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matlab图像处理函数总汇.docx
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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)
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——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
8 邻域
6 邻域
18 邻域
26 邻域
对二维
8
6
对三维
例子:
18
26
BW1 = imread('circbw.tif');
BW2 = bwperim(BW1,8);
imshow(BW1)
figure, imshow(BW2)
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——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
‘full’
含义
默认值,返回全部二维卷积值。
返回与 A 大小相同卷积值的中间部分
‘same’
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)
‘valid’
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——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——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——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——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——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)
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苦茶子12138
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