MATLAB2016b图像处理工具箱（一）

基本的图像导入、处理、导出

1. 读取和展示图像：

I = imread('pout.tif');
imshow(I)

• pout.tif不用再当前的工作目录下，它总是在的（自带的）
• imtool的功能比imshow更完善

2. 图像在工作空间的数据

whos I

3. 提高对比度

• 直方图

figure
imhist(I)

• 直方图均衡

I2 = histeq(I);
figure
imshow(I2)
figure
imhist(I2)

4. 保存已处理图片

imwrite (I2, 'pout2.png');

• I2保存到工作目录中

5. 图片信息

imfinfo('pout2.png')

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基本图像增强和分析技术

1. 读取图像到工作空间

I = imread('rice.png');
imshow(I)

原图

2. 图像预处理：因为光照不均和噪声

• 形态学处理：开操作，删除米粒（灰度级的形态学）

background = imopen(I,strel('disk',15));

background

数学展示背景分布：

figure
surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]);
set(gca,'ydir','reverse');

仅仅展示

• 剪掉背景

I2 = I - background;
imshow(I2)

均衡光照

• 增强对比度

I3 = imadjust(I2);
imshow(I3);

f1=imadjust（f，[low_in high_in],[low_out high_out],gamma）灰度调整，gamma大于1变暗。参考

对比度增强

• 获得二值图像

level = graythresh(I3);     //自动获得最佳阈值
bw = im2bw(I3,level);
bw = bwareaopen(bw, 50);   //删除小面积对象，除去噪声
imshow(bw)

bw

3. 图像分析

• 连通体个数

cc = bwconncomp(bw, 4)     //4连通
cc.NumObjects     //有96个米粒，因为两个米粒连接在一块

cc

• 第50个连通体（米粒）

grain = false(size(bw));
grain(cc.PixelIdxList{50}) = true;    //包含米粒位置信息，[][]-->[]
imshow(grain);

米粒

• 彩色(仅仅展示)

labeled = labelmatrix(cc);   //第n粒米粒的位置大小是n
RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle');//映射
imshow(RGB_label)

彩色

• 连通体数据

graindata = regionprops(cc, 'basic')

数据

Area:面积，即像素数； Centroid:质心 ； BoundingBox:外围的长方形

• 获取最小面积的米粒

grain_areas = [graindata.Area];
[min_area, idx] = min(grain_areas)
grain = false(size(bw));
grain(cc.PixelIdxList{idx}) = true;
imshow(grain);

• 面积分布

figure
histogram(grain_areas)
title('Histogram of Rice Grain Area');

分布