imread函数用于读入种种图像文件,imshow是用来显示图片的

尝试一  图像打开、保存与展现

原文:http://blog.csdn.net/eagleest/article/details/38734111

%
imshow

imshow是用来浮现图片的,如
>> I = imread(‘moon.tif’);
>> figure,imshow(I);
而有时为了多少处理,要把读取的图形新闻转化为更高的精度,
>> I = double(imread(‘moon.tif’));
为了保障精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运营imshow(I),大家会发觉显示的是一个葡萄紫的图像。那是因为imshow()突显图像时对double型是认为在0~1范围内,即超越1时都以突显为影青,而imshow突显uint8型时是0~255范围。而由此运算的限定在0-255里边的double型数据就被不健康得显得为铅灰图像了。
有两个缓解方式:                 
1> imshow(I/256); ———–将图像矩阵转化到0-1之间             
   
2> imshow(I,[]);   ———–自动调整数据的限定以有益展现.
从试验结果看二种方法都化解了难点,但是从出示的图像看,第三种办法突显的图像明土红白比较的显眼些!
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
IMSHOW(I) displays the grayscale image I.

 

MATLAB 图像处理命令

IMSHOW(I,[LOW HIGH]) displays the grayscale image I, specifying the
display range for I in [LOW HIGH]. The value LOW (and any value less
than LOW) displays as black, the value HIGH (and any value greater than
HIGH) displays as white. Values in between are displayed as intermediate
shades of gray,using the default number of gray levels. 
If you use an empty matrix ([]) for[LOW HIGH], IMSHOW uses [min(I(:))
max(I(:))]; that is, the minimum value in I is displayed as
black, and the maximum value is displayed as white.
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
图像为y,为何用imshow(uint8(y))和imshow(y,[])时的图像突显结果不一致?
回答:
imshow(uint8(y))是根据256级灰度突显y得相对数量。0意味卡其色,255表示巴黎绿,yChinese Football Association Super League出255的值强制为255。 
imshow(y,[]),将y中的最小值看作0(black),最大值看作255(white)
–>伸张图像的比较度。 
因而两岸不同。
% padarray
作用: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给出了交给了填充的行数和列数,经常用[r c]来表示,
      padval和direction分别代表填充方法和动向。
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举行镜像反射来扩张;
                       ‘replicate’
表示图像大小通过复制外边界中的值来增加;
                       ‘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展增添。
      direction:’pre’ 表示在每一维的首先个要素前填充;
                        ‘post’ 表示在每一维的末尾一个要素后填充;
                       ‘both’
表示在每一维的首个元素前和最后一个因素后填充,此项为专断认同值。
若参量中不包含direction,则暗许值为’both’;若参量中不含有padval,则暗中同意用零来填充。若参量中不包蕴其余参数,则暗中认可填充为零且方向为’both’。在盘算甘休时,图像会被修剪成原本大小。
举例:
      A = [1 2; 3 4];
      B = padarray(A,[3 2],’replicate’,’post’)
imfinfo
imfinfo函数用于读取图象文件的关于新闻,其语法格式为
imfinfo(filename,fmt)
imfinfo函数重回一个构造info,它反映了该图象的各方面音讯,其利害攸关数据包罗:文件名(路径)、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的分寸、文件的长短、文件的肥瘦、各种像素的位数、图象的类型等。
imhist
MATLAB图象处理工具箱提供了imhist函数来总括和突显图象的直方图,imhist函数的语法格式为:
imhist(I,n)
imhist(X,map)
中间imhist(I,n)统计和出示灰度图象I的直方图,n为指定的灰度级数目,暗中同意值为256。imhist(X,map)统计和突显索引色图象X的直方图,map为调色板。
例:
I = imread(‘rice.tif’);
imshow(I)
figure, imhist(I)
imadjust
—>比较度增强

 
 如果原图象f(x,y)的灰度范围是[m,M],大家目的在于调整后的图象g(x,y)的灰度范围是[n,N],那么下述变换就可以达成这一渴求。
MATLAB图象处理工具箱中提供的imadjust函数,可以已毕上述的线性变换比较度增强。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])重返图象I经过直方图调整后的图象J,[low_in
high_in]为原图象中要转移的灰度范围,[low_out
high_out]指定了转移后的灰度范围。
例:
I = imread(‘pout.tif’);
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);
imshow(I), figure, imshow(J)
imresize
几何运算可转移图像中各物体之间的长空关系。那种运算可以被作为是将(各)物体在图像内活动。一个几何运算必要两个独立的算法。首先,须求一个算法来定义空间更换本身,用它来讲述各种像素如何从其早先地点“移动”到终止地方,即每一种像素的“运动”。同时,还索要一个用来灰度插值的算法,那是因为,在一般景色下,输入图像的地方坐标(x,y)为整数,而输出图像的岗位坐标为非整数,反过来也这么。因而插值就是对转移之后的整数坐标地点的像素值举办估价。MATLAB提供了部分函数落成这么些功效。
   插值是常用的数学运算,常常是利用曲线拟合的法门,通过离散的采样点建立一个连连函数来逼近真实的曲线,用那一个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。
 
 近日邻插值是最便利的插值,在那种算法中,各个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最贴近的采样点的值。方今邻插值是工具箱函数暗中同意使用的插值方法,而且那种插值方法的运算量卓殊小。当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时,近年来邻插值法会在图像中发出人工的痕迹。
 
 双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2世界采样点的平均值,它依据某像素周围4个像素的灰度值在档次和垂直五个方向上对其插值。
 
 双一遍插值的插值核为两遍函数,其插值邻域的轻重缓急为4×4。它的插值效果比较好,但对应的计算量也正如大。
   MATLAB图像处理工具箱中的函数imresize可以用上述的3种情势对图像举行插值缩放,若是不点名插值方法,则暗中同意为最接近插值法。
Imresize函数的语法格式为:
B = imresize(A,m,method)
 
 参数method用于指定插值的方法,可选取的值为’nearest’(最邻近法),’bilinear’(双线性插值),’bicubic’(双一遍插值),专断认同为’nearest’。
B =
imresize(A,m,method)重回原图A的m倍放大的图像(m小于1时功效是缩短)。
imnoise
在MATLAB中提供了给图像加入噪声的函数imnoise
imnoise的语法格式为
J = imnoise(I,type)
J = imnoise(I,type,parameters)
内部J = imnoise(I,type)再次回到对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。
参数type和parameters用于确定噪声的档次和对应的参数。
上面的吩咐是对图像eight.tif分别投入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声,其结果如图所示:
例:
I=imread(‘eight.tif’);
J1=imnoise(I,’gaussian’,0,0.02);
J2=imnoise(I,’salt & pepper’,0.02);
J3=imnoise(I,’speckle’,0.02);
subplot(2,2,1),imshow(I),title(‘原图像’);
subplot(2,2,2),imshow(J1),title(‘加高斯噪声’);
subplot(2,2,3),imshow(J2),title(‘加椒盐噪声’);
subplot(2,2,4),imshow(J3),title(‘加乘性噪声’);
MATLAB提供的快速傅立叶变换函数
(1)fft2

fft2函数用于计算二维迅速傅立叶变换,其语法格式为:
B = fft2(I)
B = fft2(I)重回图象I的二维fft变换矩阵,输入图象I和输出图象B大小相同。
譬如说,计算图象的二维傅立叶变换,并突显其幅值的结果,其命令格式如下
load imdemos saturn2
imshow(saturn2)
B = fftshift(fft2(saturn2));
imshow(log(abs(B)),[],’notruesize’)
(2)fftshift
MATLAB提供的fftshift函数用于将转移后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中坚,其语法格式为:
  B = fftshift(I)
对于矩阵I,B = fftshift(I)将I的一、三象限和二、四象限举行交流。
(3)ifft2
ifft2函数用于统计图象的二维傅立叶反变换,其语法格式为:
B = ifft2(I)
B =
ifft2(A)再次回到图象I的二维傅立叶反变换矩阵,输入图象I和出口图象B大小同等。其语法格式含义与fft2函数的语法格式相同,可以参考fft2函数的表达。

一、实验目标:

 MATLAB中图像处理的一部分简便函数

conv2
MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为:
  C = conv2(A,B)
C =
conv2(A,B)重返矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵,B为mb×nb的矩阵,则C的轻重缓急为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。
例:
A=magic(5)
A =
  17  24  1   8  15
  23  5   7  14  16
   4    6  13  20  22
    10  12    19  21  3
  11 18    25   2   9
>> B=[1 2 1 ;0 2 0;3 1 3]
B =
   1   2   1
   0   2   0
   3   1   3
>> C=conv2(A,B)
C =
  17  58  66  34  32  38  15
  23  85  88  35  67  76  16
  55  149  117  163  159  135  67
  79  78  160  161  187  129  51
  23  82  153  199  205  108  75
  30  68  135  168  91  84   9
  33  65  126  85  104  15  27

操纵数字图像的中心类型及其代表。熟识Matlab软件条件,精通Matlab中对图像数据的读入、显示和输出等操作,落成图像文件的打开、展现与保存功用。

A、 imread
imread函数用于读入各样图像文件,其貌似的用法为
[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(可以添Gavin件的路子)。例:[X,MAP]=imread(’flowers.tif’,’tif’);相比较读取二值图像,灰度图像,索引图像,彩色图像的X和MAP的特征,可以接纳size函数用来浮现数组的维数,精晓多少的特点。
B=size(a) 重回数组a 的维数。

imfilter
语法:g=imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options,
size_options)
注解:此函数用指定的沙盘完毕对点名图像的长空滤波。f为待进行空间滤波的图像,w为滤波模板

二、实验环境:

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

滤波类型(filtering_mode)
‘corr’    滤波器通过拔取相关来落成。该值是暗许值。
‘conv’    滤波器通过动用卷积来形成

总结机、Windows XP操作系统,Matlab7.0

C、 imfinfo
imfinfo函数用于读取图像文件的有关消息,其语法格式为
imfinfo(filename,fmt)
imfinfo函数重临一个社团info,它反映了该图像的各方面音信,其利害攸关数据包含:文件名(路径)、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的分寸、文件的长度、文件的肥瘦、每一个像素的位数、图像的门类等。

边界填充选项(boundary_options)
     P   输入图像的界线通过用值P来扩展。P的暗中认同值为0。
‘replicate’    图像大小通过复制外边界的值来扩充。
‘symmetric’    图像大小通过反射其边界来伸张。
‘circular’     图像大小通过将图像看成是二维周期函数的一个周期来扩充

三、实验内容:

2.MATLAB中图像文件的显示
imshow
imshow函数是最常用的显得各个图像的函数,其语法如下:
imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵,map是其相应的水彩矩阵,若进行图像处理后不亮堂图像数据的值域可以用[]代替map。(1) 二进制(二值)图像展现情势,在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的,该矩阵仅包罗0和1。假如期望工具箱中的函数能将图像了然为二进制的,那么所有数据都假使逻辑数据,必须对其进展设置(将富有数据声明均安装on).可以对数据接纳“~”取反操作落成图像逆袭即黑白反色。(2) 灰度图像的显得情势,平常情状下无需点名灰度图像的调色板格式。能够是应用imshow函数指定要体现灰度级数目,格式 imshow(I,n),n为指定的灰度级数目。用户也得以指定数量的限制,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。若是为空矩阵([]),那么imshow函数将电动实行多少标度。(3) 索引图像,imshow(x,map)对于x的各样个像素,imshow突显存储map中相应行的颜料。(4)  QX56GB图像的显示,它一直对颜色举行描述而不行使调色板,格式imshow(奥德赛GB)。安德拉GB(:,:,1) SportageGB(:,:,2)   ENCOREGB(:,:,3)(5) 特殊展现,如多幅图像的展示,需求出示多幅图像时。可以使用figure语句,它的成效就是再一次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,有三种方法:一种是一头imshow和subplot函数;另一种是一头利用subimage函数和subplot函数,subplot(m,n,p)那种格式将图片窗口划分为m*n个矩形彰显区域并激活第p个展现区域。

高低选取(size_options)
‘full’    输出图像的深浅与被填充后图像的轻重相同
‘same’    输出图像的大小与输入图像的轻重缓急相同

试行前准备工作:

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月光蓝度直方图的来得

注:imfilter与filter2区别
imfilter 可举办多维图像(HavalGB等)举办空中滤波,且可选参数较多
filter2 只好对二维图像(灰度图)进行空间滤波
%例程
clc
originalRGB = imread(‘peppers.png’); 
h = fspecial(‘laplacian’); 
filteredRGB = imfilter(originalRGB,h); 
figure, imshow(originalRGB)
figure, imshow(filteredRGB)

所拔取的图像文件都保存在Matlab安装目录下的\toolbox\images\imdemos子目录下。将试验中须求运用的图像文件,事先拷贝到Matlab安装目录下的\work子目录下。(Matlab暗中认同处理当前工作目录下的图像文件)

MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计量和呈现图像的直方图,imhist函数的语法格式为:
imhist(I,n)
imhist(X,map)其中imhist(I,n)计算和突显灰度图像I的直方图,n为指定的灰度级数目,暗中同意值为256。imhist(X,map)总括和呈现索引色图像X的直方图,map为调色板。例:
I = imread(‘rice.tif’);
imshow(I)
figure, imhist(I)
4.相比较度增强假如原图像f(x,y)的灰度范围是[m,M],大家意在调整后的图像g(x,y)的灰度范围是[n,N],那么下述变换, ,就可以完成这一须要。
MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数,可以完毕上述的线性变换相比较度增强。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])重临图像I经过直方图调整后的图像J,[low_in high_in]为原图像中要转移的灰度范围,[low_out high_out]点名了更换后的灰度范围。其详细的用法可参见《总计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)

filter2
MATLAB图像处理工具箱提供了按照卷积的图象滤波函数filter2,filter2的语法格式为:
Y = filter2(h,X)
内部Y =
filter2(h,X)重回图像X经滤波算子h滤波后的结果,默许重返图像Y与输入图像X大小一样。其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在测算filter2时先将卷积核旋转180度,再调用conv2函数进行测算。 

 

5.图像类型转换:

fspecial
fspecial函数用于创设预约义的滤波算子(掩膜),其语法格式为:
h = fspecial(type)
h = fspecial(type,parameters)
参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:
type=’average’,fspecial(‘average’,[r
c]),大小为rxc的矩形均值滤波器,专擅认同值为[3 3]。
type= ‘gaussian’,fspecial(‘gaussian’,[r
c],sigma),大小为rxc的高斯低通滤波器,参数有五个,[r
c]表示模版尺寸,暗许值为[3
3],sigma表示滤波器的标准差,单位为像素,暗许值为0.5。
type=
‘laplacian’,fspecial(‘laplacian’,alpha)大小为3×3为拉普拉斯滤波器,参数为alpha,用于控制拉普拉斯算子的形制,取值范围为[0,1],暗许值为0.2。
type= ‘log’,fspecial(‘log’,[r
c],sigma),为拉普拉斯-高斯(LoG)算子,参数有七个,[r
c]意味着模版尺寸,暗中认可值为[5
5],sigma为滤波器的标准差,单位为像素,暗许值为0.5
type=
‘prewitt’,fspecial(‘prewitt’),大小为为3×3的prewitt算子掩膜Pv,它仅为垂直梯度(并非计算完整的Prewitt梯度),用于边缘提取,水平梯度掩膜为其转置。
type=
‘sobel’,fspecial(‘sobel’),为有名的sobel算子,大小为为3×3的sobel算子掩膜Sv,仅为垂直梯度(并非计算完整的Sobel梯度),用于边缘提取,水平梯度掩膜为其转置。
type=
‘unsharp’,为相比度增强滤波器,参数alpha用于控制滤波器的样子,范围为[0,1],默许值为0.2。

1、运用Matlab图像处理工具箱中的imread函数分别读入灰度图像pout.tif、二值图像blobs.png、索引图像trees.tif和奥迪Q7GB图像peppers.png,观望相应的图像矩阵,并行使imshow函数展现相应图像。

图像类型之间的更换有时卓殊管用。MATLAB提供的图像类型转换函数

注:fspecial仅仅是概念了滤波算子h,要想拓展以该算子为掩膜的二维图像卷积运算(滤波),还亟需接纳filter2。

程序本身收拾

函数

总结例程:

 

功能

clc 
%对原图象举办加噪 
A=imread(‘cameraman.tif’); 
B=imnoise(A,’salt & pepper’) ;

2、对一个奇骏GB彩色图像peppers.png,分别抽取其君越、G、B七个分量层,并出示各层图像。

dither

%用fspecial和filter2命令落成’gaussian’,’laplacian’滤波 
h=fspecial(‘gaussian’,[3,3],0.5)    % 定义滤波算子h
X=filter2(h,B)/255;   % 卷积/滤波运算
figure,imshow(X),title(‘gaussian滤波’); 
k=fspecial(‘laplacian’,0.2)    % 定义滤波算子k
Y=filter2(k,B); 
figure,imshow(Y),title(‘laplacian滤波’);

次第自身收拾

采取振动方法,依据灰度图像船舰二进制图像和依据中华VGB图像创设索引图像

medfilt2
在MATLAB图像处理工具箱中,提供了medfilt2函数用于落到实处中值滤波。
medfilt2函数的语法格式为:
B = medfilt2(A)       用3×3的滤波窗口对图像A举行中值滤波。
B = medfilt2(A,[m n])   
   用指定大小为m×n的窗口对图像A举行中值滤波。

 

 gray2ind

edge
MATLAB的图像处理工具箱中提供的edge函数可以完毕检测边缘的效应,其语法格式如下:
BW = edge(I,’sobel’)
BW = edge(I,’sobel’,direction)
BW = edge(I,’roberts’)
BW = edge(I,’log’)
此处BW = edge(I,’sobel’)选用Sobel算子进行边缘检测。BW =
edge(I,’sobel’,direction)可以指定算子方向,即:
direction=’horizontal’,为水平方向;
direction=’vertical’,为垂直方向;
direction=’both’,为水平和垂直多个趋势。
BW = edge(I,’roberts’)和BW =
edge(I,’log’)分别为用罗Berts算子和拉普拉斯高斯算子举行边缘检测。
例:用二种算子举办边缘检测。
I=imread(‘eight.tif’);
imshow(I)
BW1=edge(I,’roberts’);
figure ,imshow(BW1),title(‘用Roberts算子’)
BW2=edge(I,’sobel’);
figure,imshow(BW2),title(‘用Sobel算子 ‘)
BW3=edge(I,’log’);
figure,imshow(BW3),title(‘用拉普拉斯高斯算子’)

3、向灰度图像pout.tif中分头进入高斯噪声和椒盐噪声,展现并保留带有噪声的图像。

据悉一幅灰度图像创制索引图像

先后自个儿收拾

 grayslice

%– 16-4-7 上午1:43 –%
%– 16-4-7 上午2:11 –%
%– 16-4-7 上午2:18 –%
I_huidu=imread(‘pout.tif’);
clc
%– 16-4-7 上午2:28 –%
clc
I_huidu=imread(‘pout.tif’);
figure(1),imshow(I_huidu);

动用阈值截取方法,依据一幅灰度图像创设索引图像

I_erzhi=imread(‘circles.png’);
figure(2),imshow(I_erzhi);

 im2bw

[I_suoyin,colormap]=imread(‘trees.tif’);
figure(3),imshow(I_suoyin,colormap);

应用阈值截取方法,依照一幅灰度图像,索引图像或RGB图像创制二进制图像

I_RGB=imread(‘peppers.png’);
figure(4),imshow(I_RGB);
///////////////////////////////////
R=I_RGB(:,:,1);
G=I_RGB(:,:,2);
B=I_RGB(:,:,3);
subplot(2,2,1),imshow(I_RGB);
subplot(2,2,2),imshow(R);
subplot(2,2,3),imshow(G);
subplot(2,2,4),imshow(B);
clc
I=imread(‘pout.tif’);
G=imnoise(I,’gaussian’);
J=imnoise(I,’salt & pepper’,0.05);
subplot(1,3,1),imshow(I);
subplot(1,3,2),imshow(G);
subplot(1,3,3),imshow(J);
imwrite(G,’gpout.tif’);
imwrite(J,’jpout.tif’);

 ind2gray

依据一幅索引图像创设一幅灰度图像

 ind2rgb

据悉一幅索引图像创造一幅本田UR-VGB图像

 mat2gray

经过数据缩放,在依照矩阵数据创制一幅灰度图像

 rgb2gray

依照一幅KugaGB图像成立一幅灰度图像

 rgb2ind

基于一幅CRUISERGB图像创设一幅索引图像

上表中函数有接近的调用格式:函数的输入参数是图像数据矩阵(如若是索引图像,那么输入参数还包含调色板),重临值是更换后的函数(包罗索引函数的调色板),只有函数im2bw的调用格式分化,其输入参数中还包括一个截取阈值,当先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更换函数

这么些函数包涵im2doble、im2uint8和 im2uint16,那个函数可以活动的进展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,输出为转移后的图像:如:以下命令将一个讲述双精度途达GB1图像的矩阵(数据范围为[0,1]转移为uint8的图像矩阵([0,255]限制内)锐界GB2=im2uint8(rgb1);也得以行使MATLAB函数对图像存储类型举行转移。例如,double函数可以将uint8或 uint16的数据转载为双精度数据。存储类型之间的变型将转移matlab及其工具箱精通图像数据的方式,借使用户期望转换后取得的数组可以被科学的知情为图像数据,那么转换时需求再行标度或偏移数据。当使用较少的种类来叙述数字图像时,平日大概丢掉用户图像的一对信息。
7.图像格式之间的转换

可以直接利用图像读写函数来达成;首先采用imread函数依据原有的图像格式进行图像读取,然后调用imwrite函数对图像举办保存,并指定图像的保留格式。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 以较少的颜色来就如索引图像
rgbplot 绘制RGB色图

情调空间更换

hsv2rgb 饱和色彩色图HSV向红绿葱青图PRADOGB转换
ntsc2rgb 将NTSC制式值转换来卡宴GB颜色空间
rgb2hsv RGB色图M向HSV色图cmap转换
rgb2ntsc 将本田CR-VGB颜色空间更换来NTSC制式
rgb2ycbcr 将OdysseyGB颜色空间更换来YCBCGL450颜色空间
ycbcr2rgb 将YCBC逍客颜色空间更换来LX570GB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 图像为二值图像则赶回真
isgray 图像为灰度图像则赶回真
isind 图像为索引图像则赶回真
isrgb 图像为冠道GB图像则赶回真
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 索引图像向逍客GB图像转换
mat2rgb 将矩阵转换为灰度图
rgb2gray 帕杰罗GB图像向灰度图转换
rgb2ind EvoqueGB图像向索引图像转换

图像处理演示函数

dctdemo 二维DCT图像压缩以身作则
edgedemo 边缘检测演示
firdemo 二维FI普拉多滤波及滤波器演示
imadjdemo 灰度及调动和直方图均衡演示
landsatdemo 陆地卫星颜色合成演示
nrfiltdemo 噪声化解滤波演示
qtdemo 四叉树分解演示
roidemo 特定区域处理演示

 图像分析

edge 拿到坚实图像的边缘
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 引入各种类型的噪音
medfilt2 中值滤波
ordfilt2 执行二维阶计算滤波
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 爆发预约义的滤波器
medfilt2 中值滤波
wiener2 维纳滤波器的二维滤波
 

二维线性滤波器的宏图

filter2二维线性滤波
fspecial 爆发预订义的滤波器
fsample 生成滤波器
freqz2 乘除二维滤波器的频率响应
fsamp2 二维FISportage滤波器的频率采样设计
fwind1 由用户自定义的五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 创制一个一维窗口
freqspace 生成恰当的频率点阵矩阵
ftrans2 频率变换

图像变换

dct 离散余弦变换
dct2 总计二维离散余弦变换
dctmtx 总计离散余弦变换矩阵
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 总计二维离散余弦离散余弦变换的逆变换
radon       Radon变换

邻域及块拍卖

blkproc 执行分块操作
bestblk 采取用于块拍卖的块尺寸
col2im 对矩阵的列举行块重排
colfilt 利用列式函数举行邻域操作
im2col 将图像块按列重排
nlfilter 执行经常滑动邻域操作

图像的区域处理

rolpoly 选定多边形形状的特定区域
roifilt2 对图像特定区域举办滤波
roifill 指定区域的快捷插值
roicolor 依照颜色进行
 图像突显

colorbar 对图像扩展颜色条
figure 在不一致的图像窗口浮现不一样的图像
getimage 从轴上收获图像数据
montage 多贞图像一回突显
image 彰显图像
imagesc 显示亮度图像
imcontour 突显一幅绘画的轮廊图
immovie  多帧图像转换为电影
imshow 显示种种图像
subimage 在一幅图片窗口中呈现多少个图像
subplot 在同一个图纸窗口中呈现多图
truesize 调整图像突显的高低
warp 纹理乘图效用
zoom 图像的区域缩放

图像文件数据输入/输出

imfinfo 查询图像文件音信
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 裁剪余弦中的一有的
interp2 二维数据插补
imresize 同于改变图像尺寸
imrotate 用于举行图像的团团转

像值与统计corr2 统计尺寸相同的八个图像矩阵的相关全面

applylut 利用查找表执行邻域操作
bwarea 重回一幅二值图像的面积
bweuler 对图像的拓扑结构的测量
bwfill 举办区域的填写
bwlabel 对图像中不一样对象进行标注
bwmorph 一各个的暴涨与腐蚀操作
bwperim 决定二值图像中目的对象的轴长
bwselect 对目的举行操作
dilate 二值图像的膨大
erode 二值图像的腐蚀
makelut 创造查找表

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