MATLAB数字图像处理中的指令用法

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。

1、不同滤波器的频域降噪1.1 理想低通滤波器(ILPF)I1=imread('eight.tif'); %读取图像I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);figure,subplot(1,3,1);imshow(I2) %显示灰度图像title('原始图像'); %为图像添加标题subplot(1,3,2);imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=40; %初始化d0for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点（i,j）在通带内的情况h=1; %通带变换函数else %点（i,j）在阻带内的情况h=0; %阻带变换函数ends(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3); %创建图形图像对象imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像title('ILPF滤波后的图像（d=40）');运行结果：1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF)I1=imread('eight.tif'); %读取图像I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);figure,subplot(1,3,1);imshow(I2) %显示灰度图像title('原始图像'); %为图像添加标题subplot(1,3,2);imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2; %对n赋初值n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=40; %初始化d0for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 h=1/(1+(d/d0)^(2*n)); %BLPF滤波函数s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3); %创建图形图像对象imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像title('BLPF滤波后的图像（d=40）');实验结果：1.3 指数型低通滤波器(ELPF)I1=imread('eight.tif'); %读取图像I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);figure,subplot(1,3,1);imshow(I2) %显示灰度图像title('原始图像'); %为图像添加标题subplot(1,3,2);imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=40;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 h=exp(log(1/sqrt(2))*(d/d0)^2);s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3); %创建图形图像对象imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像title('ELPF滤波后的图像（d=40）');运行结果：1.4 梯形低通滤波器(TLPF)I1=imread('eight.tif'); %读取图像I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);figure,subplot(1,3,1);imshow(I2) %显示灰度图像title('原始图像'); %为图像添加标题subplot(1,3,2);imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=10;d1=160;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if (d<=d0)h=1;else if (d0<=d1)h=(d-d1)/(d0-d1);else h=0;endends(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3); %创建图形图像对象imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像title('TLPF滤波后的图像'); %为图像添加标题运行结果：1.5 高斯低通滤波器(GLPF)I1=imread('eight.tif'); %读取图像I2=im2double(I1);I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01);I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01);figure,subplot(1,3,1);imshow(I2) %显示灰度图像title('原始图像'); %为图像添加标题subplot(1,3,2);imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像title('加噪后的图像');s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分移到频谱的中心[M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整n2=floor(N/2); %对N/2进行取整d0=40;for i=1:Mfor j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 h=1*exp(-1/2*(d^2/d0^2)); %GLPF滤波函数s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示endends=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复数的实部转化为无符号8位整数subplot(1,3,3); %创建图形图像对象imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像title('GLPF滤波后的图像（d=40）');运行结果：1.6 维纳滤波器[B,Cmap]=imread('eight.tif'); %读取MATLAB中的名为eight的图像I1=im2double(B);I2=imnoise(I1,'gaussian',0.01);I3=imnoise(I2,'salt & pepper',0.01);figure,subplot(1,3,1);imshow(I1) %显示灰度图像title('原始图像'); %为图像添加标题subplot(1,3,2);imshow(I3) %加入混合躁声后显示图像title('加噪后的图像');I4=wiener2(I3);subplot(1,3,3);imshow(I4); %显示wiener滤波后的图像title('wiener滤波后的图像');运行结果：结论：理想低通滤波器，虽然有陡峭的截止频率，却不能产生良好的效果，图像由于高频分量的滤除而变得模糊，同时还产生振铃效应。

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画图常用命令clc 清理命令窗口历史内容clear 清除所有内存存储的变量值clf 清除图形whos 显示各变量信息sqrt 开方edit 开编辑窗口linspace(a,b,N) 定义等差数列，a初值，b末值，N步数（即数据个数）logspace(a,b,N) 定义等比数列，初值10^a，末值10^b，N步数（即数据个数）A.*B 矩阵点乘，对应项相乘A./B 矩阵点除A.^B 矩阵点方（指数相同也要用点方）A=[a:n:b] 定义以a为开始，步长为n的等差数列，最后一个数不超过b（n省略代表步长为1）A' 矩阵转置A=[B,C;D] 矩阵拼凑e *10^exp e^format long 后续数据显示小数点后15位format short 后续数据显示小数点后4位format bank 后续数据显示小数点后2位（不适用于复数）format long/short e 后续数据科学技术法显示，并且小数点后15位/4位format long/short eng 后续数据类似科学技术法显示，但指数保持为3的整数倍，并且有效位数（15位+1/4位+1）format + 矩阵中各元素只显示正负，零为空格format rat 以分数形式显示有理数format long/short g Matlab自定最优显示load/save +文件名载入/储存工作区数据rem(a,b) a/b的余数size(A) A矩阵的大小[行数列数]ylim([0,1])help 打开帮助界面help+帮助界面中对应标题查看对应函数的使用nthroot(x,n) x的n次实数根sign(x) x大于零输出1；x等于零输出0；x小于零输出-1log10(x) lg(x)log(x) ln(x)【注：logb(a)=ln(a)/ln(b)】fix(x) 取整round(x) 对x四舍五入floor(x) 对x向负取整ceil(x) 对x向正取整factor(x) 对x因式分解gcd(a,b) 求a,b最大公约数lcm(a,b) 求a,b最小公倍数rats(x) 用分数表示xfactorial(x) x!nchoosek(n,k) 组合数n选kprimes(x) 找出小于x的素数isprime(x) x是素数，返回1sin(),cos(),tan()... 自变量为弧度asin(),acos(),atan()... 结果为弧度max(x),min(x) x适量中的最大、最小值[a,b]=max(A) A为一行时，a为最大值，b为最大值单行位置A为m行n列时，a为m行向量，对应各列最大值，b为m行向量，对应各列最大值在该列位置多个最大值时，位置默认第一个max(A,B) A、B同大，结果为A,B中对应位置最大值的汇总矩阵mean()/median()/mode() 求平均值/中位数/众数（众数选最小值）cumsum/cumprod(A) 求A的累加/累乘结果，生成与A同大小矩阵，（列运算）单矩阵运算sum/prod(A) A矩阵列求和/求积或求行向量和/积sort(A)/sort(A,'descend') 将A升序/降序排列（行向量自身升序/降序，矩阵列升序/降序）sortrows(A,n) 按第n列排列各行，n正升序，n负降序，n省略第一列升序size(x)/[a,b]=size(x) 返回[行数,列数]/给a、b赋值length(A) 矩阵A的最大长度（行数和列数的最大值）std(A) 求A的标准差（行向量自身求解，矩阵列求解）var(A) 求A的方差（行向量自身求解，矩阵列求解）rand/randn(m,n) 生成（0,1）m×n随机数矩阵/生成均值为0，标准差为1的高斯随机数矩阵（正态分布）【通过randn(m,n)*std+mean可得到均值为mean，标准差为std的正态分布随机数矩阵】A+B*i(complex(A,B)) 生成复数或复数矩阵real(A)/imag(A) 求实部/虚部isreal(A) 实数返回1coni(A) 求共轭【或用A'也可，但会发生行列互换】x为复数时abs(x)/angle(x) 求复数的模，与水平方向的夹角realmax/realmin 返回MATLAB能够使用的最大/最小浮点数intmax/intmin 返回MATLAB能够使用的最大/最小整数pi/i/j 圆周率/虚数/虚数clock 当前时间（一般使用fix（clock）增加可读性）date 返回日期，以字符串形式eps 返回MATLAB最小间隔矩阵A(n,:)/(:,m)【A(n,end)/(end,m)】A矩阵的第n行【最后一列】/第m列【最后一行】[A,B]=meshgrid(a,b),A.*B a,b为行向量，运行结果得a*b的m*n 维矩阵【meshgrid(x)等价于meshgrid(x,x)】zeros(m)/(m,n) m*m/m*n全零矩阵ones(m)/(m,n) m*m/m*n全一矩阵diag(A) 取对角元素为列向量diag(x) 若x为行向量或列向量，结果为对角阵其他元素为零diag(A,n/-n) 对角线右上/左下第n斜线上的元素fliplr(A)/flipud(A) A矩阵列/行进行对称翻转magic(m) 创建m*m维魔方矩阵作图xlabel/ylabel('') 添加x/y轴坐标title('') 添加表头grid 使图像出现网格figure(x) 创建或打开figure x窗口，之后作图均在该窗口进行hold on 保持图像窗口中之前的图像，进而在此作图不会清除之前图像（hold off取消）plot(x1,y1,x2,y2) 同时做两个图像plot(x) x为行向量，则以点数1至n为横轴，x为纵轴作图，按顺序依次连线plot(A) A为m*n矩阵，则图像为那条曲线，每条曲线横轴均为1至m，纵轴为相应列对应值plot(x,A) 以x为横轴，A的每一列为纵轴作图(x与A同维)plot(A,B) A与B需同维，对应列分别作为横轴和纵轴作图plot('标识符') 线型：-实线:点-.点画线--虚线点型：.点o圆圈xx形状+加号*星号s方形d菱形v下三角^上三角<左三角>右三角p五角星h六角星颜色：b蓝色g绿色r红色c青色m洋红色y黄色k黑色w白色【注】，多重输出可多重设定axis([a,b,c,d]) 限制图像x轴在[a,b]，y轴在[c,d]legend('string1','string2',etc) 按照作图顺序添加图注text(x,y,'string') 在（x,y）处添加文本‘string’gtext('string') 添加文本‘string’,位置由鼠标点击确定【注】（适用于string形式）输入希腊字母需要'\'+希腊字母读法；^ 可出现上标，_ 可出现下标若想输出_或^，可用\+相应符号subplot(m,n,k) 将图形窗口划分成m行n列，所有的绘图操作都在一行一行数的第k个子图中进行【注】clf针对消除一个figure窗口内的内容，而plot等一系列操作针对一个子图中，且hold on/off被限于特定一个子图中，不影响其他子图polar(x,y) 绘制极图semilogx/semilogy(x,y) x轴对数，y轴线性/x轴线性，y轴对数作图loglog(x,y) 双对数坐标作图bar(x)/barh(x) x为矢量时，按x绘制垂直/水平条形图x为矩阵时，按各行分组绘制垂直/水平条形图bar3(x)/bar3h(x) 同上，绘制三维条形图pie(x)/pie3(x) 绘制（三维）饼状图。

matlab的常用指令及其含义1、清除命令窗口clc2、清除变量clear3、清除figureclf4、生成一个图层figure()figure(1)figure('name','实例')gwin=figure('MenuBar','none','NumberTitle','off','Name','菜单创建演示','Position',[(rect(3)-N)/2,(rect(4)-N)/2,N,N],'Resize','off','Color','red');5、打印disp(a)fprintf('the value of pi is%6.2f\n',pi)6、字符串和数字转换str2num(123)num2str('123')7、取整函数floor(2.3)==2 %为向下取整ceil(2.3)==3 %为向上取整round(2.3)==2 %为取最接近的整数fix(-3.5)==-3 %为向0取整8、复数运算temp = complex(1,2) %构造函数,==2+5ireal(temp) == 1 %返回实部imag(temp)==5 %返回虚部abs(temp)==5.3852 %返回模conj(temp)==2-5i %返回共轭复数9、快速生成矩阵A=zeros(5) %5行5列的0矩阵B=ones(5) %5行5列的1矩阵A=zeros(m,n) %m行n列0矩阵B=ones(m,n) %m行n列1矩阵A=eye(5) %5行5列的单位矩阵B=rand(3,5) %3行5列的0~1之间的随机矩阵A=magic(5) %5行5列的魔方矩阵，注意这里行和列必须相同10、生成随机矩阵rand(1,5) %生成一个1行5列的矩阵，即行向量11、求最大值max12、数据库结果转矩阵data_mat = cell2mat(data_cell);data_cell是数据库返回的结果，data_mat是矩阵13、求转置矩阵a=[1; 2; 3];b=a.'; %点+单引号b->{1 2 3}14、打印时间disp(datestr(datetime('now')));15、将矩阵转化为列向量，即列矩阵B=A(:); %A是矩阵16、读取矩阵取前N行或N列A(1:2,:) %读取矩阵A的1~2行A(:,1:3) %读取矩阵A的1~3列17、矩阵运算（加、减、乘、除、点乘、点除等）（1）A+B; 表示矩阵A和矩阵B相加（各个元素对应相加）；（2）A-B; 表示矩阵A和矩阵B相减（各个元素对应相减）；（3）A*B; 表示矩阵A和矩阵B相乘；（4）A.*B; 表示矩阵A和矩阵B对应元素相乘（点乘）；（5）A/B; 表示矩阵A与矩阵B相除法；（6）A./B; 表示矩阵A和矩阵B对应元素相除（点除）；（7）A^B; 表示矩阵A的B次幂；（8）A.^B; 表示矩阵A的每个元素的B次幂18、获取数组的行数和列数[rows,colums]=size(cell_data); %cell_data是2行3列的数组，rows==2 colums==319、获取数组的指定行和指定列first = cell_data(1,:); %第一行所有列first = cell_data(:,1); %第一列所有行。

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。

l=imread('camerama n.tif);% 读取图像subplot(1,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(1,2,2),imhist(l) % 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。

l=imread('camerama n.tif);% 读取图像subplot(2,2,1),imshow(l) % 输出图像title(' 原始图像')% 在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(l) % 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(l,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数字图像处理intrans函数学习笔记intrans函数如下：function g = intrans(f,varargin)error (nargchk(2,4,nargin))%check inputclassin = class(f);%stroe the class of the input for use later.if strcmp(class(f),'double') & max(f(:))>1 & ~strcmp(varargin{1},'log')f = mat2gray(f);%if all the 3 conditions is filling the need .else% make sure the class(f) is in the class of double , f(:) means all the% elemnets in the martix F, and the max(f(:))>1 means if the max(f(:))>1 so% convert them into double , in this way they are all less then1.% strcmp(varargin[1],'log') is the string compare, and the varargin {1}% compares with log.f = im2double(f);endmethod = varargin{1};switch methodcase 'neg'g = imcomplement(f);case 'log'if length(varargin) == 1c = 1;elseif length(varargin) == 2c = varargin{2};elseif length(varargin) == 3c = varargin{2};classin = varargin{3};elseerror('Incorrect number of input for the log option.')endg = c*(log(1+double(f)));case 'gamma'if length(varargin) < 2error('not enough input for the gamma option')endgam = varargin{2};g = imadjust (f, [], [], gam);case 'stretch'if length(varargin) == 1%defaults vaulem = mean2(f);E = 4.0;elseif length(varargin) == 3m = varargin{2};E = varargin{3};else error('incorrect number of inputs for the srtetch option.')endg = 1./(1 + (m./(f+eps)).^E);otherwiseerror('unkown enhancement method.')end% g = changeclass(classin , g);说实话，对matlab的代码风格不是很习惯，后来看着看着感觉和才⾮常相似，也就看起来舒服多了这段代码刚开始没看懂，尤其是varargin{}的⼀直不明⽩，但加断点后，将整个程序跑了⼀遍，基本就明⽩了，这⾥不得不说，中⽂版书上将的不是很明⽩。

MATLAB实用源代码图像读取及灰度变换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图像旋转I = imread('cameraman.tif');figure,imshow(I);theta = 30;K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K)边缘检测I = imread('cameraman.tif');J1=edge(I,'sobel');J2=edge(I,'prewitt');J3=edge(I,'log');subplot(1,4,1),imshow(I);subplot(1,4,2),imshow(J1);subplot(1,4,3),imshow(J2);subplot(1,4,4),imshow(J3);1.图像反转MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H);2.灰度线性变换MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J);title('线性变换图像[0.1 0.5]');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K);title('线性变换图像[0.3 0.7]');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系3.非线性变换MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1),imshow(I1);title(' 灰度图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系J=double(I1);J=40*(log(J+1));H=uint8(J);subplot(1,2,2),imshow(H);title(' 对数变换图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系4.直方图均衡化MATLAB 程序实现如下：I=imread('xian.bmp');I=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I);subplot(2,2,2);imhist(I);I1=histeq(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);subplot(2,2,2);imhist(I1);5. 线性平滑滤波器用MA TLAB实现领域平均法抑制噪声程序：I=imread('xian.bmp');subplot(231)imshow(I)title('原始图像')I=rgb2gray(I);I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(232)imshow(I1)title(' 添加椒盐噪声的图像')k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');6.中值滤波器用MA TLAB实现中值滤波程序如下：I=imread('xian.bmp');I=rgb2gray(I);J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);subplot(231),imshow(I);title('原图像');subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波');subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子J=filter2(H,I1); %卷积运算subplot(2,2,3),imshow(J);title('sobel算子锐化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算subplot(2,2,4),imshow(J1);title('拉普拉斯算子锐化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系8.梯度算子检测边缘用MA TLAB实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,3,1);imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(2,3,2);imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=edge(I1,'roberts');figure;subplot(2,3,3);imshow(I2);title('roberts算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=edge(I1,'sobel');subplot(2,3,4);imshow(I3);title('sobel算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I4=edge(I1,'Prewitt');subplot(2,3,5);imshow(I4);title('Prewitt算子分割结果');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系9.LOG算子检测边缘用MA TLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像');I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度图像');I2=edge(I1,'log');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('log算子分割结果');10.Canny算子检测边缘用MA TLAB程序实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像')I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2);imshow(I1);title('灰度图像');I2=edge(I1,'canny');subplot(2,2,3);imshow(I2);title('canny算子分割结果');11.边界跟踪（bwtraceboundary函数）clcclear allI=imread('xian.bmp');figureimshow(I);title('原始图像');I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像figureimshow(BW);title('二值图像');dim=size(BW);col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标connectivity=8;num_points=180;contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);%提取边界figureimshow(I1);hold on;plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);title('边界跟踪图像');12.Hough变换I= imread('xian.bmp');rotI=rgb2gray(I);subplot(2,2,1);imshow(rotI);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;BW=edge(rotI,'prewitt');subplot(2,2,2);imshow(BW);title('prewitt算子边缘检测后图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;[H,T,R]=hough(BW);subplot(2,2,3);imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');title('霍夫变换图');xlabel('\theta'),ylabel('\rho');axis on , axis normal, hold on;P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));plot(x,y,'s','color','white');lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);subplot(2,2,4);,imshow(rotI);title('霍夫变换图像检测');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;hold on;max_len=0;for k=1:length(lines)xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);if(len>max_len)max_len=len;xy_long=xy;endendplot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');13.直方图阈值法用MA TLAB实现直方图阈值法：I=imread('xian.bmp');I1=rgb2gray(I);figure;subplot(2,2,1);imshow(I1);title(' 灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系[m,n]=size(I1); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置endsubplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图title('灰度直方图')xlabel('灰度值')ylabel(' 出现概率')I2=im2bw(I,150/255);subplot(2,2,3),imshow(I2);title('阈值150的分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I3=im2bw(I,200/255); %subplot(2,2,4),imshow(I3);title('阈值200的分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系14. 自动阈值法：Otsu法用MA TLAB实现Otsu算法：clcclear allI=imread('xian.bmp');subplot(1,2,1),imshow(I);title('原始图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系level=graythresh(I); %确定灰度阈值BW=im2bw(I,level);subplot(1,2,2),imshow(BW);title('Otsu 法阈值分割图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系15.膨胀操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀subplot(1,2,2);imshow(I2);title(' 膨胀后图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系16.腐蚀操作MATLAB 实现腐蚀操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像I1=rgb2gray(I);subplot(1,2,1);imshow(I1);title('灰度图像')axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀subplot(1,2,2);imshow(I2);title('腐蚀后图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系17.开启和闭合操作用MA TLAB实现开启和闭合操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素I2=imopen(I1,se); %开启操作I3=imclose(I1,se); %闭合操作subplot(2,2,3),imshow(I2);title('开启运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系subplot(2,2,4),imshow(I3);title('闭合运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系18.开启和闭合组合操作I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(3,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I);subplot(3,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1);I2=imopen(I1,se); %开启操作I3=imclose(I1,se); %闭合操作subplot(3,2,3),imshow(I2);title('开启运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系subplot(3,2,4),imshow(I3);title('闭合运算后图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系se=strel('disk',1);I4=imopen(I1,se);I5=imclose(I4,se);subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像title('开—闭运算图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系I6=imclose(I1,se);I7=imopen(I6,se);subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像title('闭—开运算图像');axis([50,250,50,200]);axis on; %显示坐标系19.形态学边界提取利用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp'); %载入图像subplot(1,3,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I1=im2bw(I);subplot(1,3,2),imshow(I1);title('二值化图像');axis([50,250,50,200]);grid on; %显示网格线axis on; %显示坐标系I2=bwperim(I1); %获取区域的周长subplot(1,3,3),imshow(I2);title('边界周长的二值图像');axis([50,250,50,200]);grid on;axis on;20.形态学骨架提取利用MATLAB实现如下：I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axis on;I1=im2bw(I);subplot(2,2,2),imshow(I1);title('二值图像');axis([50,250,50,200]);axis on;I2=bwmorph(I1,'skel',1);subplot(2,2,3),imshow(I2);title('1次骨架提取');axis([50,250,50,200]);axis on;I3=bwmorph(I1,'skel',2);subplot(2,2,4),imshow(I3);title('2次骨架提取');axis([50,250,50,200]);axis on;21.直接提取四个顶点坐标I = imread('xian.bmp');I = I(:,:,1);BW=im2bw(I);figureimshow(~BW)[x,y]=getpts。

其他常用的图像转换函数有：gray2ind函数，将灰度图像转换成索引图像。

Im2bw函数，将其它图像转化为二值图像。

Ind2gray函数，将索引图像转换成灰度图像。

Rgb2gray函数，将彩色图像转换成灰度图像。

1．利用imread( )函数读取一幅图像，存入一个数组中；2．利用whos 命令提取该读入图像flower.tif的基本信息；3．利用imshow()函数来显示这幅图像；函数执行语句A = imread('saturn.png');whosName Size Bytes Class AttributesA 1500x1200x3 5400000 uint8imshow(A)4．利用imfinfo函数来获取图像文件的压缩，颜色等等其他的详细信息；imfinfo('saturn.png')5．利用imwrite()函数来压缩这幅图象，将其保存为一幅压缩了像素的jpg 文件,设为flower.jpg;语法：imwrite(原图像，新图像，‘quality’,q), q取0-100。

imwrite(A,'xingxing.jpg','quality',25)B = imread('xingxing.jpg');6．同样利用imwrite()函数将最初读入的tif图象另存为一幅bmp图像,设为flower.bmp。

imwrite(A , 'xingxing.bmp')C = imread('xingxing.bmp');7．用im2bw将一幅灰度图像转化为二值图像，并且用imshow显示出来观察图像的特征。

F = imread('circbw.tif');im2bw(F)imshow(F)实验二图像直方图与灰度变换下面给出灰度变化的MATLAB程序f=imread('medicine_pic.jpg');g=imhist(f,256); %显示其直方图g1=imadjust(f,[0 1],[1 0]);%灰度转换，实现明暗转换(负片图像) figure,imshow(g1)g2=imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1]);%将0.5到0.75的灰度级扩展到范围[0 1] figure,imshow(g2)g=imread('point.jpg');h=log(1+double(g));%对输入图像对数映射变换h=mat2gray(h); %将矩阵h转换为灰度图片h=im2uint8(h); %将灰度图转换为8位图figure,imshow(h)下面给出直方图均衡化增强图像对比度的MATLAB程序：I=imread(‘pollen.jpg); % 读入原图像J=histeq(I); %对原图像进行直方图均衡化处理Imshow(I); %显示原图像Title(‘原图像’); %给原图像加标题名Figure；imshow(J); %显示直方图均衡化后的图像Title(‘直方图均衡化后的图像’) ; %给直方图均衡化后的图像加标题名Figure; subplot(1,2,1) ;%对直方图均衡化后的图像进行屏幕控制；作一幅子图作为并排两幅图的第1幅图Imhist(I,64); %将原图像直方图显示为64级灰度Title(‘原图像直方图’) ; %给原图像直方图加标题名Subplot(1,2,2); %作第2幅子图Imhist(J,64) ; %将均衡化后图像的直方图显示为64级灰度Title(‘均衡变换后的直方图’) ; %给均衡化后图像直方图加标题名1、利用自己编写的灰度直方图计算程序计算rice.tif图像的直方图，并与系统自带的计算程序进行对比。

MATLAB 图像处理命令使用1.MATLAB中图像处理的一些简单函数A、imreadimread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、imwriteimwrite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、imfinfoimfinfo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imshowimshow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。

数字图像处理及MATLAB实现实验四——图像变换1.图像的傅⾥叶变换⼀（平移性质）傅⾥叶变换的平移性质表明了函数与⼀个指数项相乘等于将变换后的空域中⼼移到新的位置，并且平移不改变频谱的幅值。

I=imread('1.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱%对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;figure(2)imshow(real(a));I=imread('2.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱%对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;figure(2)imshow(real(a));I=imread('3.bmp');figure(1)imshow(real(I));I=I(:,:,3);fftI=fft2(I);sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱%对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置RRfdp1=real(sfftI);IIfdp1=imag(sfftI);a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;figure(2)imshow(real(a));实验结果符合傅⾥叶变换平移性质2.图像的傅⾥叶变换⼆（旋转性质）%构造原始图像I=zeros(256,256);I(88:168,124:132)=1; %图像范围是256*256，前⼀值是纵向⽐，后⼀值是横向⽐imshow(I)%求原始图像的傅⾥叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J1=fftshift(F);figureimshow(J1,[550])%对原始图像进⾏旋转J=imrotate(I,90,'bilinear','crop');figureimshow(J)%求旋转后图像的傅⾥叶频谱J=fft2(I);F=abs(J);J2=fftshift(F);figureimshow(J2,[550])3.图像的离散余弦变换⼀%对cameraman.tif⽂件计算⼆维DCT变换RGB=imread('cameraman.tif');figure(1)imshow(RGB)I=rgb2gray(RGB);%真彩⾊图像转换成灰度图像J=dct2(I);%计算⼆维DCT变换figure(2)imshow(log(abs(J)),[])%图像⼤部分能量集中在左上⾓处figure(3);J(abs(J)<10)=0;%把变换矩阵中⼩于10的值置换为0，然后⽤idct2重构图像K=idct2(J)/255;imshow(K)4.图像的离散余弦变换⼆% I=imread('1.bmp');% figure(1)% imshow(real(I));% I=I(:,:,3);% fftI=fft2(I);% sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱% %对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置% RRfdp1=real(sfftI);% IIfdp1=imag(sfftI);% a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);% a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;% figure(2)% imshow(real(a));% I=imread('2.bmp');% figure(1)% imshow(real(I));% I=I(:,:,3);% fftI=fft2(I);% sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱% %对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置% RRfdp1=real(sfftI);% IIfdp1=imag(sfftI);% a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);% a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;% figure(2)% imshow(real(a));% I=imread('3.bmp');% figure(1)% imshow(real(I));% I=I(:,:,3);% fftI=fft2(I);% sfftI=fftshift(fftI); %求离散傅⾥叶频谱% %对原始图像进⾏⼆维离散傅⾥叶变换，并将其坐标原点移到频谱图中央位置% RRfdp1=real(sfftI);% IIfdp1=imag(sfftI);% a=sqrt(RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);% a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;% figure(2)% imshow(real(a));% %构造原始图像% I=zeros(256,256);% I(88:168,124:132)=1; %图像范围是256*256，前⼀值是纵向⽐，后⼀值是横向⽐% imshow(I)% %求原始图像的傅⾥叶频谱% J=fft2(I);% F=abs(J);% J1=fftshift(F);figure% imshow(J1,[550])% %对原始图像进⾏旋转% J=imrotate(I,90,'bilinear','crop');% figure% imshow(J)% %求旋转后图像的傅⾥叶频谱% J=fft2(I);% F=abs(J);% J2=fftshift(F);figure% imshow(J2,[550])% %对cameraman.tif⽂件计算⼆维DCT变换% RGB=imread('cameraman.tif');% figure(1)% imshow(RGB)% I=rgb2gray(RGB);% %真彩⾊图像转换成灰度图像% J=dct2(I);% %计算⼆维DCT变换% figure(2)% imshow(log(abs(J)),[])% %图像⼤部分能量集中在左上⾓处% figure(3);% J(abs(J)<10)=0;% %把变换矩阵中⼩于10的值置换为0，然后⽤idct2重构图像% K=idct2(J)/255;% imshow(K)RGB=imread('cameraman.tif');I=rgb2gray(RGB);I=im2double(I); %转换图像矩阵为双精度型T=dctmtx(8); %产⽣⼆维DCT变换矩阵%矩阵T及其转置T'是DCT函数P1*X*P2的参数B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');maxk1=[ 1111000011100000110000001000000000000000000000000000000000000000 ]; %⼆值掩模，⽤来压缩DCT系数B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask1); %只保留DCT变换的10个系数I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T); %重构图像figure,imshow(T);figure,imshow(B2);figure,imshow(I2);RGB=imread('cameraman.tif');I=rgb2gray(RGB);I=im2double(I); %转换图像矩阵为双精度型T=dctmtx(8); %产⽣⼆维DCT变换矩阵%矩阵T及其转置T'是DCT函数P1*X*P2的参数B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');maxk1=[ 1111000011100000100000000000000000000000000000000000000000000000 ]; %⼆值掩模，⽤来压缩DCT系数B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',mask1); %只保留DCT变换的10个系数I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T); %重构图像figure,imshow(T);figure,imshow(B2);figure,imshow(I2);5.图像的哈达玛变换cr=0.5;I=imread('cameraman.tif');I=im2double(I)/255; %将读⼊的unit8类型的RGB图像I转换为double类型的数据figure(1),imshow(I);%显⽰%求图像⼤⼩[m_I,n_I]=size(I); %提取矩阵I的⾏列数，m_I为I的⾏数，n_I为I的列数sizi=8;snum=64;%分块处理t=hadamard(sizi) %⽣成8*8的哈达码矩阵hdcoe=blkproc(I,[sizi sizi],'P1*x*P2',t,t');%将图⽚分成8*8像素块进⾏哈达码变换%重新排列系数CE=im2col(hdcoe,[sizi,sizi],'distinct');%将矩阵hdcode分为8*8互不重叠的⼦矩阵，再将每个⼦矩阵作为CE的⼀列[Y Ind]=sort(CE); %对CE进⾏升序排序%舍去⽅差较⼩的系数，保留原系数的⼆分之⼀，即32个系数[m,n]=size(CE);%提取矩阵CE的⾏列数，m为CE的⾏数，n为CE的列数snum=snum-snum*cr;for i=1:nCE(Ind(1:snum),i)=0;end%重建图像re_hdcoe=col2im(CE,[sizi,sizi],[m_I,n_I],'distinct');%将矩阵的列重新组织到块中re_I=blkproc(re_hdcoe,[sizi sizi],'P1*x*P2',t',t);%进⾏反哈达码变换，得到压缩后的图像re_I=double(re_I)/64; %转换为double类型的数据figure(2);imshow(re_I);%计算原始图像和压缩后图像的误差error=I.^2-re_I.^2;MSE=sum(error(:))/prod(size(re_I));。

MATLAB图像处理工具箱的使用方法导言：MATLAB作为一种常用的数学软件，被广泛应用于科学研究和工程领域。

其中的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）提供了许多功能强大的工具，用于处理和分析图像数据。

本文将介绍一些常用的图像处理工具箱的使用方法，帮助读者更好地掌握这一工具箱的优势。

一、图像的读取和显示要使用MATLAB进行图像处理，首先需要将图像读入MATLAB环境中，并显示出来。

通过imread函数可以方便地读取图像文件，如下所示：img = imread('image.jpg');这将会将名为'image.jpg'的图像读入img变量中。

接下来，使用imshow函数可以将图像显示在MATLAB的图像窗口中：imshow(img);通过这种方式，我们可以直观地了解图像的内容和特征。

二、图像的灰度化和二值化在很多图像处理应用中，我们常常需要将图像转换为灰度图像或二值图像。

在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像：gray_img = rgb2gray(img);这将把彩色图像img转换为灰度图像gray_img。

接下来，使用im2bw函数可以将灰度图像转换为二值图像：binary_img = im2bw(gray_img);这将把灰度图像gray_img转换为二值图像binary_img。

通过灰度化和二值化的处理，我们可以更方便地进行后续的图像分析和处理。

三、图像的平滑处理图像中常常存在噪声，这会对后续的分析和处理造成一定的干扰。

为减少这种噪声的影响，可以对图像进行平滑处理。

在MATLAB中，有多种方法可以实现图像的平滑处理，其中较常用的是均值滤波和高斯滤波。

通过使用函数imgaussfilt和imfilter，可以分别实现高斯滤波和均值滤波：smooth_img = imgaussfilt(img);或者smooth_img = imfilter(img, fspecial('average', [3 3]));这些函数可以在图像中应用指定的滤波器来平滑图像，从而减少噪声的干扰。

Matlab 图像处理相关函数命令大全一、通用函数：colorbar显示彩色条语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \colorbar(...,'peer',axes_handle)getimage 从坐标轴取得图像数据语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimageimshow显示图像语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...)montage在矩形框中同时显示多幅图像语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)i mmovie创建多帧索引图的电影动画语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)subimage在一副图中显示多个图像语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \subimage(x,y,...) \ subimage(...)truesize调整图像显示尺寸语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)warp将图像显示到纹理映射表面语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...)zoom 缩放图像语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\zoom(factor) \ zoom(fig,option)二、图像文件I/O函数命令imfinfo返回图形图像文件信息语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename)imread 从图像文件中读取（载入）图像语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \ [...]=imread(filename) \ [...]=imread(URL,...) \ [...]=imread(...,idx) (CUR,ICO,and TIFF only) \[...]=imread(...,'frames',idx) (GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \[...]=imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...) (ICO,CUR,PNG only)imwrite把图像写入（保存）图像文件中语法：imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt) \ imwrite(...,filename) \ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)imcrop剪切图像语法：I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \ I2=imcrop(I,rect) \X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \ [A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcrop(...)imresize 改变图像大小语法：B=imresize(A,m,method)imrotate 旋转图像语法：B=imrotate(A,angle,method) \ B=imrotate(A,angle,method,'crop')三、像素和统计处理函数corr2 计算两个矩形的二维相关系数语法：r=corr2(A,B)imcontour创建图像数据的轮廓图语法：imcontour(I,n) \ imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h] =imcontour(...)imfeature 计算图像区域的特征尺寸语法：stats=imfeature(L,measurements) \ stats=imfeature(L,measurements,n)imbist 显示图像数据的柱状图impixel 确定像素颜色值语法：P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \ P=impixel(I,c,r) \P=impixel(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \ [c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi) \ P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)improfile沿线段计算剖面图的像素值语法：c=improfile \ c=improfile(n) \ c=improfile(I,xi,yi) \ c=improfile(I,xi,yi,n)\ [cx,cy,c]=improfile(...) \ [cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi)\ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n) \ [...]=improfile(...,method)mean2计算矩阵元素的平均值语法：B=mean2(A)pixval显示图像像素信息语法：pixval onstd2 计算矩阵元素的标准偏移语法：b=std2(A)四、图像分析函数：edge 图像边缘检测语法：BW=edge(I,'sobel') \ BW=edge(I,'sobel',thresh) \ BW=edge(I,'sobel',thresh,direction) \ [BW,thresh]=edge(I,'sobel',...) \ BW=edge(I,'prewitt') \ BW=edge(I,'prewitt',thresh) \BW=edge(I,'prewitt',thresh,direction) \[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...) \ BW=edge(I,'roberts') \ BW=edge(I,'roberts',thresh)\ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh) \BW=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...) \BW=edge(I,'zerocross',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \ BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)qtgetblk 获取四叉树分解的块值语法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim) \ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)qtsetblk 设置四叉树分解中的块值语法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)五、图像增强函数histeq 用柱状图均等化增强对比语法：J=histeq(I,hgram) \ J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map,hgram) \ newmap=histeq(X,map)imadjust 调整图像灰度值或颜色映像表语法：J=imadjust(I,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \newmap=imadjust(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \RGB2=imadjust(RGB1,...)imnoise 增强图像的渲染效果语法：J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)medfilt2 进行二维中值过滤语法：B=medfilt2(A,[m n]) \ B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)ordfilt2 进行二维统计顺序过滤语法：B=ordfilt2(A,order,domain) \ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padopt)wiener2进行二维适应性去噪过滤处理语法：J=wiener2(I,[m n],noise) \ [J,noise]=wiener2(I,[m n])六、线性滤波函数conv2 进行二维卷积操作语法：C=conv2(A,B) \ C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')convmtx2 计算二维卷积矩阵语法：T=convmtx2(H,m,n) \ T=convmtx2(H,[m n])convn 计算n维卷积语法：C=convn(A,B) \ C=convn(A,B,'shape')filter2进行二维线性过滤操作语法：Y=filter2(h,X) \ Y=filter2(h,X,shape)fspecial创建预定义过滤器语法：h=fspecial(type) \ h=fspecial(type,parameters)七、线性二维滤波设计函数freqspace 确定二维频率响应的频率空间语法：[f1,f2]=freqspace(n) \ [f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshgrid') \ f=freqspace(N) \ f=freqspace(N,'whole')freqz2 计算二维频率响应语法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h) \[...]=freqz2(h,...,[dx dy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx) \ freqz2(...)fsamp2 用频率采样法设计二维FIR过滤器语法：h=fsamp2(Hd) \ h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])ftrans2 通过频率转换设计二维FIR过滤器语法：h=ftrans2(b,t) \ h=ftrans2(b)fwind1 用一维窗口方法设计二维FIR过滤器语法：h=fwind1(Hd,win) \ h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)fwind2 用二维窗口方法设计二维FIR过滤器语法：h=fwind2(Hd,win) \ h=fwind2(f1,f2,Hd,win)八、图像变换函数dct2进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)语法：B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n) \ B=dct2(A,[m n])dctmtx 计算离散余弦傅立叶变换语法：D=dctmtx(n)fft2 进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)语法：Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)fftn 进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)语法：Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)fftshift 快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心语法：Y=fftshift(X) \ Y=fftshift(X,dim)iradon 进行反radon变换语法：I=iradon(P,theta) \ I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...)phantom产生一个头部幻影图像语法：P=phantom(def,n) \ P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)r adon 计算radon变换语法：R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)九、边沿和块处理函数bestblk 确定进行块操作的块大小语法：siz=bestblk([m n],k) \ [mb,nb]=bestblk([m n],k)blkproc实现图像的显示块操作语法：B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)col2im 将矩阵的列重新组织到块中语法：A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])colfilt 利用列相关函数进行边沿操作语法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...) \B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \ B=colfilt(A,'indexed',...)im2col 重调图像块为列语法：B=im2col(A,[m n],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...)nlfilter进行边沿操作语法：B=nlfilter(A,[m n],fun) \ B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=nlfilter(A,'indexed',...)十、二进制图像操作函数applylut 在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作语法：A=applylut(BW,LUT)bwarea 计算二进制图像对象的面积语法：total=bwarea(BW)bweuler 计算二进制图像的欧拉数语法：eul=bweuler(BW)bwfill 填充二进制图像的背景色语法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwfill(...) \BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...)\ [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)bwlabel标注二进制图像中已连接的部分语法：L=bwlabel(BW,n) \ [L,num]=bwlabel(BW,n)bwmorph提取二进制图像的轮廓语法：BW2=bwmorph(BW1,operation) \ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)bwperim 计算二进制图像中对象的周长语法：BW2=bwperim(BW1) \ BW2=bwperim(BW1,CONN)bwselect 在二进制图像中选择对象语法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \ BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)dilate 放大二进制图像语法：BW2=dilate(BW1,SE) \ BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n)erode弱化二进制图像的边界语法：BW2=erode(BW1,SE) \BW2=erode(BW1,SE,alg) \ BW2=erode(BW1,SE,...,n)makelut 创建一个用于applylut函数的lookup表语法：lut=makelut(fun,n) \ lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)十一、区域处理函数roicolor 选择感兴趣的颜色区语法:BW=roicolor(A,low,high) \ BW=rocicolor(A,v)roifill 在图像的任意区域中进行平滑插补语法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I) \ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,yi) \ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)roifilt2 过滤敏感区域语法:J=roifilt2(h,I,BW) \ J=roifilt2(I,BW,fun) \ J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)roipoly 选择一个敏感的多边形区域语法:BW=roipoly(I,c,r) \ BW=roipoly(I) \ BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) \ [BW,xi,yi]=roipoly(...) \ [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...)十二、颜色映像处理函数brighten增加或降低颜色映像表的亮度语法：brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \newmap=brighten(cmap,beta)cmpermute 调整颜色映像表中的颜色语法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map) \ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index)cmunigue 查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像语法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \[Y,newmap]=cmunique(I)imapprox 对索引图像进行近似处理语法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \ [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \ Y=imapprox(X,map,newmap) \[...]=imapprox(...,dither_option)rgbplot 划分颜色映像表语法：rgbplot(cmap)十三、颜色空间转换函数hsv2rgb转换HSV值为RGB颜色空间：M=hsv2rgb(H)ntsc2rgb 转换NTSC值为RGB颜色空间：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap) \RGB=ntsc2rgb(YIQ)rgb2hsv 转换RGB值为HSV颜色空间：cmap=rgb2hsv(M)rgb2ntsc转换RGB值为NTSC颜色空间：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap) \YIQ=rgb2ntsc(RGB)rgb2ycbcr 转换RGB值为YCbCr颜色空间：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) \ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)ycbcr2rgb 转化YCbCr值为RGB颜色空间：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap) \ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)十四、图像类型和类型转换函数dither 通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像语法：X=dither(RGB,map) \ BW=dither(I)gray2ind转换灰度图像为索引图像语法：[X,map]=gray2ind(I,n) \ [X,map]=gray2ind(BW,n)grayslice 从灰度图像为索引图像语法：X=grayslice(I,n) \ X=grayslice(I,v)im2bw转换图像为二进制图像语法：BW=im2bw(I,level) \ BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level) im2double 转换图像矩阵为双精度型语法：I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \X2=im2double(X1,'indexed')double 转换数据为双精度型语法：double(X)unit8 、unit16转换数据为8位、16位无符号整型：i=unit8(x) \ i=unit16(x) im2unit8转换图像阵列为8位无符号整型语法：I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \X2=im2unit8(X1,'indexed')im2unit16 转换图像阵列为16位无符号整型语法：I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \X2=im2unit16(X1,'indexed')ind2gray 把检索图像转化为灰度图像语法：I=ind2gray(X,map)ind2rgb 转化索引图像为RGB真彩图像语法：RGB=ind2rgb(X,map)isbw 判断是否为二进制图像语法：flag=isbw(A)isgray判断是否为灰度图像语法：flag=isgray(A)isind 判断是否为索引图像语法：flag=isind(A)isrgb 判断是否为RGB真彩色图像语法：flag=isrgb(A)mat2gray 转换矩阵为灰度图像语法：I=mat2gray(A,[amin amax]) \ I=mat2gray(A)rgb2gray转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像语法：I=rgb2gray(RGB) \ newmap=rgb2gray(map)rgb2ind 转换RGB图像为索引图像语法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol) \ [X,map]=rgb2ind(RGB,n) \ X=rgb2ind(RGB,map) \ [...]=rgb2ind(...,dither_option)十五、新增图像处理工具箱函数adapthisteq 限制对比度直方图均衡化: J=adapthisteq(I) \J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)applycform 用于颜色空间变换out=applyform(I,C)bwboundaries描绘二进制图像边界语法： B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \B=bwboundaries(BW,CONN,options) [BW,CONN,options] \ [BL]=bwboundaries(...) \ [BLNA]=bwboundaries()bwtraceboundary 描述二进制图像中的物体B=bwtraceboundary(BW,P,fstep) \ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \B=bwtraceboundary(...N,dir)decorrstrech 对多通道图像进行去相关处理语法：S=decorrstretch(I) \ S=decorrstretch(I,TOL)dicomdict 获取或读取DICOM文件语法：dicomdict('set',dictionary) \ dictionary=dicomdict('get')getline用鼠标选择ployline语法：[x,y]=getline(fig) \ [x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed') getpts用鼠标选择像素点语法：[x,y]=getpts(fig) \ [x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getptsgetrect 用鼠标选择矩阵语法：rect=getrect(fig) \ rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)iccread 读取ICC剖面语法：P=iccread(filename)im2java2d 将图像转换为Java缓冲图像语法：jimage=im2java2d(I) \ jimage=im2java2d(X,MAP)imview 在图像与蓝旗中显示图像语法：imview(I) \ imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range) \ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \ h=imview(...) \ imview close allippl 检查IPPL的存在语法：TF=ippl \ [TF B]=ippliptdemos显示图像处理工具箱中的索引图像lab2double、lab2unit16、lab2unit8 将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据makecform 创造一个色彩转换结构poly2mask 把多边形区域转换成mask区域语法：BW=poly2mask(x,y,m,n)unitlut 查找表中A像素值语法：B=unitlut(A,LUT)xyz2double、xyz2unit16 将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。

附录 ＭＡＴＬＡＢ图像处理命令　１．ａｐｐｌｙｌｕｔ　功能：在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。

语法：A = applylut(BW,lut)举例lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2);BW1 = imread('text.tif');BW2 = applylut(BW1,lut);imshow(BW1)figure, imshow(BW2)相关命令：makelut２．ｂｅｓｔｂｌｋ　功能：确定进行块操作的块大小。

语法：siz = bestblk([m n],k)[mb,nb] = bestblk([m n],k)举例siz = bestblk([640 800],72)siz =64 50相关命令：blkproc３．ｂｌｋｐｒｏｃ　功能：MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320 实现图像的显式块操作。

语法：B = blkproc(A,[m n],fun)B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...)B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)B = blkproc(A,'indexed',...)举例I = imread('alumgrns.tif');I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))');imshow(I)figure, imshow(I2,[]);相关命令：colfilt, nlfilter,inline４．ｂｒｉｇｈｔｅｎ　功能：增加或降低颜色映像表的亮度。

语法：brighten(beta)newmap = brighten(beta)newmap = brighten(map,beta)brighten(fig,beta)相关命令：imadjust, rgbplot５．ｂｗａｒｅａ　功能：计算二进制图像对象的面积。

使用Matlab进行图像处理的常用函数介绍引言：图像处理是计算机科学和电子工程领域中的重要分支，它利用数字技术对图像进行各种操作和改变，以实现图像的增强、分割、恢复等目标。

而Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛应用于图像处理领域。

本文将介绍几个常用的Matlab图像处理函数，并结合实例进行详解。

一、图像读取与显示函数1. imread函数imread函数是Matlab中用于读取图像的函数，它可以读取各种图像格式（如JPEG、PNG、BMP等）的图像文件，并将其转换为Matlab中的矩阵形式。

示例：```img = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于在Matlab中显示图像，它可以接受矩阵形式的图像作为输入，并在新窗口中显示出来。

此外，imshow函数还可以对显示的图像进行一些调整，如调整图像的亮度、对比度等参数。

示例：```imshow(img); % 显示读取的图像```二、图像增强函数1. imadjust函数imadjust函数可以调整图像的亮度和对比度，以增强图像的视觉效果。

它通过对图像的像素值进行映射，将原始图像灰度值的范围进行调整，从而使图像的显示效果更好。

示例：```img_adjusted = imadjust(img, [0.2 0.8], [0 1]);```2. histeq函数histeq函数可以进行直方图均衡化处理，使图像的像素值在不同灰度级之间更均匀分布，从而增强图像的对比度和细节。

示例：```img_equalized = histeq(img);```三、图像滤波函数1. imfilter函数imfilter函数实现了不同类型的图像滤波算法，包括平滑滤波、锐化滤波等。

它可以对图像的每个像素点进行卷积运算，以消除噪声、增强边缘等。

示例：```filter = fspecial('average', [5 5]); % 创建一个平滑滤波器img_filtered = imfilter(img, filter); % 对图像进行平滑滤波```2. medfilt2函数medfilt2函数是一种中值滤波算法，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声、脉冲噪声等。

Matlab图像的读取和存储图像的读取l=imread( ‘ pout.tif ');imread是读取图像的函数。

pout.tif是matlab内置的图像，不管在什么程序内都可以直接读取。

这里我们来说几种常见的情形注：Matlab文件夹内有test.m,1.jpg,image文件夹，同时image文件夹内有2.jpg读取1.jpgI=imread( ‘1.jpg ');读取2.jpgI=imread( ‘ imag^pg ')相对寸路径的读取读取D:\1023\25\1.jpgI=i mread( ‘ D: 1.jpg '绝寸路径的读取读取D:\1023\25内20个图像。

for i=1:20I=imread([ ‘ D: ' ,num2str(i), ' .jpg ']);end图像的显示关于这三个函数用法的区别，主要的意思是：imshow显示按照原来的比例，而image会改变原来图像的比例。

imtool，很少用到。

一般用imshow就足够了。

那么什么时候用figure呢？当程序中只显示一幅图像时，直接imshow就可以。

然后当图像多的时候，就需要用到figuure;imshow(l1);figure;imshow(l2);figure;imshow(l3)如果想要在一张图片内，显示好几个图怎么办呢？title 显示在图像的上方，起到提示的作用。

l=imread('pout.tif);subplot(221);imshow(I);title('1');subplot(222);imshow(l);title(2);subplot(223);imshow(l);title(3);subplot(224);imshow(l);title('4');其中前面的22代表是2*2的分布，也可以是2*3,3*4等。