)

X = dither(RGB,map)表示把真彩色图像RGB按指定的色图map抖动成索引图像X，但map不能超过65536种颜色。

BW = dither(I)

表示把灰度图像I抖动成二值图像BW

X = dither(RGB,map,Qm,Qe) Qm表示沿每个颜色轴反转颜色图的量化的位数，Qe表示颜色空间计算误差的量化位数。如果Qe＜Qm，则不进行抖动操作。默认值Qe=5，Qm=8

例子：I = imread('cameraman.tif');

BW = dither(I);

imview(BW)

图像处理函数详解——conv2

功能：是二维卷积运算函数（与convmtx2相似）。如果a和b是两个离散变量n1和n2的函数，则关于a和b的二维卷积运算数学公式如下：

用法：C = conv2(A,B)

C = conv2(hcol,hrow,A)

C = conv2(...,'shape')

C = conv2(A,B)计算数组A和B的卷积。如果一个数组描述了一个二维FIR滤波器，则另一个数组被二维滤波。当A的大小为[ma,na],B的大小为[mb,nb]时，C的大小为[ma+mb-1,mb+nb-1]。‘shape’见下表

参数值含义

‘full’默认值，返回全部二维卷积值。

‘same’返回与A大小相同卷积值的中间部分

‘valid’

当all(size(A)>=size(B)),C的大小为[ma+mb-1,mb+nb-1]；否则，C返回[]。在n维卷积运算中，C的大小为max(size(A)- size(B)+1,0)

例子：

s = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];

A = zeros(10);

A(3:7,3:7) = ones(5);

H = conv2(A,s);

mesh(H)

图像处理函数详解——colfilt

功能：以列方法进行邻域处理，也可执行常规非线性滤波（自己理解的）。

用法：B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)

该函数生成了一幅图像Ａ，在Ａ中，每一列对应于其中心位于图像内某个位置的邻域所包围的像素。然后将函数应用于该矩阵中。[m n]表示大小为m行n列的邻域。block_type表示了一个字符串，包括'distinct','sliding'两种，其中'sliding'是在输入图像中逐个像素地滑动该m乘n的区域。fun表示引用了一个函数进行处理，函数返回值的大小必须和原图像大小相同。

举例：I = imread('tire.tif');

imshow(I)

I2 = uint8(colfilt(I,[5 5],'sliding',@mean));

figure, imshow(I2)

图像处理函数详解——bwperim

功能：查找二值图像的边缘。

用法：BW2 = bwperim(BW1)

BW2 = bwperim(BW1,conn)

BW2 = bwperim(BW1,conn)表示从输入图像BW1中返回只包括对象边缘像素点的图像。

conn的定义值如下：

维数参数值说明

4 4邻域

对二维

8 8邻域

对三维 6 6邻域

18 18邻域

26 26邻域

例子：

BW1 = imread('circbw.tif');

BW2 = bwperim(BW1,8);

imshow(BW1)

figure, imshow(BW2)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n)

[L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。

[L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num

图像处理函数详解——bwareaopen

功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。

例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)

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)

matlab中图像函数大全

Matlab中图像函数大全 图像增强 除高频噪声 1、lps 2、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) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和 [bottom top] 都为2×3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,...)

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) \

Matlab画函数图像

用Matlab画函数图像 一、螺旋线 1.静态螺旋线 a=0:0.1:20*pi; h=plot3(a.*cos(a),a.*sin(a),2.*a,'b','linewidth',2); axis([-50,50,-50,50,0,150]); grid on set(h,'erasemode','none','markersize',22); xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴'); title('静态螺旋线'); 2.动态螺旋线 t=0:0.1:10*pi; i=1; h=plot3(sin(t(i)),cos(t(i)),t(i),'*','erasemode','none'); grid on axis([-2 2 -2 2 0 35]) for i=2:length(t)

set(h,'xdata',sin(t(i)),'ydata',cos(t(i)),'zdata',t(i)); drawnow pause(0.01) end title('动态螺旋线'); (图略) 3.圆柱螺旋线 t=0:0.1:10*pi; x=r.*cos(t); y=r.*sin(t); z=t; plot3(x,y,z,'h','linewidth',2); grid on axis('square') xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴'); title('圆柱螺旋线') 二、旋转抛物面

b=0:0.2:2*pi; [X,Y]=meshgrid(-6:0.1:6); Z=(X.^2+Y.^2)./4; meshc(X,Y,Z); axis('square') xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴'); title('旋转抛物面') 或直接用：ezsurfc('(X.^2+Y.^2)./4') 三、椭圆柱面 load clown ezsurf('(2*cos(u))','4*sin(u)','v',[0,2*pi,0,2*pi]) view(-105,40) %视角处理 shading interp %灯光处理 colormap(map) %颜色处理 grid on %添加网格线 axis equal %使x,y轴比例一致 xlabel('x轴');ylabel('y轴');zlabel('z轴'); %添加坐标轴说明title('椭圆柱面') %添加标题

用MatLab制作的几个数学函数图像

文字加注： x=-1.5:0.001:1.5; y=(x.^2-1).^3+1; plot(x,y) title('\fontsize{14}\fontname{宋体}函数图像：y=(x^2-1)^3+1') xlabel('\fontsize{14}x'),ylabel('\fontsize{14}y') text(-1,1.1,'\fontsize{8}点（1，1）处倒数为零，但无极值') x=-10:1:10; y=-(x-5).^2+2; [y_max,x_max]=max(y); num2str(y_max); num2str(x_max); plot(x,y) hold on plot(y_max,t_max,'r.') hold off 字符串的应用: a=2; w=3; t=0:0.01:10; y=exp(-a*t).*sin(w*t); [y_max,t_max]=max(y); t_text=['t=',num2str(t (t_max))]; y_text=['y=',num2str(y_max)]; max_text=char('maxinum',t_text,y_text); tit=['字符串的应用:y=exp(-',num2str(a),'t)*sin(',num2str(w),'t)']; hold on plot(t,y,'b') plot(t(t_max),y_max,'r.')%最大值处以红点标示 text(t(t_max)+0.3,y_max+0.05,max_text) title(tit),xlabel('t'),ylabel('y') hold off 求近似极限，修补图形缺口： t=-2*pi:pi/10:2*pi; y=sin(t)./t; tt=t+(t==0)*eps;%逻辑数组参与运算，用“机械零”代替零元素 yy=sin(tt)./tt;%用数值可算的sin(eps)/eps近似替代sin(0)/0 subplot(1,2,1),plot(t,y),title('残缺图形 '),xlabel('t'),ylabel('y'),axis([-7,7,-0.5,1.2]) subplot(1,2,2),plot(tt,yy),title('正确图形 '),xlabel('tt'),ylabel('yy'),axis([-7,7,-0.5,1.2])

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中图像函数大全 2

Matlab中图像函数大全2 matlab 2009-10-26 21:08:13 阅读900 评论0 字号：大中小订阅 边学边和大家交流，我将我在学习中搜集到的资料和大家分享！ 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 = [222 272 300 270 221 194]; r = [21 21 75 121 121 75]; BW = roipoly(I,c,r); imshow(I) figure, imshow(BW) 图像处理函数详解——roifilt2 功能：用于对一个区域进行滤波。 用法：J = roifilt2(h,I,BW) J = roifilt2(I,BW,fun) J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...) J = roifilt2(h,I,BW)表示使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。BW为和I大小相同的二值图像。

Matlab中图像函数大全2010(免费版)分析

Matlab中图像函数大全 abs 绝对值、模、字符的ASCII码值acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 align 启动图形对象几何位置排列工具all 所有元素非零为真 angle 相角 ans 表达式计算结果的缺省变量名any 所有元素非全零为真 area 面域图 argnames 函数M文件宗量名 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 assignin 向变量赋值 atan 反正切 atan2 四象限反正切 atanh 反双曲正切 autumn 红黄调秋色图阵 axes 创建轴对象的低层指令 axis 控制轴刻度和风格的高层指令 B b bar 二维直方图 bar3 三维直方图 bar3h 三维水平直方图 barh 二维水平直方图 base2dec X进制转换为十进制 bin2dec 二进制转换为十进制 blanks 创建空格串 bone 蓝色调黑白色图阵 box 框状坐标轴 break while 或for 环中断指令brighten 亮度控制

capture （3版以前）捕获当前图形 cart2pol 直角坐标变为极或柱坐标 cart2sph 直角坐标变为球坐标 cat 串接成高维数组 caxis 色标尺刻度 cd 指定当前目录 cdedit 启动用户菜单、控件回调函数设计工具cdf2rdf 复数特征值对角阵转为实数块对角阵ceil 向正无穷取整 cell 创建元胞数组 cell2struct 元胞数组转换为构架数组 celldisp 显示元胞数组内容 cellplot 元胞数组内部结构图示 char 把数值、符号、内联类转换为字符对象chi2cdf 分布累计概率函数 chi2inv 分布逆累计概率函数 chi2pdf 分布概率密度函数 chi2rnd 分布随机数发生器 chol Cholesky分解 clabel 等位线标识 cla 清除当前轴 class 获知对象类别或创建对象 clc 清除指令窗 clear 清除内存变量和函数 clf 清除图对象 clock 时钟 colorcube 三浓淡多彩交叉色图矩阵 colordef 设置色彩缺省值 colormap 色图 colspace 列空间的基 close 关闭指定窗口 colperm 列排序置换向量 comet 彗星状轨迹图 comet3 三维彗星轨迹图 compass 射线图 compose 求复合函数 cond （逆）条件数 condeig 计算特征值、特征向量同时给出条件数condest 范-1条件数估计 conj 复数共轭 contour 等位线 contourf 填色等位线

Matlab中图像函数大全

图像增强 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,coun ts) 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],gamm a) 调整索引色图像的调色板map 。此时若[low high] 和[bottom top] 都为2×3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) 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 ；newma p=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. 图像滤波的Matlab 实现 3.1 conv2 函数 功能：计算二维卷积

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中图像处理常用函数的用法

Matlab中常见函数的用法 1size（）函数 1）s=size(A), 当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。 2）[r,c]=size(A), 当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。 3）size(A,n) 如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。 2padarray（）函数 B = padarray(A,padsize,padval,direction) A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。padval和direction分别表示填充方法和方向。它们的具体值和描述如下：Padval选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展； 'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展； 'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。Direction选项：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充； 'post'表示在每一维的最后一个元素后填充； 'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。 若参量中不包括direction，则默认值为'both'；若参量中不包含padval，则默认用0来填充。若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。在计算结束时，图像会被修剪成原始大小。 3 meshgrid（）函数 meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的，它也可以是更高维的。该函数在使用matlab进行3-D图形的绘制方面有着广泛的应用。 [A,B]=Meshgrid(a,b),生成size(b)*size(a)大小的矩阵A和B。A矩阵相当于a从一行重复增加到size(b)行，B矩阵相当于把b转置成一列再重复增加到size(a)列。因此命令等效于A=ones(size(b))*a;B=b'*ones(size(a)) 实例：a=[1:2]；a =12；b=[3:5]；b =345；[A,B]=meshgrid(a,b) A = 1 2 1 2 1 2 B = 3 3 4 4 5 5 4 find（）函数 find函数用于找到非零元素的索引和值。 1）ind = find(X) 找出矩阵X中的所有非零元素，并将这些元素的线性索引值（linear indices：按列）

实验二--用matlab绘制一元函数与二元函数的图象

实验二 用matlab 绘制一元函数与二元函数的图象 1．平面曲线的表示形式 对于平面曲线，常见的有三种表示形式，即以直角坐标方程],[),(b a x x f y ∈=，以参数方程],[),(),(b a t t y y t x x ∈==，和以极坐标],[),(b a r r ∈=??表示等三种形式。 2．曲线绘图的MATLAB 命令 MATLAB 中主要用plot,fplot 二种命令绘制不同的曲线。 可以用help plot, help fplot 查阅有关这些命令的详细信息 例16.2.1 作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性。先作函数 x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MA TLAB 作图的程序代码为： >>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x >>y=sin(x); >>plot(x,y) %二维图形绘图命令 结果如图1.1，上述语句中%后面如“%产生300维向量x ”是说明性语句，无需键入。 图1.1 的图形 此图也可用fplot 命令，相应的MATLAB 程序代码为： >>clear; close; %clear 清理内存；close 关闭已有窗口。 >>fplot('sin(x)',[-4*pi,4*pi]) 结果如图1.2.

图1.2 x y sin =的图形 如果在同一坐标系下作出两条曲线 x y sin =和x y cos =在] 2, 2 [π π -上的图形，相应 的MA TLAB程序代码为： >>x=-2*pi:2*pi/30:2*pi; %产生向量x >>y1=sin(x); y2=cos(x); >>plot(x,y1,x,y2,’:’)%’:’表示绘出的图形是点线 结果如图1.３其中实线是 x y sin =的图形，点线是x y cos =的图形。 图1.３的图形

Matlab图像处理函数汇总

1、图像的变换 ①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); ②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); k=ifft2(j); 2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器 ①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('104_8.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声 ②fspecial：用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器 2、图像的增强 ①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如： i=imread('104_8.tif'); imhist(i); ②直方图均化：histeq函数用于数字图像的直方图均化，如： i=imread('104_8.tif'); j=histeq(i); ③对比度调整：imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif'); j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]); ④对数变换：log函数用于数字图像的对数变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=double(i);

Matlab中图像函数

Matlab中图像函数 图像增强 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,[lowhigh],[bottomtop],gamma)其中，gamma为校正量r，[lowhigh]为原图像中要变换的灰度范围，[bottomtop]指定了变换后的灰度范围； newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)调整索引色图像的调色板map。此时若[lowhigh]和[bottomtop]都为2×3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)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

matlab中绘图用的函数,语言

第四讲绘图功能

作为一个功能强大的工具软件，Matlab 具有很强的图形处理功能，提供了大量的二维、三维图形函数。由于系统采用面向对象的技术和丰富的矩阵运算，所以在图形处理方面即常方便又高效。

4.1 二维图形 一、plot函数 函数格式：plot(x,y)其中x和y为坐标向量函数功能：以向量x、y为轴，绘制曲线。【例1】在区间0≤X≤2 内，绘制正弦曲线Y=SIN（X），其程序为： x=0:pi/100:2*pi; y=sin(x); plot(x,y)

一、plot函数 【例2】同时绘制正、余弦两条曲线Y1=SIN（X）和Y2=COS（X），其程序为： x=0:pi/100:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,x,y2) plot函数还可以为plot(x,y1,x,y2，x,y3，…)形式，其功能是以公共向量x为X轴，分别以y1，y2，y3，…为Y轴，在同一幅图内绘制出多条曲线。

一、plot函数 （一）线型与颜色 格式：plot(x,y1,’cs’,...) 其中c表示颜色，s表示线型。 【例3】用不同线型和颜色重新绘制例4.2图形，其程序为：x=0:pi/100:2*pi; y1=sin(x); y2=cos(x); plot(x,y1,'go',x,y2,'b-.') 其中参数'go'和'b-.'表示图形的颜色和线型。g表示绿色，o表示图形线型为圆圈；b表示蓝色，-.表示图形线型为点划线。

一、plot函数 （二）图形标记 在绘制图形的同时，可以对图形加上一些说明，如图形名称、图形某一部分的含义、坐标说明等，将这些操作称为添加图形标记。 title(‘加图形标题'); xlabel('加X轴标记'); ylabel('加Y轴标记'); text(X,Y,'添加文本');

Matlab中图像函数大全

Matlab中图像函数大全 - [基础知识] 图像增强 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) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和 [bottom top] 都为2×3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) 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

MATLAB图像处理函数大全

Import, Export, and Conversion Read and Write Image Data from Files imread Read image from graphics file 从图形文件读取图像 imwrite Write image to graphics file写入图像到图形文件 imfinfo Information about graphics file 关于图形文件的信息 nitfinfo Read metadata from National Imagery Transmission Format (NITF) file从国家图像传输格式的元数据（NITF）文件nitfread Read image from NITF file从NITF文件读取图像 dpxinfo Read metadata from DPX file读取DPX文件元数据 dpxread Read DPX image读取DPX图像 analyze75info Read metadata from header file of Analyze 7.5 data set从分析7.5数据集的头文件读取元数据 analyze75read Read image data from image file of Analyze 7.5 data set从分析7.5数据集的图像文件中读取图像数据interfileinfo Read metadata from Interfile file从归档文件元数据 interfileread Read images in Interfile format在内部文件格式读取图像 Read and Write Image Data from DICOM Files dicomanon Anonymize DICOM file匿名DICOM文件 dicomdict Get or set active DICOM data dictionary获取或设置活动DICOM数据字典 dicomdisp Display DICOM file structure显示DICOM文件结构 dicominfo Read metadata from DICOM message读取DICOM消息元数据 dicomlookup Find attribute in DICOM data dictionary发现在DICOM数据字典属性 dicomread Read DICOM image读取DICOM图像 dicomuid Generate DICOM unique identifier生成DICOM的唯一标识符 dicomwrite Write images as DICOM files写图像的DICOM文件 High Dynamic Range Images hdrread Read high dynamic range (HDR) image读高动态范围（HDR）图像 hdrwrite Write Radiance high dynamic range (HDR) image file写下光辉的高动态范围（HDR）图像文件makehdr Create high dynamic range image创建高动态范围图像 tonemap Render high dynamic range image for viewing用于观看的高动态范围图像 Large Image Files ImageAdapter Interface for image I/O图像I / O接口 isrset Check if file is R-Set检查文件是否存在与r-组 openrset Open R-Set file开放与r-组文件 rsetwrite Create reduced resolution data set from image file从图像文件创建减少的分辨率数据集 Image Type Conversion gray2ind Convert grayscale or binary image to indexed image将灰度或二值图像转换为索引图像 ind2gray Convert indexed image to grayscale image将索引图像转换为灰度图像 mat2gray Convert matrix to grayscale image转换矩阵到灰度图像 rgb2gray Convert RGB image or colormap to grayscale将RGB图像的灰度或颜色表 ind2rgb Convert indexed image to RGB image索引图像的RGB图像转换 label2rgb Convert label matrix into RGB image转换成RGB图像标签矩阵 demosaic Convert Bayer pattern encoded image to truecolor image Bayer编码图像转换为彩色图像 imbinarize Binarize image by thresholding二值化图像的阈值分割 imquantize Quantize image using specified quantization levels and output values量化图像使用指定的量化电平和输出值multithresh Multilevel image thresholds using Otsu's method采用多级图像阈值Otsu方法 adaptthresh Adaptive image threshold using local first-order statistics采用局部一阶统计的自适应图像阈值otsuthresh Global histogram threshold using Otsu's method使用全局直方图阈值Otsu方法 im2bw Convert image to binary image, based on threshold基于阈值的图像转换成二值图像 graythresh Global image threshold using Otsu's method使用全局阈值Otsu方法 grayslice Convert grayscale image to indexed image using multilevel thresholding采用多层阈值化方法将灰度图像转换为索引图像im2double Convert image to double precision将图像转换为双精度 im2int16Convert image to 16-bit signed integers将图像转换为16位有符号整数 im2java2d Convert image to Java buffered image将图像转换成java缓冲图像 im2single Convert image to single precision将图像转换为单精度 im2uint16Convert image to 16-bit unsigned integers将图像转换为16位无符号整数 im2uint8Convert image to 8-bit unsigned integers将图像转换为8位无符号整数 Synthetic Images checkerboard Create checkerboard image创建棋盘格图像 phantom Create head phantom image创建头部影像 imnoise Add noise to image添加噪声到图像 Display and Exploration Basic Display imshow Display image显示图像 montage Display multiple image frames as rectangular montage显示多个图像帧矩形蒙太奇 subimage Display multiple images in single figure在单个图形中显示多个图像 immovie Make movie from multiframe image从多帧图像的电影 implay Play movies, videos, or image sequences播放电影、视频或图像序列 warp Display image as texture-mapped surface显示图像作为纹理映射的表面 iptgetpref Get values of Image Processing Toolbox preferences获取图像处理工具箱的首选项 iptprefs Display Image Processing Toolbox Preferences dialog box显示图像处理工具箱首选项对话框 iptsetpref Set Image Processing Toolbox preferences or display valid values设置图像处理工具箱的首选项或显示有效值Interactive Exploration with the Image Viewer App imtool Image Viewer app图像查看器应用程序 imageinfo Image Information tool图像信息的工具 imcontrast Adjust Contrast tool对比度调整工具 imdisplayrange Display Range tool显示范围的工具 imdistline Distance tool距离工具 impixelinfo Pixel Information tool像素信息的工具