非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1．１直方图一.实验目的１.熟悉mａtlab图像处理工具箱及直方图函数的使用;２.理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备１.ＰＣ机一台;2.软件ｍatlab。

三.程序设计在matlab环境中,程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=ｉmｒeａd（'ｃameraｍan.tif’);%读取图像suｂpｌｏｔ(１,2,1），ｉmsｈow(Ｉ) %输出图像titlｅ(’原始图像'） %在原始图像中加标题subplot（1，2,2),iｍhiｓｔ(I) ％输出原图直方图tiｔle('原始图像直方图'） %在原图直方图上加标题四．实验步骤１。

启动mａtlab双击桌面matlab图标启动maｔlab环境;2。

在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时,首先读取图像,一般调用matlab自带的图像,如:cameraｍan图像;再调用相应的直方图函数，设置参数;最后输出处理后的图像;３.浏览源程序并理解含义；4.运行,观察显示结果;5．结束运行，退出;五．实验结果观察图像matlａb环境下的直方图分布.(ａ）原始图像(b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码;2、输入一幅灰度图像,给出其灰度直方图结果,并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡一.实验目的1．熟悉matlａｂ图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2.理解和掌握灰度均衡原理和实现方法;二.实验设备1.PC机一台;2．软件mａtlab；三.程序设计在ｍaｔｌab环境中，程序首先读取图像,然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像.I=iｍｒｅad（'cameraman.ｔif’)；%读取图像subplｏｔ(2，2,1）,imshow（I) %输出图像title(’原始图像’) %在原始图像中加标题subplot(2，2,3),ｉmｈｉst(I) %输出原图直方图titｌｅ(’原始图像直方图’) %在原图直方图上加标题ａ＝histeｑ（I，2５6); %直方图均衡化，灰度级为２５６sｕｂｐlot（2,２,２),imshoｗ(a) %输出均衡化后图像title(’均衡化后图像’） %在均衡化后图像中加标题subｐlｏt(2,2，4),iｍhiｓt(a) ％输出均衡化后直方图ｔitｌe（'均衡化后图像直方图’）％在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤１。

利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。

随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。

一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。

通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。

对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。

对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。

此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。

二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。

常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。

1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。

2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。

常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。

直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。

对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。

锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。

三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。

常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。

1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。

第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1 直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。

三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如:cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。

(a)原始图像 (b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给出其灰度直方图结果，并进行灰度直方图分布原理分析。

实验1.2 灰度均衡一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱中灰度均衡函数的使用；2．理解和掌握灰度均衡原理和实现方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab；三．程序设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用灰度均衡函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。

I=imread('cameraman.tif');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I) %输出图像title('原始图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(I) %输出原图直方图title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题a=histeq(I,256); %直方图均衡化，灰度级为256subplot(2,2,2),imshow(a) %输出均衡化后图像title('均衡化后图像') %在均衡化后图像中加标题subplot(2,2,4),imhist(a) %输出均衡化后直方图title('均衡化后图像直方图') %在均衡化后直方图上加标题四．实验步骤1. 启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2. 在matlab命令窗口中输入相应程序。

MATLAB图像处理入门指南第一章：MATLAB图像处理基础知识在这个章节中，我们将介绍MATLAB图像处理的基础知识。

首先，我们会简要介绍MATLAB是什么以及它在图像处理领域的应用。

然后，我们会介绍图像的表示和存储方式，包括灰度图像和彩色图像。

接着，我们会介绍MATLAB中常用的图像处理函数，并通过一些实例演示它们的使用方法。

第二章：MATLAB图像的读取和显示这一章节将详细介绍如何在MATLAB中读取和显示图像。

首先，我们会介绍MATLAB中读取图像的函数，并举例说明如何读取不同格式的图像文件。

然后，我们会详细介绍如何显示图像，并演示一些常用的图像显示函数的使用方法。

最后，我们会介绍如何在MATLAB中保存处理后的图像。

第三章：MATLAB图像的基本操作在这一章节中，我们将学习MATLAB中图像的基本操作。

首先，我们会介绍如何对图像进行裁剪、旋转和缩放等基本操作，以及如何调整图像的对比度和亮度。

接着，我们会介绍如何进行图像的平移和镜像操作。

最后，我们会介绍如何在图像上绘制几何图形和文本。

第四章：MATLAB图像的滤波处理这一章节将介绍MATLAB中图像的滤波处理方法。

首先，我们会介绍图像的平滑处理，包括均值滤波和高斯滤波等方法。

然后，我们会介绍图像的锐化处理，包括拉普拉斯滤波和Sobel滤波等方法。

接着，我们会介绍图像的边缘检测方法，包括Canny边缘检测和Sobel边缘检测等方法。

最后，我们会介绍图像的噪声去除方法，包括中值滤波和小波降噪等方法。

第五章：MATLAB图像的特征提取和目标识别这一章节将介绍MATLAB中图像的特征提取和目标识别方法。

首先，我们会介绍图像的特征提取方法，包括灰度共生矩阵、方向梯度直方图和尺度不变特征变换等方法。

然后，我们会介绍图像的目标识别方法，包括模板匹配和基于特征向量的目标识别等方法。

接着，我们会介绍MATLAB中常用的目标识别工具箱，并演示其使用方法。

第六章：MATLAB图像的分割和重建这一章节将介绍MATLAB中图像的分割和重建方法。

使用MATLAB进行图像处理的基本技巧图像处理是数字图像处理的一种重要分支，通过对图像进行数字信号处理，实现增强、恢复、分割和分析等目标。

MATLAB作为一款强大的数学计算软件，也可以用于图像处理，并提供了丰富的图像处理工具箱。

本文将介绍一些使用MATLAB进行图像处理的基本技巧。

一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，常见的格式包括jpg、png和bmp等。

读取图像的语法格式为：img = imread('image.jpg');其中，'image.jpg'为图像文件的路径和文件名，读取的图像将存储在img数组中。

读取图像后，可以使用imshow函数将图像显示在窗口中。

语法格式如下：imshow(img);其中，img为待显示的图像数组。

二、图像的缩放对于不同的应用需求，我们可能需要对图像进行缩放。

在MATLAB中，可以使用imresize函数实现图像的缩放。

语法格式如下：resized_img = imresize(img, scale);其中，img为待缩放的图像数组，scale为缩放比例。

通过调整scale的值，可以实现图像的放大或缩小。

三、图像的灰度化在某些情况下，我们只关注图像的亮度信息，而忽略颜色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像，以降低计算复杂度。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数实现图像的灰度化。

语法格式如下：gray_img = rgb2gray(img);其中，img为待灰度化的图像数组，gray_img为转换后的灰度图像数组。

四、图像的滤波图像滤波是图像处理中常用的技术，用于去除图像中的噪声、平滑图像或增强图像的某些特征。

在MATLAB中，常用的图像滤波函数包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

1. 均值滤波均值滤波可以有效地平滑图像，并去除部分噪声。

在MATLAB中，可以使用imfilter函数实现均值滤波。

Matlab技术的使用方法及步骤解析概述：Matlab是一种强大的数学软件，可以进行各种数值计算、数据分析、模型建立和可视化等操作。

本文将详细介绍Matlab技术的使用方法及步骤解析，包括数据处理、图像处理、模型建立和可视化等方面。

一、数据处理数据处理是Matlab技术的基础应用之一。

首先，我们需要读取数据。

Matlab 提供了多种读取数据的方式，最常用的是通过load函数读取文本或二进制文件。

其次，数据处理的重要一步是数据清洗。

我们可以使用Matlab提供的函数进行数据筛选、去重、填充空值等操作。

最后，我们可以通过Matlab的矩阵运算、统计函数和绘图函数对数据进行分析和展示。

二、图像处理Matlab也是一种强大的图像处理工具。

通过Matlab的图像处理工具箱，我们可以进行图像的读取、显示、编辑和处理。

在图像编辑方面，我们可以改变图像的大小、剪裁图像、调整图像亮度和对比度等。

在图像处理方面，我们可以进行图像滤波、边缘检测、图像分割和图像重建等操作。

此外，我们还可以进行图像的特征提取和图像匹配等高级处理。

三、模型建立Matlab是一种理想的工具，用于建立和验证各种数学模型。

在模型建立方面，Matlab提供了丰富的工具和函数。

首先，我们可以使用Matlab的符号计算工具箱来进行符号表达式的定义和运算，这对于建立复杂的数学模型非常有用。

其次，我们可以通过Matlab的最小二乘法和曲线拟合函数来进行数据拟合和参数估计。

最后，对于一些特殊的模型，我们可以使用Matlab的模型预测和仿真工具来验证和优化。

四、可视化Matlab提供了丰富的可视化工具，用于直观展示数据和模型结果。

首先，我们可以使用Matlab的绘图函数来制作各种类型的图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。

其次，Matlab还提供了强大的3D绘图功能，能够显示复杂的三维数据和模型。

此外，我们可以通过Matlab的图形用户界面工具箱来制作交互式的图形界面，实现更加灵活和便捷的操作。

MATLAB图像处理与计算教程第一章：MATLAB图像处理基础1.1 MATLAB图像处理介绍MATLAB是一种强大的计算软件，适用于各种领域的数据处理和分析。

图像处理是MATLAB的一个重要应用领域之一，可以帮助用户对数字图像进行分析、增强和处理。

1.2 图像读取和显示MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，用于读取、处理和显示图像。

用户可以使用imread函数读取图像文件，然后使用imshow函数显示图像。

1.3 图像基本操作在MATLAB中，用户可以对图像进行一系列基本的操作，如图像的剪裁、旋转、缩放和反转。

这些操作可以通过MATLAB的内置函数来实现，或者通过自定义函数来完成。

1.4 灰度图像处理灰度图像是一种只有灰度信息而没有彩色信息的图像。

在MATLAB中，用户可以对灰度图像进行直方图均衡化、增强对比度、滤波等操作，以改善图像的质量和可读性。

第二章：MATLAB图像滤波和增强2.1 图像滤波滤波是图像处理中常用的技术之一，可以去除图像中的噪声、平滑图像或者增强图像的特定频率成分。

MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波，用户可以根据具体需求选择适合的滤波方法。

2.2 图像增强图像增强是一种改善图像质量的技术，可以使图像更清晰、更亮丽。

在MATLAB中，用户可以使用直方图增强、锐化和去雾等方法来增强图像。

2.3 边缘检测边缘是图像中灰度值由低到高或由高到低的区域，边缘检测可以用于提取图像中的边缘特征。

MATLAB提供了多种边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子和Laplacian算子，用户可以根据实际需求选择合适的算法。

第三章：MATLAB图像分割和识别3.1 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，可以帮助用户提取图像中感兴趣的部分。

在MATLAB中，用户可以使用阈值分割、区域生长和边缘分割等方法来实现图像分割。

3.2 目标识别目标识别是指在图像中找到目标并判断目标的种类或属性。

MATLAB 数字图像处理技术4 MATLAB 图像增强4.1 原理、方法及体系结构三个阶段：图像预处理、特征抽取阶段、识别分析阶段。

目的：改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度；是图像变得有利于计算机处理。

方法：空间域增强方法、频域增强方法。

体系：图像增强：空间域、频率域、彩色增强空间域：像素点处理（图像灰度变换、直方图修正（中值滤波、均值滤波））、领域处理（图像平滑滤波、图像锐化滤波）频率域：低通滤波、高通滤波、同态滤波彩色处理：真彩色处理、伪彩色处理（灰度分层法、灰度变换法、频域伪彩色）4.2 对比度增强线性变换：(,)[(,)]N ng x y f x y m n M m-=-+-。

其中功能是把函数的灰度值(,)f x y 从范围[m,M]变为[n,N]。

非线性变换：分为对数变换和Gamma 变换。

前者表达式为(,)log[(,)1]g x y c f x y =+，其中c 为常数。

后者表达式为rf cr =，r 为CCD 图像传感器或胶片等的入射光的强度，为常数，灰度与光强成正比，则有1()r f g kr k c==，k 为常数通常为1，1/r 取0.4~0.8。

我们可以用一个函数imadjust 函数来实现： J=imadjust(I)；J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]);J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)。

其中灰度范围用归一化灰度值，范围[0,1]。

整个图像的[low_in;high_in]可以用函数stretch 函数来获得。

MATLAB image toolbox5.4还提供一个手动调节的控制面板，调用函数imconstrast 。

4.3 空域变换增强分为基于像素点和基于模板的两类方法。

像素选择：pixval 和impixel 。

MATLAB数字图像处理1 概述BW=dither(I)灰度转成二值图；X=dither(RGB,map)RGB转成灰度图，用户需要提供一个Colormap；[X,map]=gray2ind(I,n)灰度到索引；[X,map]=gray2ind(BW,n)二值图到索引，map可由gray(n)产生。

灰度图n默认64，二值图默认2；X=graylice(I,n)灰度图到索引图，门限1/n,2/n,…,(n-1)/n，X=graylice(I,v)给定门限向量v；BW=im2bw(I,level)灰度图I到二值图；BW=im2bw(X,map,level)索引图X到二值图；level是阈值门限，超过像素为1，其余置0，level在[0,1]之间。

BW=im2bw(RGB,level)RGB到二值图；I=ind2gray(X,map)索引图到灰度图；RGB=ind2rgb(X,map)索引图到RGB；I=rgb2gray(RGB)RGB到灰度图。

2 图像运算2.1 图像的读写MATLAB支持的图像格式有bmp,gif,ico,jpg,png,cur，pcx,xwd和tif。

读取（imread）：[1] A=imread(filename,fmt)[2] [X,map]=imread(filename,fmt)[3] […]=imread(filename)[4] […]=imread(URL,…)说明：filename是图像文件名，如果不在搜索路径下应是图像的全路径，fmt是图像文件扩展名字符串。

前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGB)；第二个读入索引图，map 为索引图对应的Colormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则map为空。

URL表示引自Internet URL中的图像。

写入（imwrite）：[1] R=imwrite(A,filename,fmt);[2] R=imwrite(X,map,filename,fmt);[3] R=imwrite(…,filename);[4] R=imwrite(…,Param1,V al1,Param2,Val2)说明：针对第四个，该语句用于指定HDF,JPEG,PBM,PGM,PNG,PPM,TIFF等类型输出文件的不同参数。