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 J ，参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。

 

3. 图像滤波的 Matlab 实现

 

3.1 conv2 函数

功能：计算二维卷积

格式：C=conv2(A,B)

        C=conv2(Hcol,Hrow,A)

        C=conv2(...,'shape')

说明：对于 C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩阵 A  和 B 的卷积，若 [Ma,Na]＝size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中，矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape') 用来指定 conv2 返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如下：

        》full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果；

        》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；

        valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0  部分进行计算的卷积结果部分，当 size(A)>size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。

 

3.2 conv 函数

功能：计算多维卷积

格式：与 conv2 函数相同

 

3.3 filter2函数

功能：计算二维线型数字滤波，它与函数 fspecial 连用

格式：Y=filter2(B,X)

        Y=filter2(B,X,'shape')

说明：对于 Y=filter2(B,X) ，filter2 使用矩阵 B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波，结果 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小与 X 一样；对于 Y=filter2(B,X,'shape') ，filter2 返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数 shape 确定，其取值如下：

        》full 返回二维相关的全部结果，size(Y)>size(X)；

        》same 返回二维互相关结果的中间部分，Y 与 X 大小相同；

        》valid 返回在二维互相关过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分，有 size(Y)<size(X) 。

 

3.4 fspecial 函数

功能：产生预定义滤波器

格式：H=fspecial(type)

        H=fspecial('gaussian',n,sigma)         高斯低通滤波器

        H=fspecial('sobel')                          Sobel 水平边缘增强滤波器

        H=fspecial('prewitt')                       Prewitt 水平边缘增强滤波器

        H=fspecial('laplacian',alpha)             近似二维拉普拉斯运算滤波器

        H=fspecial('log',n,sigma)                 高斯拉普拉斯（LoG）运算滤波器

        H=fspecial('average',n)                   均值滤波器

        H=fspecial('unsharp',alpha)             模糊对比增强滤波器

说明：对于形式 H=fspecial(type) ，fspecial 函数产生一个由 type 指定的二维滤波器 H ，返回的 H 常与其它滤波器搭配使用。

 

4. 彩色增强的 Matlab 实现

4.1 imfilter函数

功能：真彩色增强

格式：B=imfilter(A,h)

说明：将原始图像 A 按指定的滤波器 h 进行滤波增强处理，增强后的图像 B 与 A 的尺寸和类型相同。

图像的变换

1. 离散傅立叶变换的 Matlab 实现

      Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下：

         A＝fft(X,N,DIM)

      其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

 

        A＝fft2(X,MROWS,NCOLS) 

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。

 

        A＝fftn(X,SIZE)

其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

 

      函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

 

例子：图像的二维傅立叶频谱

 

% 读入原始图像

I＝imread('lena.bmp');

imshow(I)

% 求离散傅立叶频谱

J=fftshift(fft2(I));

figure;

imshow(log(abs(J)),[8,10])

 

 

2. 离散余弦变换的 Matlab 实现

 

2.1.  dct2 函数

功能：二维 DCT 变换

格式：B=dct2(A)

        B=dct2(A,m,n)

        B=dct2(A,[m,n])

说明：B＝dct2(A) 计算 A 的 DCT 变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为 m×n。

 

2.2.  dict2 函数

功能：DCT 反变换

格式：B=idct2(A) 

        B=idct2(A,m,n)

        B=idct2(A,[m,n])

说明：B＝idct2(A) 计算 A 的 DCT 反变换 B ，A 与 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,[m,n]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B 的大小为 m×n。

 

2.3.  dctmtx函数

功能：计算 DCT 变换矩阵

格式：D＝dctmtx(n)

说明：D＝dctmtx(n) 返回一个 n×n 的 DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为 double 类型。

 

 

3.  图像小波变换的 Matlab 实现

 

3.1  一维小波变换的 Matlab 实现

(1) dwt 函数

功能：一维离散小波变换

格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')

        [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)

说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD 分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数

功能：一维离散小波反变换

格式：X=idwt(cA,cD,'wname')

        X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)

        X=idwt(cA,cD,'wname',L)

        X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)

说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。

        'wname' 为所选的小波函数

        X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。

        X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

 

3.2  二维小波变换的 Matlab 实现

 

          二维小波变换的函数

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

     函数名                函数功能

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

     dwt2            二维离散小波变换

   wavedec2       二维信号的多层小波分解

     idwt2           二维离散小波反变换

   waverec2        二维信号的多层小波重构

   wrcoef2          由多层小波分解重构某一层的分解信号

   upcoef2          由多层小波分解重构近似分量或细节分量

   detcoef2         提取二维信号小波分解的细节分量

   appcoef2        提取二维信号小波分解的近似分量

   upwlev2         二维小波分解的单层重构

   dwtpet2         二维周期小波变换

   idwtper2        二维周期小波反变换

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

 

(1) wcodemat 函数

功能：对数据矩阵进行伪彩色编码

格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)

        Y=wcodemat(X,NB,OPT)

        Y=wcodemat(X,NB)

        Y=wcodemat(X)

说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16；

       OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：

                 OPT＝'row' ，按行编码

                 OPT＝'col' ，按列编码

                 OPT＝'mat' ，按整个矩阵编码

       ABSOL 是函数的控制参数（缺省值为 '1'），即：

                 ABSOL＝0 时，返回编码矩阵

                 ABSOL＝1 时，返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)

 

(2) dwt2 函数

功能：二维离散小波变换

格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')

        [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)

说明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

 

(3) wavedec2 函数

功能：二维信号的多层小波分解

格式：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')

        [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)

说明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解；[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

 

(4) idwt2 函数

功能：二维离散小波反变换

格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')

        X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)

        X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)

        X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)

说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。

 

(5) waverec2 函数

说明：二维信号的多层小波重构

格式：X=waverec2(C,S,'wname')

        X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)

说明：X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，'wname' 为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。

图像处理工具箱

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;