[转载]MATLAB 图像处理命令

原文地址：MATLAB 图像处理命令作者：easleyhux

1.MATLAB中图像处理的一些简单函数

A、 imread

imread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为

[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)

其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。

例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;

比较读取二值图像，灰度图像，索引图像，彩色图像的X和MAP的特点，可以利用size函数用来显示数组的维数，了解数据的特点。

B=size(a) 返回数组a 的维数。

B、 imwrite

imwrite函数用于输出图像，其语法格式为：

imwrite(X,map,filename,fmt)

imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。

C、 imfinfo

imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为

imfinfo(filename,fmt)

imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。

2.MATLAB中图像文件的显示

imshow

imshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其语法如下：

imshow(X,map)

其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。

（1）　二进制（二值）图像显示方法，在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的，该矩阵仅包含0和1。如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的，那么所有数据都要是逻辑数据，必须对其进行设置（将所有数据标志均设置on）.可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。

（2）　灰度图像的显示方法，正常情况下无需指定灰度图像的调色板格式。可以是使用imshow函数指定要显示灰度级数目，格式 imshow(I,n),n为指定的灰度级数目。用户也可以指定数据的范围，格式imshow(I,[low high])其中low 和high参数分别为数据数组的最小值和最大值。如果为空矩阵（[]），那么imshow函数将自动进行数据标度。

（3）　索引图像，imshow(x,map)对于x的每个个像素，imshow显示存储map中相应行的颜色。

（4） RGB图像的显示，它直接对颜色进行描述而不使用调色板，格式imshow(RGB)。 RGB（：，：，1）　RGB（：，：，2）　　 RGB（：，：，3）

（5）　特殊显示，如多幅图像的显示，需要显示多幅图像时。可以使用figure语句，它的功能就是重新打开一个图像显示窗口。例：

I=imread(‘rice.tif’);

Imshow(I);

J=imread(‘flowers.tif’);

figure,imshow(J);

也可以将多幅图像显示在同一个单独的图像窗口中，有两种方法：一种是联合imshow和subplot函数；另一种是联合使用subimage函数和subplot函数，subplot(m,n,p)这种格式将图形窗口划分为m*n个矩形显示区域并激活第p个显示区域。

A

[x1,map1]=imread(\'trees.tif\');

[x2,map2]=imread(\'forest.tif\');

subplot(1,2,1),imshow(x1,map1)

subplot(1,2,2),imshow(x2,map2)

B

[x1,map1]=imread(\'trees.tif\');

[x2,map2]=imread(\'forest.tif\');

subplot(1,2,1),subimage(x1,map1)

subplot(1,2,2),subimage(x2,map2)

3.MATLAB中灰度直方图的显示

MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图，imhist函数的语法格式为：

imhist(I,n)

imhist(X,map)

其中imhist(I,n)计算和显示灰度图像I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板。

例：

I = imread(\'rice.tif\');

imshow(I)

figure, imhist(I)

4.对比度增强

如果原图像f(x,y)的灰度范围是[m，M]，我们希望调整后的图像g(x,y)的灰度范围是[n，N]，那么下述变换， ，就可以实现这一要求。

MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度增强。Imadjust函数的语法格式为：

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图像I经过直方图调整后的图像J，[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。其详细的用法可参见《计算机图像处理与识别技术》。

例：

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

J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);

imshow(I), figure, imshow(J)

5.图像类型转换：

图像类型之间的转换有时非常有用。MATLAB提供的图像类型转换函数

上表中函数有类似的调用格式：函数的输入参数是图像数据矩阵（如果是索引图像，那么输入参数还包括调色板），返回值是转换后的函数（包括索引函数的调色板），只有函数im2bw的调用格式不同，其输入参数中还包括一个截取阈值，超过此阈值的像素被截取为1否则为0。示例：

A、load trees

BW = im2bw(X,map,0.4);

imview(X,map),imview(BW)

Ｂ、

I = imread(\'snowflakes.png\');

X = grayslice(I,16);

imview(I)

imview(X,jet(16))

6.MATLAB还提供了图像存储类型之间的转换函数

这些函数包含im2doble、im2uint8和 im2uint16,这些函数可以自动的进行原始数据的重新标度和偏移.调用格式简单，输入为图像矩阵，输出为转换后的图像：如:以下命令将一个描述双精度RGB1图像的矩阵(数据范围为[0,1]转换为uint8的图像矩阵（[0,255]范围内）RGB2=im2uint8(rgb1);也可以使用MATLAB函数对图像存储类型进行转换。例如，double函数可以将uint8或 uint16的数据转化为双精度数据。存储类型之间的转变将改变matlab及其工具箱理解图像数据的方式，如果用户希望转换后得到的数组能够被正确的理解为图像数据，那么转换时需要重新标度或偏移数据。当使用较少的类型来描述数字图像时，通常可能丢失用户图像的一些信息。

7.图像格式之间的转换

可以间接利用图像读写函数来完成；首先使用imread函数按照原有的图像格式进行图像读取，然后调用imwrite函数对图像进行保存，并指定图像的保存格式。如将BMP格式转换为PNG格式，

　　bitmap=imread(‘mybitmap,bmp’,’bmp’)

　　imwrite(‘mybitmap,png’,’png’)

matlab图像处理命令

二值图像操作

色图操作

brighten 亮/暗色图

cmpermute 色图中颜色的重排

colormap 设置色图

imapprox 以较少的颜色来近似索引图像

rgbplot 绘制RGB色图

色彩空间变换

hsv2rgb 饱和色彩色图HSV向红绿蓝色图RGB转换

ntsc2rgb 将NTSC制式值转换到RGB颜色空间

rgb2hsv RGB色图M向HSV色图cmap转换

rgb2ntsc 将RGB颜色空间转换到NTSC制式

rgb2ycbcr 将RGB颜色空间转换到YCBCR颜色空间

ycbcr2rgb 将YCBCR颜色空间转换到RGB颜色空间

图像类型判断及其转换

dither 用抖动法（dithering）转换图像

gray2ind 灰度图像向索引图像转换

grayslice 设定阀值将灰度图转换为索引图

isbw 图像为二值图像则返回真

isgray 图像为灰度图像则返回真

isind 图像为索引图像则返回真

isrgb 图像为RGB图像则返回真

im2bw 设定阀值将图像转换为值维图像

im2double 将图像数据阵列转换为double型

im2uint8 将图像数据阵列转换为uint8型

im2uint16 将图像数据阵列转换为uint16型

ind2gray 索引图像向灰度图像转换

ind2rgb 索引图像向RGB图像转换

mat2rgb 将矩阵转换为灰度图

rgb2gray RGB图像向灰度图转换

rgb2ind RGB图像向索引图像转换

图像处理演示函数

dctdemo 二维DCT图像压缩演示

edgedemo 边缘检测演示

firdemo 二维FIR滤波及滤波器演示

imadjdemo 灰度及调整和直方图均衡演示

landsatdemo 陆地卫星颜色合成演示

nrfiltdemo 噪声消除滤波演示

qtdemo 四叉树分解演示

roidemo 特定区域处理演示

图像分析

edge 得到加强图像的边缘

qtdecomp 四叉树分解

qtgetblk 得到四叉树分解的块值

qtsetblk 调整四叉树分解的块值

图像增强

histeq 自动调整直方图

imadjust 灰度级调整

imnoise 引入各种类型的噪声

medfilt2 中值滤波

ordfilt2 执行二维阶统计滤波

wiener2 维纳滤波器的二维滤波

线性滤波

conv2 图像卷积

convmtx2 计算二维卷积矩阵

convn 图像的n 维卷积

filter2 二维线性滤波

fspecial 产生预定义的滤波器

medfilt2 中值滤波

wiener2 维纳滤波器的二维滤波

二维线性滤波器的设计

filter2二维线性滤波

fspecial 产生预定义的滤波器

fsample 生成滤波器

freqz2 计算二维滤波器的频率响应

fsamp2 二维FIR滤波器的频率采样设计

fwind1 由用户自定义的两个一维窗口生成一个二维窗口滤波器

fwind2 由一个已知的二维窗口直接生成一个二维滤波器

hamming 创建一个一维窗口

freqspace 生成合适的频率点阵矩阵

ftrans2 频率变换

图像变换

dct 离散余弦变换

dct2 计算二维离散余弦变换

dctmtx 计算离散余弦变换矩阵

dctmtx2 计算二维离散余弦变换矩阵

dctdemo 二维离散余弦变图像压缩矩阵

fft2 得到二维FFT的结果

fftn N维FFT变换

fftshiftn FFT变换结果的逆象限

iradon Radon逆变换

idct 离散余弦离散余弦变换的逆变换

idct2 计算二维离散余弦离散余弦变换的逆变换

radon Radon变换

邻域及块处理

blkproc 执行分块操作

bestblk 选择用于块处理的块尺寸

col2im 对矩阵的列进行块重排

colfilt 利用列式函数进行邻域操作

im2col 将图像块按列重排

nlfilter 执行常规滑动邻域操作

图像的区域处理

rolpoly 选定多边形形状的特定区域

roifilt2 对图像特定区域进行滤波

roifill 指定区域的快速插值

roicolor 根据颜色进行

图像显示

colorbar 对图像增加颜色条

figure 在不同的图像窗口显示不同的图像

getimage 从轴上得到图像数据

montage 多贞图像一次显示

image 显示图像

imagesc 显示亮度图像

imcontour 显示一幅图画的轮廊图

immovie 多帧图像转换为电影

imshow 显示各类图像

subimage 在一幅图形窗口中显示多个图像

subplot 在同一个图形窗口中显示多图

truesize 调整图像显示的大小

warp 纹理乘图功能

zoom 图像的区域缩放

图像文件数据输入/输出

imfinfo 查询图像文件信息

imread 从图像文件中读数据

imwrite 将数据写入到图像文件中

图像的几何操作

imcrop 裁剪余弦中的一部分

interp2 二维数据插补

imresize 同于改变图像尺寸

imrotate 用于进行图像的旋转

像值与统计

corr2 计算尺寸相同的两个图像矩阵的相关系数

applylut 利用查找表执行邻域操作

bwarea 返回一幅二值图像的面积

bweuler 对图像的拓扑结构的测量

bwfill 进行区域的填充

bwlabel 对图像中不同目标进行标注

bwmorph 一系列的膨胀与腐蚀操作

bwperim 决定二值图像中目标对象的轴长

bwselect 对目标进行操作

dilate 二值图像的膨胀

erode 二值图像的腐蚀

makelut 创建查找表

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