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MATLAB 主要函数指令表.doc

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MATLAB 主要函数指令表

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dilate 函数

该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：

BW2=dilate(BW1，SE)

BW2=dilate(BW1，SE，…，n)

其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵 SE 队图像数

据矩阵 BW1 执行膨胀操作。输入图像 BW1 的类型为 double 或 unit8，

输出图像 BW2 的类型为 unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执

行膨胀操作 n 次。

2、erode 函数

该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式：

BW2= erode(BW1，SE)

BW2= erode(BW1，SE，…，n)

其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵 SE 队图像数

据矩阵 BW1 执行腐蚀操作。输入图像 BW1 的类型为 double 或 unit8，

输出图像 BW2 的类型为 unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执

行腐蚀操作 n 次。

3、bwmorph 函数

该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下：

① BW2=bwmorph(BW1，operation)

② BW2=bwmorph(BW1，operation，n)

其中：对于格式①，bwmorph 函数可对二值图像 BW1 采用指定的形态

学运算；对于格式②，bwmorph 函数可对二值图像 BW1 采用指定的形

态学运算 n 次。operation 为下列字符串之一：

‘clean’：除去孤立的像素(被 0 包围的 1)

‘close’：计算二值闭合

‘dilate’：用结构元素计算图像膨胀

‘erode’：用结构元素计算图像侵蚀

4、imclose 函数

该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素

先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。调用格式为：

IM2=imclose(IM,SE)

IM2=imclose(IM,NHOOD)

5、imopen 函数

该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素

先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。调用格式为：

IM2=imopen(IM,SE)

IM2=imopen(IM,NHOOD)

3 用 MATLAB 编程实现图像去噪

3.1 二值形态学消除图像噪声

用二值形态学方法对图像中的噪声进行滤除的基本思想[4]是：使用

具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到消

除图像噪声的目的。下面是二值形态学消除图像噪声的一个实例。

首先将 tire.tif 图像加入椒盐噪声，这种噪声前面已经介绍过，它

在亮的图像区域内是暗点，而在暗的图像区域内是亮点，再对有噪声

图像进行二值化操作，再对有噪声图像进行开启操作，由于这里的结

构元素矩阵比噪声的尺寸要大，因而开启的结果是将背景上的噪声点

去除了，最后对前一步得到的图像进行闭合操作，将轮胎上的噪声点

去掉了。

下面是算法实现的程序代码：

I1=imread('tire.tif'); %读灰度图 tire.tif

I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声

figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像

I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化

figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像

I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算

figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像

I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算

figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像

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,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

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

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