下列表格中除了个别函数外，其余函数都是图像处理工具箱提供的关于图像处理的函数，现摘录到此以备查找。

1. 图像和图像数据

    缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩阵中每个数据占用1个字节。

    在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。

从uint8到double的转换

---------------------------------------------

图像类型 MATLAB语句

---------------------------------------------

索引色 B=double(A)+1

索引色或真彩色 B=double(A)/255

二值图像 B=double(A)

---------------------------------------------

从double到uint8的转换

---------------------------------------------

图像类型 MATLAB语句

---------------------------------------------

索引色 B=uint8(round(A-1))

索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))

二值图像 B=logical(uint8(round(A)))

---------------------------------------------

2. 图像处理工具箱所支持的图像类型

2.1 真彩色图像

    R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，可查看三元数据(100,50,1:3)。

    真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储，亮度值范围[0,255]

2.2 索引色图像

    包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。

注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。

常用颜色的RGB值

--------------------------------------------

颜色 R G B 颜色 R G B

--------------------------------------------

黑 0 0 1 洋红 1 0 1

白 1 1 1 青蓝 0 1 1

红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1

绿 0 1 0 橘黄 1 0.5 0

蓝 0 0 1 深红 0.5 0 0

黄 1 1 0 灰 0.5 0.5 0.5

--------------------------------------------

产生标准调色板的函数

-------------------------------------------------

函数名 调色板

-------------------------------------------------

Hsv 色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束

Hot 黑色－红色－黄色－白色

Cool 青蓝和洋红的色度

Pink 粉红的色度

Gray 线型灰度

Bone 带蓝色的灰度

Jet Hsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束

Copper 线型铜色度

Prim 三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝

Flag 交替为红、白、蓝和黑

--------------------------------------------------

    缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调色板，用户也可指定调色板大小。索引色图像数据也有double和uint8两种类型。当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行……如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，，值1代表第2行……

2.3 灰度图像

    存储灰度图像只需要一个数据矩阵。

    数据类型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]

2.4 二值图像

    二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。

    MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。

2.5 图像序列

    MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。

    分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，调色板也必须相同。

    可参考cat()函数 A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)

3. MATLAB图像类型转换

图像类型转换函数

---------------------------------------------------------------------------

函数名 函数功能

---------------------------------------------------------------------------

dither 图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像

gray2ind 将灰度图像转换成索引图像

grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像

im2bw 通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图

ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像

ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像

mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图

rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像

rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像

----------------------------------------------------------------------------

4. 图像文件的读写和查询

4.1 图形图像文件的读取

    利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：

A=imread(filename,fmt)

[X,map]=imread(filename,fmt)

[...]=imread(filename)

[...]=imread(filename,idx) （只对TIF格式的文件）

[...]=imread(filename,ref) （只对HDF格式的文件）

    通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将其存贮在uint16中。

    注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。

4.2 图形图像文件的写入

    使用imwrite函数，语法如下：

imwrite(A,filename,fmt)

imwrite(X,map,filename,fmt)

imwrite(...,filename)

imwrite(...,parameter,value)

当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道uint8的数据格式。

4.3 图形图像文件信息的查询imfinfo()函数

5. 图像文件的显示

5.1 索引图像及其显示

方法一：

image(X)

colormap(map)

方法二：

imshow(X,map)

5.2 灰度图像及其显示

    Matlab 7.0 中，要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即imagescale，图像缩放函数）

(1) imshow 函数显示灰度图像

    使用imshow(I)或使用明确指定的灰度级书目：

imshow(I,32)

    由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义大小的调色板。其调用格式如下：

imshow(I,[low,high]) 其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。

(2) imagesc 函数显示灰度图像

    下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像

imagesc(1,[0,1]);

colormap(gray);

    imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），对应于颜色映象表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。

    在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩阵中的最大值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。

5.3 RGB 图像及其显示

(1) image(RGB)

    不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都能通过 image 函数将其正确显示出来。

RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型

RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型

RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型

RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型

(2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

5.4 二进制图像及其显示

(1) imshow(BW)

     在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示为黑色，像素 1 显示为白色。

    显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示为黑色。

例如： imshow(~BW)

(2) 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，则数值 0 显示为调色板的第一个颜色，数值 1 显示为第二个颜色。

例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])

5.5 直接从磁盘显示图像

    可使用一下命令直接进行图像文件的显示：

imshow filename

其中，filename 为要显示的图像文件的文件名。

    如果图像是多帧的，那么 imshow 将仅显示第一帧。但需注意，在使用这种方式时，图像数据没有保存在Matlab 7.0 工作平台。如果希望将将图像装入工作台中，需使用 getimage 函数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，命令形式为：

rgb ＝ getimage;

1、图像的变换

① fft2：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

① imnoise：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

② fspecial：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

3、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);

k=log(j);

⑤基于卷积的图像滤波函数：filter2函数用于图像滤波，如：

i=imread(\'104_8.tif\');

h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];

j=filter2(h,i);

⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波, 如:

i=imread(\'104_8.tif\');

h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];

h=h/9;

j=conv2(i,h);

⑦中值滤波：medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：

i=imread(\'104_8.tif\');

j=medfilt2(i);

⑧锐化

（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:

i=imread(\'104_8.tif\');

h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子

j=filter2(h,i);

（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:

i=imread(\'104_8.tif\');

j=double(i);

h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子

k=conv2(j,h,\'same\');

m=j-k;

3、图像边缘检测

①sobel算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'sobel\',thresh)

②prewitt算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'prewitt\',thresh)

③roberts算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'roberts\',thresh)

④log算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'log\',thresh)

⑤canny算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'canny\',thresh)

⑥Zero-Cross算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'zerocross\',thresh)

4、形态学图像处理

①膨胀：是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作，函数imdilate执行膨胀运算，如：

a=imread(\'104_7.tif\'); %输入二值图像

b=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];

c=imdilate(a,b);

②腐蚀：函数imerode执行腐蚀，如：

a=imread(\'104_7.tif\'); %输入二值图像

b=strel(\'disk\',1);

c=imerode(a,b);

③开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用imopen来实现，如：

a=imread(\'104_8.tif\');

b=strel(\'square\',2);

c=imopen(a,b);

④闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用imclose来实现，如：

a=imread(\'104_8.tif\');

b=strel(\'square\',2);

c=imclose(a,b);

转自：http://www.matlabfan.com/thread-700-1-1.html

下列表格中除了个别函数外，其余函数都是图像处理工具箱提供的关于图像处理的函数，现摘录到此以备查找。

 

1. 图像和图像数据

 

    缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩阵中每个数据占用1个字节。

 

    在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。

 

从uint8到double的转换

---------------------------------------------

图像类型 MATLAB语句

---------------------------------------------

索引色 B=double(A)+1

索引色或真彩色 B=double(A)/255

二值图像 B=double(A)

---------------------------------------------

 

从double到uint8的转换

---------------------------------------------

图像类型 MATLAB语句

---------------------------------------------

索引色 B=uint8(round(A-1))

索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))

二值图像 B=logical(uint8(round(A)))

---------------------------------------------

 

2. 图像处理工具箱所支持的图像类型

 

2.1 真彩色图像

 

    R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，可查看三元数据(100,50,1:3)。

 

    真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储，亮度值范围[0,255]

 

2.2 索引色图像

 

    包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。

 

注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。

 

常用颜色的RGB值

--------------------------------------------

颜色 R G B 颜色 R G B

--------------------------------------------

黑 0 0 1 洋红 1 0 1

白 1 1 1 青蓝 0 1 1

红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1

绿 0 1 0 橘黄 1 0.5 0

蓝 0 0 1 深红 0.5 0 0

黄 1 1 0 灰 0.5 0.5 0.5

--------------------------------------------

 

 

 

产生标准调色板的函数

-------------------------------------------------

函数名 调色板

-------------------------------------------------

Hsv 色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束

Hot 黑色－红色－黄色－白色

Cool 青蓝和洋红的色度

Pink 粉红的色度

Gray 线型灰度

Bone 带蓝色的灰度

Jet Hsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束

Copper 线型铜色度

Prim 三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝

Flag 交替为红、白、蓝和黑

--------------------------------------------------

 

    缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调色板，用户也可指定调色板大小。索引色图像数据也有double和uint8两种类型。当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行……如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，，值1代表第2行……

 

2.3 灰度图像

 

    存储灰度图像只需要一个数据矩阵。

 

    数据类型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]

 

2.4 二值图像

 

    二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。

 

    MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。

 

2.5 图像序列

 

    MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。

 

    分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，调色板也必须相同。

 

    可参考cat()函数 A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)

 

 

 

3. MATLAB图像类型转换

 

图像类型转换函数

---------------------------------------------------------------------------

函数名 函数功能

---------------------------------------------------------------------------

dither 图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像

gray2ind 将灰度图像转换成索引图像

grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像

im2bw 通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图

ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像

ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像

mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图

rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像

rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像

----------------------------------------------------------------------------

 

4. 图像文件的读写和查询

 

4.1 图形图像文件的读取

 

    利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：

 

A=imread(filename,fmt)

 

[X,map]=imread(filename,fmt)

 

[...]=imread(filename)

 

[...]=imread(filename,idx) （只对TIF格式的文件）

 

[...]=imread(filename,ref) （只对HDF格式的文件）

 

    通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将其存贮在uint16中。

 

    注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。

 

4.2 图形图像文件的写入

 

    使用imwrite函数，语法如下：

 

imwrite(A,filename,fmt)

 

imwrite(X,map,filename,fmt)

 

imwrite(...,filename)

 

imwrite(...,parameter,value)

 

当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道uint8的数据格式。

 

4.3 图形图像文件信息的查询imfinfo()函数

 

5. 图像文件的显示

 

5.1 索引图像及其显示

 

方法一：

 

image(X)

colormap(map)

 

方法二：

 

imshow(X,map)

 

5.2 灰度图像及其显示

 

    Matlab 7.0 中，要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即imagescale，图像缩放函数）

 

(1) imshow 函数显示灰度图像

 

    使用imshow(I)或使用明确指定的灰度级书目：

 

imshow(I,32)

 

    由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义大小的调色板。其调用格式如下：

 

imshow(I,[low,high]) 其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。

 

(2) imagesc 函数显示灰度图像

 

    下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像

 

imagesc(1,[0,1]);

colormap(gray);

 

    imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），对应于颜色映象表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。

 

    在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩阵中的最大值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。

 

5.3 RGB 图像及其显示

 

(1) image(RGB)

 

    不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都能通过 image 函数将其正确显示出来。

 

RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型

 

RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型

 

RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型

 

RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型

 

(2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组

 

5.4 二进制图像及其显示

 

(1) imshow(BW)

 

     在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示为黑色，像素 1 显示为白色。

 

    显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示为黑色。

 

例如： imshow(~BW)

 

(2) 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，则数值 0 显示为调色板的第一个颜色，数值 1 显示为第二个颜色。

 

例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])

 

5.5 直接从磁盘显示图像

 

    可使用一下命令直接进行图像文件的显示：

 

imshow filename

 

其中，filename 为要显示的图像文件的文件名。

 

    如果图像是多帧的，那么 imshow 将仅显示第一帧。但需注意，在使用这种方式时，图像数据没有保存在Matlab 7.0 工作平台。如果希望将将图像装入工作台中，需使用 getimage 函数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，命令形式为：

 

rgb ＝ getimage;

 

 

 

 

 

 

 

1、图像的变换

 

① fft2：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

 

① imnoise：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

 

② fspecial：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

 

3、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);

k=log(j);

 

⑤基于卷积的图像滤波函数：filter2函数用于图像滤波，如：

 

i=imread(\'104_8.tif\');

h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];

j=filter2(h,i);

 

⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波, 如:

 

i=imread(\'104_8.tif\');

h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];

h=h/9;

j=conv2(i,h);

 

⑦中值滤波：medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：

 

i=imread(\'104_8.tif\');

j=medfilt2(i);

 

⑧锐化

 

（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:

 

i=imread(\'104_8.tif\');

h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子

j=filter2(h,i);

 

（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:

 

i=imread(\'104_8.tif\');

j=double(i);

h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子

k=conv2(j,h,\'same\');

m=j-k;

 

3、图像边缘检测

 

①sobel算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'sobel\',thresh)

 

②prewitt算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'prewitt\',thresh)

 

③roberts算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'roberts\',thresh)

 

④log算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'log\',thresh)

 

⑤canny算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'canny\',thresh)

 

⑥Zero-Cross算子 如：i=imread(\'104_8.tif\');j = edge(i,\'zerocross\',thresh)

 

4、形态学图像处理

 

①膨胀：是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作，函数imdilate执行膨胀运算，如：

 

a=imread(\'104_7.tif\'); %输入二值图像

b=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];

c=imdilate(a,b);

 

②腐蚀：函数imerode执行腐蚀，如：

 

a=imread(\'104_7.tif\'); %输入二值图像

b=strel(\'disk\',1);

c=imerode(a,b);

 

③开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用imopen来实现，如：

 

a=imread(\'104_8.tif\');

b=strel(\'square\',2);

c=imopen(a,b);

 

④闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用imclose来实现，如：

 

a=imread(\'104_8.tif\');

b=strel(\'square\',2);

c=imclose(a,b);

 

转自：http://www.matlabfan.com/thread-700-1-1.html

 

 

 

 

 

下列表格中除了个别函数外，其余函数都是图像处理工具箱提供的关于图像处理的函数，现摘录到此以备查找。

表1 图像显示

函数名	功能说明	函数名	功能说明
colorbar	颜色条显示	montage	按矩形剪辑方式显示多帧图像
getimage	从坐标系中获取图像数据	immovie	从多帧索引图像中制作电影
image	建立显示图像	movie	播放电影
subimage	在同一图像窗口显示多个图像	trueszie	调整图像显示大小
imagesc	调整数据并显示图像	warp	显示图像为纹理映射表面
imshow	图像显示	zoom	二维图形放大或缩小

表2 图像文件输入/输出

函数名	功能说明	函数名	功能说明
imread	图像文件读入	load	将以mat为扩展名的图像文件调入到内存
imwrite	图像写出	save	将内存变量中图像保存到mat文件中
dicomread	读取DICOM图像	dicomwrite	输出DICOM图像
iminfo	查看图形信息

表3 图像像素值及其统计

函数名	功能说明	函数名	功能说明
impixel	返回选定图像像素颜色值	imcontour	画图像数据轮廓（等高线，等值线）
improfile	图像中沿一个路径的数据值计算	imhist	求图像数据直方图
mean2	求均值	corr2	求相关系数
std2	求标准差

表4 图像分析

函数名	功能说明	函数名	功能说明
edge	灰度图像边缘检测	qtgetblk	获得四叉树分解块值
qtecomp	执行四叉树分解	qtsetblk	设置四叉树分解块值

表5 图像增强及平滑

函数名	功能说明	函数名	功能说明
imadjust	对比度调整	medfilt2	二维中值滤波器
histeq	直方图均衡	ordfilt2	顺序统计滤波器
imnoise	给图像增加噪声	wiener2	二维自适应除噪滤波器

表6 图像线性滤波及二维线性滤波器设计

函数名	功能说明	函数名	功能说明
conv2	二维卷积	freqz2	计算二维频率响应<

鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

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