基于MATLAB的常见图像处理技术--数字图像的运算

图像的像素运算

图像点运算

点运算（对比度增强、对比度拉伸或灰度变换），是一种通过图像中的每一个像素值（即像素点上的灰度值）进行运算的图像处理方式。

1. 线性灰度变换
2. 分段线性灰度变换
3. 非线性灰度变换

图像代数运算

1. 图像的加法运算
   图像加法运算：将一幅图像的内容叠加到另一幅图像上，生成叠加图像效果，或给图像中每个像素叠加常数改变图像的亮度。
2. 图像的减法运算
   图像减法（差分方法）：是一种常用于检测图像变化及运动物体的图像处理方法。常用来检测一系列相同场景图像的差异，其主要的应用在于检测同一场景下两幅图像之间的变化或是混合图像的分离。
3. 图像的乘法运算
   乘法运算：一是可以实现掩模操作，即屏蔽图像的某些部分；二是如果一幅图像乘以一个常数因子，如果常熟因子大于1，将增强图像的亮度，如果因子小于1则会使图像变暗。
4. 图像的除法运算
   除法运算：两幅图像相应像素值的变化比率，而不是每个像素的绝对差异，因而图像处罚也称为比率变换，常用于校正成像设备的非线性影响。

图像逻辑运算

图像的几何变换

图像的平移

一、
（1）编写用于图像移动的函数move.m：

function J=move(I,a,b);
%定义一个函数名字move，I表示输入图像，a和b描述I图像沿着x轴和y轴移动的距离
%不考虑平移以后，图像溢出情况，找不到对应点的地方都赋值为1
[M,N,G]=size(I);
I=im2double(I);
J=ones(M,N,G);       %初始化新图像矩阵全为1，大小与输入图像相同
for i=1:M
	for j=1:N
		if((i+a)>=1&&(i+a<=M)&&(j+b>=1)&&(j+b<=N));  %判断平移以后行列坐标是否超出范围
			J(i+a,j+b,:)=I(i,j,:);       %进行图像平移
		end
	end
end

（2）调用函数move()，实现对原图像的移动：

close all;
clear all;
clc;
I=imread('lenna.bmp');
a=50;b=50;       %设置平移坐标
J1=move(I,a,b);  %移动原图像
a=-50;b=50;       %设置平移坐标
J2=move(I,a,b);  %移动原图像
a=50;b=-50;       %设置平移坐标
J3=move(I,a,b);  %移动原图像
a=-50;b=-50;       %设置平移坐标
J4=move(I,a,b);  %移动原图像
figure;
subplot(1,2,1),imshow(J1),axis on;
subplot(1,2,2),imshow(J2),axis on;
figure;
subplot(1,2,1),imshow(J3),axis on;
subplot(1,2,2),imshow(J4),axis on;

二、
编写用于图像移动的函数move1.m：

function J=move(I,a,b);
%定义一个函数名字move，I表示输入图像，a和b描述I图像沿着x轴和y轴移动的距离
%考虑平移以后图像溢出情况，采用扩大显示区域的方法
[M,N,G]=size(I);
I=im2double(I);
J=ones(M+abs(a),N+abs(b),G);       %初始化新图像矩阵全为1，大小根据考虑x轴和y轴的平移范围
for i=1:M
	for j=1:N
		if(a<0 && b<0);       %如果进行右下移动，对新图像矩阵进行赋值
			J(i,j,:)=I(i,j,:);
		else if(a>0 && b>0);  %如果进行右上移动，对新图像矩阵进行赋值
			J(i+a,j+b,:)=I(i,j,:);
		else if(a>0 && b<0);    %如果进行左上移动，对新图像矩阵进行赋值
			J(i+a,j,:)=I(i,j,:);
		else                    %如果进行左下移动，对新图像矩阵进行赋值
			J(i,j+b,:)=I(i,j,:);
            end
		  end
       end
    end
end

图像的镜像

图像的缩放

图像的转置

图像的旋转

图像的剪切

图像的空间变换

close all;
clear all;
clc;
[I,map]=imread('peppers.png');
Ta = maketform('affine',...
[cosd(30)-sind(30) 0; sind(30) cosd(30) 0; 0 0 1]'); %创建旋转参数结构体
Ia=imtransform(I,Ta);       %实现图像旋转
Tb=maketform('affine',[5 0 0; 0 10.5 0; 0 0 1]);   %创建缩放参数结构体
Ib=imtransform(I,Tb);     %实现图像缩放
xform=[1 0 55; 0 1 115; 0 0 1]';    %创建图像平移参数结构体
Tc=maketform('affine',xform);     
Ic=imtransform(I,Tc,'XData',..      %进行图像平移
[1 (size(I,2)+xform(3,1))],'YData',...
[1 (size(I,1)+xform(3,2))],'FillValues',255);
Td=maketform('affine',[1 4 0; 2 1 0; 0 0 1]);   %创建图像整体切变得参数结构体
Id=imtransform(I,Td,'FillValues',255);    %实现图像整体切变
figure,  
subplot(121),imshow(Ia),axis on;   
subplot(121),imshow(Ib),axis on;
figure,
subplot(121),imshow(Ic),axis on;
subplot(121),imshow(Id),axis on;

图像的邻域和块操作

图像的邻域操作

1. 通用滑动邻域操作函数nlfilter()
2. 列方向邻域操作函数colfilt()
3. 分离邻域操作函数blockproc()

I=imread('pepper.png');
fun=@(block_struct) imrotate(block_struct.data,30);  %获取分离块操作的函数句柄
I1=blockproc(I,[64 64],fun);   %进行分离块操作
fun=@(block_struct) std2(block_struct.data);    %获取分离块操作的函数句柄
I2=blockproc(I,[32 32],fun);    %进行分离块操作
fun=@(block_struct) block_struct.data(:,:,[3 1 2]);    %获取分离块操作的函数句柄
blockproc(I,[100 100],fun,'Destination','brg_pepper.tif');  %进行分离块操作
figure;
subplot(131),imshow(I1);
subplot(132),imshow(I2,[]);
subplot(133),imshow('brg_peppers.tif');

图像的区域选取

1. 多边形区域选择函数roipoly()
2. 灰度ROI区域选择函数roicolor()
3. 区域填充函数roifill()
4. 区域滤波函数roifilt2()

I=imread('pout.tif');      
BW1=roicolor(I,55,100);       %基于灰度图像ROI区域选取 
c=[87 171 201 165 79 32 87];
r=[133 133 205 259 259 209 133]; %定义ROI顶点位置
BW=roipoly(I,c,r);            %根据c和r选择ROI区域
I1=roifill(I,BW);             %创建motion滤波器并说明参数
h=fspecial('motion',20,45);   %进行区域滤波
I2=roiflt2(h,I,BW); 
figure,  
subplot(121),imshow(BW1);     %显示处理结果  
subplot(121),imshow(BW);      %显示ROI区域
figure,
subplot(121),imshow(I1);      %显示填充效果
subplot(121),imshow(I2);      %显示区域滤波效果