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Matlab图像处理小结

2016-5-10 13:44| 发布者: 缱绻| 查看: 1202| 评论: 0|原作者: 不详|来自: 新浪了凡春秋的博客

摘要: 经常做做图像处理的东西,时间长了,有些函数就忘了,看到网上有人总结,收藏了。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 ...
经常做做图像处理的东西,时间长了,有些函数就忘了,看到网上有人总结,收藏了。
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
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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
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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://blog.sina.com.cn/s/blog_6163bdeb0102e5q7.html

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