一些图像处理函数用法(精华)

数学函数图像操作方法总结数学函数图像操作方法总结如下：1. 平移：将函数图像沿x 轴或y 轴方向移动，可以使用平移公式进行计算。

对于函数y=f(x)，平移后的函数y=f(x-a) 表示沿x 轴正方向平移a 个单位，y=f(x)+b 表示沿y 轴方向平移b 个单位。

2. 缩放：将函数图像沿x 轴或y 轴方向进行放大或缩小。

对于函数y=f(x)，缩放后的函数y=a*f(bx) 表示沿x 轴方向放大a 倍，y=f(x/b)/a 表示沿x 轴方向缩小b 倍，y=a*f(x) 表示沿y 轴方向放大a 倍，y=f(x)/a 表示沿y 轴方向缩小a 倍。

3. 翻转：将函数图像沿x 轴或y 轴方向翻转。

对于函数y=f(x)，翻转后的函数y=-f(x) 表示沿x 轴翻转，y=f(-x) 表示沿y 轴翻转。

4. 对称：将函数图像关于某条直线对称。

对于函数y=f(x)，关于y 轴对称的函数为y=f(-x)，关于x 轴对称的函数为y=-f(x)，关于原点对称的函数为y=-f(-x)。

5. 拉伸和压缩：将函数图像在x 轴或y 轴方向进行拉伸或压缩。

对于函数y=f(x)，拉伸后的函数y=f(cx) 表示在x 轴方向拉伸c 倍，y=f(x/c) 表示在x 轴方向压缩c 倍，y=d*f(x) 表示在y 轴方向拉伸d 倍，y=f(x/d) 表示在y轴方向压缩d 倍。

6. 旋转：将函数图像绕坐标原点或任意点进行旋转。

旋转后的函数可以使用旋转公式进行计算。

例如，绕坐标原点逆时针旋转a 弧度的函数为y=f(x)cos(a)+f(-x)sin(a)，绕任意点(h, k) 逆时针旋转a 弧度的函数为y=f(x-h)cos(a)-f(x-h)sin(a)+k。

这些方法可以帮助对数学函数图像进行各种变换和操作，以便更好地理解和分析函数的性质和行为。

image24planarcolor用法
image24planarcolor是一种图像处理函数，用于在24位颜色模式下处理平面图像。

它可以用来对图像进行各种操作，例如调整颜色平衡、增强对比度、减少噪点等等。

使用image24planarcolor需要先将图像转换为24位颜色模式，然后将其传递给函数。

该函数接受多个参数，包括要处理的图像、处理类型、参数值等等。

可用的处理类型包括“调整亮度”、“调整对比度”、“调整色调”、“调整饱和度”、“减少噪点”等等。

不同的处理类型需要不同的参数值，例如调整亮度需要指定一个亮度增加量，调整对比度需要指定一个对比度增加量等等。

使用image24planarcolor还需要注意一些细节，例如要确保图像的尺寸和像素格式与处理要求相匹配，否则可能会出现错误。

此外，处理后的图像还需要进行保存或输出，以便进一步使用。

综上所述，image24planarcolor是一种强大的图像处理函数，可用于各种图像处理任务。

使用它需要对图像处理有一定的了解，并按照要求正确传递参数和处理图像。

- 1 -。

图像处理函数大全图像显示colorbar显示彩条getimage由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM）交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc缩放数据并显示为图像immovie由多帧图像制作电影imshow显示图像imview在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube显示一个彩色RGB立方体subimage在单个图形中显示多幅图像truesize调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread读一幅DICOM图像Dicomwrite写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid产生DICOM唯一的识别器Imfinfo返回关于图像的文件的信息Imread读图像文件Imwrite写图像文件图像算术Imabsdiff计算两幅图像的绝对差Imadd两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement图像求补Imdivide两幅图像相除，或用常数除图像Imlincomb计算图像的线性组合Immultiply两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract两幅图像相减，或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds求几何变换的输出范围Fliptform颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop修剪图像Imresize调整图像大小Imrotate旋转图像Imtransform对图像应用几何变换Intline整数坐标线绘制算法Makersampler创建重取样器结构Maketform创建几何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素Tformarray对N-D数组应用几何变换Tformfwd应用正向几何变换Tforminv应用反向几何变换Vstformfwd（DIPUM）可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr使用互相关校准控制点位置Cpselect控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素值及统计Corr2 计算二维相关系数Covmatrix（DIPUM）计算向量族的协方差矩阵Imcontour创建图像数据的轮廓线Imhist显示图像数据的直方图Impixel确定像素的彩色点Improfile计算沿着线段的像素值横截面Mean2 计算矩阵元素的均值Pixval显示关于像素的信息Regionprops测量图像区域的属性Statmoments（DIPUM）计算一幅图像直方图的统计中心距Std2 计算矩阵元素的标准偏差图像分析（包括分割、描述和识别）Bayesgauss（DIPUM）高斯模式的贝叶斯分类器Bound2eight（DIPUM）将4连接边界转换为8连接边界Bound2four（DIPUM）将8连接边界转换为4连接边界Bwboundaries追踪区域边界Bwtraceboundary追踪单个边界Bound2im（DIPUM）将边界转换为图像Boundaries（DIPUM）追踪区域边界Bsubsamp（DIPUM）对边界二次取样Colorgrad（DIPUM）计算一幅RGB图像的向量梯度Colorseq （DIPUM）分割一幅彩色图像Connectpoly（DIPUM）连接多边形的顶点Diameter（DIPUM）测量图像区域的直径Edge（DIPUM）在一幅亮度图像中寻找边缘Fchcode（DIPUM）计算边界的freeman链码Frdescp（DIPUM）计算傅里叶描绘子Graythresh使用Ostu方法计算图像的全局阈值Hough（DIPUM）Hough变换Houghlines（DIPUM）基于Hough变换提取线段Houghpeaks （DIPUM）在Hough变换中检测峰值Houghpixels（DIPUM）计算属于Hough变换bin的图像像素Ifrdescp（DIPUM）计算逆傅里叶描绘子Imstack2vectors（DIPUM）从图像堆栈提取向量Invmoments（DIPUM）计算图像不变距Mahalanobis（DIPUM）计算Mahalanobis距离Minperpoly（DIPUM）计算最小周长多边形Polyangles（DIPUM）计算多边形内角Princomp（DIPUM）得到主分量向量和相关量Qtdecomp执行四叉树分解Qtgetblk得到四叉树分解中的块值Qtsetblk在四叉树中设置块值Randvertex（DIPUM）随机置换多边形顶点Regiongrow （DIPUM）由区域生长来执行分割Signature（DIPUM）计算边界的标记Specxture（DIPUM）计算图像的谱纹理Splitmerge（DIPUM）使用分离-合并算法分割图像Statxture（DIPUM）计算图像中纹理的统计度量Strsimilarity（DIPUM）两个串间的相似性度量X2majoraxis（DIPUM）以区域的主轴排列坐标x图像压缩Compare（DIPUM）计算和显示两个矩阵间的误差Entropy （DIPUM）计算矩阵的熵的一阶估计Huff2mat（DIPUM）解码霍夫曼编码矩阵Huffman（DIPUM）为符号源建立一个变长霍夫曼码Im2jpeg（DIPUM）使用JPEG近似压缩一幅图像Im2jpeg2k（DIPUM）使用JPEG2000近似压缩一幅图像Imratio（DIPUM）计算两幅图像或变量中的比特率Jpeg2im（DIPUM）解码IM2JPEG压缩的图像Jpeg2k2im（DIPUM）解码IM2JPEG2K压缩的图像Lpc2mat（DIPUM）解压缩一维有损预测编码矩阵Mat2huff（DIPUM）霍夫曼编码矩阵Mat2lpc（DIPUM）使用一维有损预测编码矩阵Quantize （DIPUM）量化UINT8类矩阵的元素图像增强Adapthisteq自适应直方图量化Decorrstretch对多通道图像应用去相关拉伸Gscale（DIPUM）按比例调整输入图像的亮度Histeq使用直方图均衡化来增强对比度Intrans（DIPUM）执行亮度变换Imadjust调整图像亮度值或彩色映射Stretchlim寻找对比度拉伸图像的限制图像噪声Imnoise给一幅图像添加噪声Imnoise2（DIPUM）使用指定的PDF生成一个随机数数组Imnoise3（DIPUM）生成周期噪声线性和非线性空间滤波Adpmedian（DIPUM）执行自适应中值滤波Convmtx2 计算二维卷积矩阵Dftcorr（DIPUM）执行频率域相关Dftfilt（DIPUM）执行频率域滤波Fspecial创建预定义滤波器Medfilt2 执行二维中值滤波Imfilter滤波二维和N维图像Ordfilter2 执行二维顺序统计滤波Spfilt（DIPUM）执行线性和非线性空间滤波Wiener2 执行二维去噪滤波线性二维滤波器设计Freqspace确定二维频率响应间隔Freqz2 计算二维频率响应Fsamp2 使用频率取样设计二维FIR滤波器Ftrans2 使用频率变换设计二维FIR滤波器Fwind1 使用一维窗法设计二维滤波器Fwind2 使用二维窗法设计二维滤波器Hpfilter（DIPUM）计算频率域高通滤波器Lpfilter（DIPUM）计算频率域低通滤波器图像去模糊（复原）Deconvblind使用盲去卷积去模糊图像Deconvlucy使用Lucy-Richardson方法去模糊Deconvreg使用规则化滤波器去模糊Deconvwnr使用维纳滤波器去模糊Edgetaper使用点扩散函数锐化边缘Otf2psf 光传递函数到点扩散函数Pst2otf 点扩散函数到光传递函数图像变换Dct2 二维离散余弦变换Dctmtx离散余弦变换矩阵Fan2para 将扇形束投影变换为并行射束Fanbeam计算扇形射束变换Fft2 二维快速傅里叶变换Fftn N维快速傅里叶变换Fftshift颠倒FFT输出的象限Idct2 二维逆离散余弦变换Ifanbeam计算扇形射束逆变换Ifft2 二维快速傅里叶逆变换Ifftn N维快速傅里叶逆变换Iradon计算逆Radon变换Para2fan 将并行射束投影变换为扇形射束Phantom 生成头部仿真模型的图像Radon 计算Radon变换小波Wave2gray（DIPUM）显示小波分解系数Waveback（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波逆变换Wavecopy（DIPUM）存取小波分解结构的系数Wavecut（DIPUM）在小波分解结构中置零系数Wavefast（DIPUM）执行多灰度级二维快速小波变换Wavefilter（DIPUM）构造小波分解和重构滤波器Wavepaste（DIPUM）在小波分解结构中放置系数Wavework （DIPUM）编辑小波分解结构Wavezero（DIPUM）将小波细节系数设置为零领域和块处理Bestblk为块处理选择块大小Blkproc为图像实现不同的块处理Col2im 将矩阵列重排为块Colfilt按列邻域操作Im2col 将图像块重排为列Nlfilter执行一般的滑动邻域操作形态学操作（亮度和二值图像）Conndef默认连通性Imbothat执行底帽滤波Imclearborder抑制与图像边框相连的亮结构Imclose关闭图像Imdilate膨胀图像Imerode腐蚀图像Imextendedmax最大扩展变换Imextendedmin最小扩展变换Imfill填充图像区域和孔洞Imhmax H最大变换Imhmin H最小变换Imimposemin强制最小Imopen打开图像Imreconstruct形态学重构Imregionalmax局部最大区域Imregionalmin局部最小区域Imtophat执行顶帽滤波Watershed 分水岭变换形态学操作（二值图像）Applylut使用查表法执行邻域操作Bwarea计算二值图像中的对象面积Bwareaopen打开二值区域（删除小对象）Bwdist计算二值图像的距离变换Bweuler计算二值图像的欧拉数Bwhitmiss二值击不中操作Bwlabel在二维图像中标记连接分量Bwlabeln在N维二值图像中标记连接分量Bwmorph对二值图像执行形态学操作Bwpack打包二值图像Bwperim确定二值图像中的对象的周长Bwselect选择二值图像中的对象Bwulterode最终腐蚀Bwunpack解包二值图像Endpoints（DIPUM）计算二值图像的端点Makelut构建applylut使用的查找表结构元素（STREL）的创建和操作Getheight得到strel的高度Getneighbors得到strel邻域的偏移位置和高度Getnhood得到strel邻域Getsequence得到分解的strel序列Isflat对平坦的strel返回值Reflect 以其中心反射strelStrel创建形态学结构元素Translate 变换strel基于区域的处理Histroi（DIPUM）计算图像中的ROI的直方图Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜Roicolor基于颜色选择ROIRoifill在任意区域内平稳地内插Roifilt2 对ROI进行滤波Roipoly选择多边形ROI彩色映射处理Brighten 加亮或加暗彩色映射Cmpermute在彩色映射中重排颜色Cmunique寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像Colormap设置或得到彩色查找表Imapprox以很少的颜色近似被索引的图像Rgbplot绘制RGB彩色映射分量彩色空间转换Applyform应用独立于设备的彩色空间变换Hsv2rgb 将HSV值转换为RGB彩色空间Iccread读ICC彩色配置文件Lab2double 将L*a*b*彩色值转换为double类Lab2uint16 将L*a*b*彩色值转换为uint16类Lab2uint8 将L*a*b*彩色值转换为uint8类Makecform创建独立于设备的彩色空间变换结构Ntsc2rgb 将NTSC值转换为RGB彩色空间Rgb2hsv 将RGB值转换为HSV彩色空间Rgb2ntsc 将RGB值转换为NTSC彩色空间Rgb2ycbcr 将RGB值转换为YCBCR彩色空间Ycbcr2rgb 将YCBCR值转换为RGB彩色空间Rgb2hsi（DIPUM）将RGB值转换为HSI彩色空间Hsi2rgb （DIPUM）将HSI值转换为RGB彩色空间Whitepoint返回标准照明的XYZ值Xyz2double 将XYZ彩色值转换为double类Xyz2uint16 将XYZ彩色值转换为uint16类数组操作Circshift循环地移位数组Dftuv（DIPUM）计算网格数组Padarray填充数组Paddedsize（DIPUM）计算用于FFT的最小填充尺寸图像类型和类型转换Changeclass改变一幅图像的类Dither 使用抖动转换图像Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像Grayslice通过阈值处理从亮度图像创建索引图像Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像Im2double 将图像数组转换为双精度Im2java 将图像转换为Java图像Im2java2d 将图像转换为Java缓存的图像对象Im2uint8 将图像数组转换为8比特无符号整数Im2uint16 将图像数组转换为16比特无符号整数Ind2gray 将索引图像转换为亮度图像Ind2rgb 将索引图像转换为RGB图像Label2rgb 将标记矩阵转换为RGB图像Mat2gray 将矩阵转换为亮度图像Rgb2gray 将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像其他函数Conwaylaws（DIPUM）对单个像素应用Conway的遗传定律Manualhist（DIPUM）交互地生成2模式直方图Twomodegauss（DIPUM）生成一个2模式高斯函数Uintlut基于查找表计算新数组值工具箱参数Iptgetpref获得图像处理工具箱参数的值Iptsetpref设置图像处理工具箱参数的值Otus算法进行二值化（可省略为level=graythresh(K);I2=im2bw(I1,level); ）G = imread('1.jpg');I = rgb2gray(G);[m,n] = size(I);Hist = zeros(255);%直方图dHist = zeros(255);variance = zeros(255);%方差PXD = 0;for i = 1:mfor j = 1:nHist(uint8(I(i,j))) = Hist(uint8(I(i,j))) + 1; endendfor i = 1:255dHist(i) = Hist(i)/(m*n);endfor PXD = 1:255w0 = 0;w1 = 0;g0 = 0;g1 = 0;for i = 1:PXDg0 = g0 + i*dHist(i);w0 = w0 + dHist(i);endfor i = PXD+1 : 255g1 = g1 + i*dHist(i);w1 = w1 + dHist(i);endvariance(PXD) = w0*w1*(g0 - g1)*(g0 - g1); end PXD = 1;for i = 1:255if variance(PXD) < variance(i)PXD = i;endendfor i = 1:mfor j = 1:nif I(i,j) > PXDI(i,j) = 255;elseI(i,j) = 0;endendendimagBW = I;matlab图像处理形态学操作相关函数及用法实例下面是算法实现的程序代码：I1=imread('tire.tif'); %读灰度图tire.tifI2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。

imresize函数的用法一、介绍imresize函数是MATLAB中的一种图像处理函数，用于对图像进行缩放操作。

它可以将图像按照指定的比例进行缩小或放大，并且可以选择不同的插值算法来实现缩放操作。

二、语法imresize(A, scale, method)其中，A表示要进行缩放的图像，scale表示缩放比例，method表示插值算法。

三、参数说明1. A：要进行缩放的图像，可以是灰度图像或彩色图像。

2. scale：缩放比例，可以是一个标量或者一个二元组。

如果scale是一个标量，则表示将原始图像等比例缩小或放大；如果scale是一个二元组，则第一个元素表示在水平方向上的缩放比例，第二个元素表示在垂直方向上的缩放比例。

3. method：插值算法，可以选择以下几种：（1）nearest：最近邻插值法。

该方法会找到离目标点最近的已知点，并将其值作为目标点的值。

（2）bilinear：双线性插值法。

该方法会根据目标点周围四个已知点之间的距离和位置关系来计算目标点的值。

（3）bicubic：双三次插值法。

该方法会根据目标点周围16个已知点之间的距离和位置关系来计算目标点的值。

四、示例以下是一个简单的示例，演示如何使用imresize函数对图像进行缩放操作：```matlab% 读取原始图像I = imread('lena.jpg');% 将原始图像缩小一半J = imresize(I, 0.5);% 将原始图像放大两倍，并使用双线性插值法K = imresize(I, 2, 'bilinear');```在上面的示例中，首先使用imread函数读取了一张名为lena.jpg的图像，并将其存储在变量I中。

然后，使用imresize函数将该图像缩小了一半，并将结果存储在变量J中。

最后，使用imresize函数将该图像放大了两倍，并选择了双线性插值法作为插值算法，并将结果存储在变量K中。

一. 读写图像文件1. imreadimread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:\w01.tif')注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。

2. imwriteimwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’)3. imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:\w01.tif')二. 图像的显示1. imageimage函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如：a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12];image(a);2. imshowimshow函数用于灰度图像文件的显示，如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);3. colorbarcolorbar函数用显示图像的颜色条。

通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于绘图。

有时也许想改变颜色使用的方法。

函数caxis代表颜色轴，因为颜色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。

[cmin,cmax]=caxis返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。

它们通常被设成数据的最小值和最大值。

比如，函数mesh(peaks) 会画出函数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为[-6.5466，8.0752]，即Z的最小值和最大值。

这些值之间的数据点，使用从颜色映象中经插值得到的颜色。

如：i=imread('e:\w01.tif');imshow(i);colorbar;4 .figurefigure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)；/figure(2)；5.imagesc(a); caxis([-3 8]) ; colorbar;标尺标度从-3，到8 显示标度尺。

C语言图像处理函数大全，完整版∙∙1．图像平移图像平移只是改变图像在屏幕上的位置，图像本身并不发生变化。

假设原图像区域左上角坐标为(x0, y0)，右下角坐标为(x1, y1)，将图像分别沿x和y轴平移dx和dy，则新图像的左上角坐标为(x0 ＋dx, y0＋dy)，右下角坐标为(x1＋dx, y1＋dy)。

坐标平移变换公式为：x′ = x ＋dxy′ = y ＋dy在屏幕上实现图像的移动分为四个步骤：⑴保存原图像到缓冲区。

⑵擦除原图像。

⑶计算平移后的新坐标。

⑷在新的坐标位置重新显示原图像。

其中，擦除原图像的方法与图形变换中擦除原图形的方法一致，在实现中仍采用XOR异或方式画图擦除原图像。

对于新坐标值的计算还需要考虑边界情况，不要在图像平移后超出允许的屏幕范围。

此外，如果采用C函数getimage()和putimage()来保存和恢复图像，则图像的大小不能超过64K。

2．图像颠倒图像颠倒是指把定义好的图像区域上下翻转地显示在屏幕上。

分析图像颠倒的过程，可发现每行的图像信息都保持不变，而只是改变了行的顺序，将第一行与最后的第n行相互交换，第二行与第n－1行交换……，依此类推，从而实现了图像的颠倒。

只需采用按行交换的方式，即可方便地修改缓冲区内容，实现图像的颠倒。

基本步骤如下：(1) 用getimage()保存原图像，并擦除原图像。

(2) 计算图像的高度，即行数height；计算图像宽度width；计算保存一行图像信息height = bottom －top ＋1;width = right －left ＋1;linebytes = (width ＋7) ／8 ＊4;(3)利用行交换缓冲区linebuf在图像内存缓冲区中进行信息交换，即把第一行与最末行交换，第2行与第n－1行交换……，依此类推，直至全部交换完毕。

(4)把交换后的图像缓冲区内容重新显示在屏幕上。

3．图像镜像变换镜像变换是指将指定区域的图像左右翻转地显示在屏幕。

Matlab中常见函数的用法1 size（）函数1）s=size(A),当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。

2）[r,c]=size(A),当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。

3）size(A,n)如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。

其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。

如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。

2 padarray（）函数B = padarray(A,padsize,padval,direction)A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示。

padval和direction分别表示填充方法和方向。

它们的具体值和描述如下：Padval选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；'replicate'表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；'circular'图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。

Direction选项：'pre'表示在每一维的第一个元素前填充；'post'表示在每一维的最后一个元素后填充；'both'表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。

若参量中不包括direction，则默认值为'both'；若参量中不包含padval，则默认用0来填充。

若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。

matlab图像处理函数大全Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。

在Matlab中，有许多内置的图像处理函数，可以帮助我们实现各种图像处理任务。

本文将介绍一些常用的Matlab图像处理函数，帮助您更好地理解和运用这些函数。

1. imread函数imread函数用于读取图像文件，并将其存储为Matlab的图像矩阵。

它可以读取多种图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。

例如，可以使用以下代码读取名为"image.jpg"的图像文件：```matlabimage = imread('image.jpg');```2. imshow函数imshow函数用于显示图像。

它可以接受一个图像矩阵作为输入，并将其显示在Matlab的图像窗口中。

例如，可以使用以下代码显示之前读取的图像：```matlabimshow(image);```3. imresize函数imresize函数用于调整图像的大小。

它可以接受一个图像矩阵和目标大小作为输入，并返回调整大小后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将图像调整为200x200的大小：```matlabresized_image = imresize(image, [200, 200]);```4. rgb2gray函数rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。

它可以接受一个彩色图像矩阵作为输入，并返回一个灰度图像矩阵。

例如，可以使用以下代码将彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);```5. imadjust函数imadjust函数用于调整图像的对比度和亮度。

它可以接受一个灰度图像矩阵和目标对比度和亮度范围作为输入，并返回调整后的图像矩阵。

例如，可以使用以下代码增加图像的对比度和亮度：```matlabadjusted_image = imadjust(gray_image, [0.2, 0.8], [0, 1]);```6. imfilter函数imfilter函数用于对图像进行滤波操作。

C语言图像处理函数大全，完整版∙∙1．图像平移图像平移只是改变图像在屏幕上的位置，图像本身并不发生变化。

假设原图像区域左上角坐标为(x0, y0)，右下角坐标为(x1, y1)，将图像分别沿x和y轴平移dx和dy，则新图像的左上角坐标为(x0 ＋dx, y0＋dy)，右下角坐标为(x1＋dx, y1＋dy)。

坐标平移变换公式为：x′ = x ＋dxy′ = y ＋dy在屏幕上实现图像的移动分为四个步骤：⑴保存原图像到缓冲区。

⑵擦除原图像。

⑶计算平移后的新坐标。

⑷在新的坐标位置重新显示原图像。

其中，擦除原图像的方法与图形变换中擦除原图形的方法一致，在实现中仍采用XOR异或方式画图擦除原图像。

对于新坐标值的计算还需要考虑边界情况，不要在图像平移后超出允许的屏幕范围。

此外，如果采用C函数getimage()和putimage()来保存和恢复图像，则图像的大小不能超过64K。

2．图像颠倒图像颠倒是指把定义好的图像区域上下翻转地显示在屏幕上。

分析图像颠倒的过程，可发现每行的图像信息都保持不变，而只是改变了行的顺序，将第一行与最后的第n行相互交换，第二行与第n－1行交换……，依此类推，从而实现了图像的颠倒。

只需采用按行交换的方式，即可方便地修改缓冲区内容，实现图像的颠倒。

基本步骤如下：(1) 用getimage()保存原图像，并擦除原图像。

(2) 计算图像的高度，即行数height；计算图像宽度width；计算保存一行图像信息height = bottom －top ＋1;width = right －left ＋1;linebytes = (width ＋7) ／8 ＊4;(3)利用行交换缓冲区linebuf在图像内存缓冲区中进行信息交换，即把第一行与最末行交换，第2行与第n－1行交换……，依此类推，直至全部交换完毕。

(4)把交换后的图像缓冲区内容重新显示在屏幕上。

3．图像镜像变换镜像变换是指将指定区域的图像左右翻转地显示在屏幕。

函数图像的变换技巧例题和知识点总结函数图像是研究函数性质的重要工具，通过对函数图像进行变换，可以更直观地理解函数的特点和规律。

下面我们将介绍一些常见的函数图像变换技巧，并通过例题来加深理解。

一、平移变换1、水平平移对于函数\（y ＝ f(x)＼），将其图像向左平移\（h\）个单位，得到\（y ＝ f(x ＋ h)＼）；向右平移\（h\）个单位，得到\（y ＝ f(x h)＼）。

例如，函数\（y ＝ x^2\）的图像向左平移\（2\）个单位，得到\（y＝（x ＋ 2)＾2\）的图像；向右平移\（3\）个单位，得到\（y ＝（x 3)＾2\）的图像。

例题：将函数\（y ＝ 2x ＋ 1\）的图像向左平移\（3\）个单位，求平移后的函数表达式。

解：将\（x\）替换为\（x ＋ 3\），得到平移后的函数为\（y ＝ 2(x＋ 3) ＋ 1 ＝ 2x ＋ 7\）2、竖直平移函数\（y ＝ f(x)＼）的图像向上平移\（k\）个单位，得到\（y ＝ f(x) ＋ k\）；向下平移\（k\）个单位，得到\（y ＝ f(x) k\）。

例如，函数\（y ＝＼sin x\）的图像向上平移\（1\）个单位，得到\（y ＝＼sin x ＋ 1\）的图像；向下平移\（2\）个单位，得到\（y ＝＼sin x 2\）的图像。

例题：将函数\（y ＝＼log_2 x\）的图像向下平移\（2\）个单位，求平移后的函数表达式。

解：平移后的函数为\（y ＝＼log_2 x 2\）二、伸缩变换1、水平伸缩对于函数\（y ＝ f(x)＼），将其图像上所有点的横坐标伸长（或缩短）到原来的\（＼omega\）倍（＼（＼omega ＞0\）），纵坐标不变，得到\（y ＝ f(＼frac{1}｛＼omega}x)＼）。

当\（＼omega ＞ 1\）时，图像沿\（x\）轴缩短；当\（0 ＜＼omega ＜ 1\）时，图像沿\（x\）轴伸长。

例如，函数\（y ＝＼sin x\）的图像横坐标缩短到原来的\（＼frac{1}｛2}＼），得到\（y ＝＼sin 2x\）的图像；横坐标伸长到原来的\（2\）倍，得到\（y ＝＼sin ＼frac{1}｛2}x\）的图像。

VBA中的图像处理技巧和函数介绍VBA（Visual Basic for Applications）是一种非常强大的编程语言，可以在Microsoft Office应用程序（如Excel、Word和PowerPoint）中进行自动化操作和定制化编程。

在VBA中，图像处理是一个常见和重要的任务，它可以帮助我们对图像进行编辑、操作和分析。

本文将介绍一些VBA 中常用的图像处理技巧和函数，以帮助您更好地处理图像任务。

1. 插入和调整图片在VBA中，可以使用`Shapes`对象的`AddPicture`方法来插入图片。

例如，以下代码将插入一个名为"image.jpg"的图片到工作表的A1单元格位置：```VBAActiveSheet.Shapes.AddPicture "C:\image.jpg", msoFalse, msoTrue, Range("A1").Left, Range("A1").Top, -1, -1```使用`Left`和`Top`属性可以调整图片的位置，使用`Width`和`Height`属性可以调整图片的大小。

2. 裁剪图片VBA提供了`PictureFormat`对象来进行图片的裁剪操作。

例如，以下代码将裁剪A1单元格位置处的图片，使其宽度剩下原来的一半：```VBAActiveSheet.Shapes.Range(Array("Picture1")).PictureFormat.CropLeft = Range("A1").Width / 2```可以使用其他类似的属性如`CropTop`、`CropRight`和`CropBottom`来调整图片的其他部分。

3. 调整亮度和对比度通过调整图片的亮度和对比度，可以改变图像的整体明暗和色彩鲜艳度。

在VBA中，可以使用`AdjustBrightness`和`AdjustContrast`方法来实现。

matlabimread,imshow,subplot,figure,imwrite的用法1. imread：这个函数用于从文件中读取图像。

它的语法如下：```A = imread(filename)```其中，`filename`是字符串类型的参数，表示要读取的图像文件名。

`A`是一个矩阵，表示读取到的图像。

2. imshow：imshow函数用于显示图像。

它的语法如下：```imshow(A)```其中，`A`是一个矩阵，表示要显示的图像。

3. subplot：subplot函数用于在一个图形窗口中创建一个均匀的子图网格，并指定当前操作的子图。

它的语法如下：```subplot(m,n,p)```其中，`m`表示子图网格的行数，`n`表示子图网格的列数，`p`表示当前要操作的子图的位置。

4. figure：figure函数用于创建一个新的图形窗口。

它的语法如下：```figure```这个函数调用时不带参数，只创建一个新的图形窗口。

5. imwrite：imwrite函数用于将图像保存到一个文件中。

它的语法如下：```imwrite(A,filename)```其中，`A`是一个矩阵，表示要保存的图像，`filename`是保存图像的文件名。

这些函数在MATLAB中经常被用于图像处理和分析领域。

在具体使用时，我们可以结合其他函数一起使用，来完成一些复杂的图像处理任务。

例如，我们可以使用imread读取一张图像，然后使用imshow显示该图像：```A = imread('image.jpg');imshow(A);```我们也可以创建一个带有多个子图的图形窗口，并在不同的子图中显示不同的图像：```figure;subplot(2,2,1);imshow(A);subplot(2,2,2);imshow(B);subplot(2,2,3);imshow(C);subplot(2,2,4);imshow(D);```最后，我们还可以对处理后的图像使用imwrite保存到文件中：```C = someImageProcessingFunction(A);imwrite(C,'processed_image.jpg');```这些函数都是MATLAB中图像处理和分析的基本操作，通过它们的灵活使用，可以实现各种不同的图像处理任务。

Photoshop 函数大全概述本文档详细介绍了 Photoshop 中的各种函数，以帮助用户更有效地使用这一强大的图像处理工具。

图像处理函数1. 调整函数- 亮度/对比度调整：使用此函数可以增加或减少图像的亮度和对比度。

亮度/对比度调整：使用此函数可以增加或减少图像的亮度和对比度。

- 色阶调整：该函数可以调整图像的色阶，使图像的黑色和白色更清晰。

色阶调整：该函数可以调整图像的色阶，使图像的黑色和白色更清晰。

- 曲线调整：此函数允许用户通过对图像曲线进行调整来改变图像的亮度和对比度。

曲线调整：此函数允许用户通过对图像曲线进行调整来改变图像的亮度和对比度。

- 色相/饱和度调整：使用此函数可以改变图像的色调和饱和度。

色相/饱和度调整：使用此函数可以改变图像的色调和饱和度。

2. 选择函数- 魔棒工具：该函数允许用户根据颜色相似性选中图像中的区域。

魔棒工具：该函数允许用户根据颜色相似性选中图像中的区域。

- 套索工具：使用此函数可以手动选择图像中的区域。

套索工具：使用此函数可以手动选择图像中的区域。

- 快速选择工具：该函数可以根据用户的画笔轨迹自动选择类似的区域。

快速选择工具：该函数可以根据用户的画笔轨迹自动选择类似的区域。

3. 图层函数- 新建图层：使用此函数可以在当前图像上创建新的图层。

新建图层：使用此函数可以在当前图像上创建新的图层。

- 图层合并：该函数允许用户将多个图层合并成一个图层。

图层合并：该函数允许用户将多个图层合并成一个图层。

- 图层样式：使用此函数可以添加阴影、发光等效果到图层上。

图层样式：使用此函数可以添加阴影、发光等效果到图层上。

4. 文本函数- 新建文本图层：使用此函数可以在图像上创建文本图层。

新建文本图层：使用此函数可以在图像上创建文本图层。

- 文本编辑：该函数允许用户编辑文本的字体、字号等属性。

文本编辑：该函数允许用户编辑文本的字体、字号等属性。

总结本文档介绍了 Photoshop 中的一些常用函数，方便用户快速了解和使用。

RGB图象和索引图象的IPT函数的操作1．用于RGB图象，索引图象和灰度图象之间转换的IPT函数。

2. dither函数作用：基于RGB图象通过抖动处理来创建索引图象。

抖动处理是在色彩数目受限制的情况下，挑选较接近的颜色代替原色的一种处理方式，是一种使颜色过渡平滑的技术。

在灰度图象中，通过点的大小的微小变化，即：从在亮区域很小的点增加到暗区域很大的点来达到平滑。

格式：x=dither(rgb_image,map)例子：>>r=imread(‘RGB_iris.tif’);>>imshow(r)>>colormap(colorcube);>>x=dither(r,colorcube);>>figure,imshow(x,colorcube);dither函数同样适用于灰度图象。

格式：bw=dither(gray_image)其中，bw是二值图象。

例子：>>g=imread(‘Gray_iris.tif’);>>imshow(g);>>g1=dither(g);>>figure,imshow(g1);3. grayslice函数作用：通过多级门限处理把灰度图象转换成索引图象。

格式：x=grayslice(gray_image , n)它通过门限值1/n，2/n，… （n-1）/n对gray_image进行门限处理产生一个索引图象。

另一可替换格式为：x=grayslice(gray_image , v)其中v是门限值向量，v中的值必须是[0,1]范围内的。

当与colormap连用时，grayslice是伪彩色图象处理的基本工具。

例子：>>r=imread(‘Gray_iris.tif’);>>imshow(r);>>colormap(autumn);>> x=grayslice(r,100);>>figure,imshow(x,autumn);4．gray2ind函数作用：把灰度图象转化为索引图象。

1. blkproc( )用法blkproc功能：对图像进行分块处理调用形式： B = blkproc(A,[m n],fun, parameter1, parameter2, ...)B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)B = blkproc(A,'indexed',...)参数解释：[m n] ：图像以m*n为分块单位，对图像进行处理（如8像素*8像素）Fun：应用此函数对分别对每个m*n分块的像素进行处理parameter1, parameter2：要传给fun函数的参数mborder nborder：对每个m*n块上下进行mborder个单位的扩充，左右进行nborder个单位的扩充，扩充的像素值为0，fun函数对整个扩充后的分块进行处理。

这里：fun='P1*x*P2',fun的参数P1,P2,将T,T'传递给fun的参数，即：P1= T,P2=T'.2.dwt2( )用法d wt2功能：单级二维离散小波变换调用格式： [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'wname')[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D)其意义为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换。

cA,cH,cV,cD分别为近似细节分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量。

3.wavedec2( )用法waveder2功能：二维信号的多层小波分解调用格式：[C,S] = wavedec2(X,N,'wname')[C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)其意义为使用小波基函数'wname'对二维信号X进行N层分解。

4.idwt2( )用法idwt2功能：单级二维离散小波反变换调用格式：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)X = idwt2(...,'mode',MODE)其意义为由信号小波分解的近似信号cA和细节信号cH,cV,cD经小波反变换重构原信号X。

CV2.IMREAD函数是OpenCV库中用于读取图像文件的函数。

它的主要作用是将图像文件加载到内存中，以便后续的图像处理和分析。

CV2.IMREAD函数有着丰富的功能和灵活的参数设置，能够满足不同场景下的图像读取需求。

让我们来看一下CV2.IMREAD函数的基本用法。

当我们需要读取一张图像文件时，可以使用以下语句：img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)在这个例子中，'image.jpg'是需要读取的图像文件路径，而cv2.IMREAD_COLOR指定了图像的读取模式。

在这里，我们使用的是cv2.IMREAD_COLOR，表示以彩色图像的方式读取图像文件。

除了cv2.IMREAD_COLOR之外，CV2.IMREAD函数还有其他几种常用的图像读取模式，比如cv2.IMREAD_GRAYSCALE（灰度图像模式）、cv2.IMREAD_UNCHANGED（包含透明通道的图像模式）等。

通过设置不同的读取模式，我们可以根据需求灵活地读取不同类型的图像文件。

CV2.IMREAD函数的参数设置还包括其他一些扩展功能，比如指定图像的颜色通道顺序、加载透明通道等。

这些参数的设定可以帮助我们更好地理解图像的特性和结构，对后续的图像处理和分析工作非常重要。

在实际应用中，CV2.IMREAD函数的使用非常灵活。

除了读取本地的图像文件，它还可以读取网络上的图像资源，从视频流中提取图像帧等。

而且，CV2.IMREAD函数在图像读取过程中还支持对图像数据进行压缩、解码和格式转换，能够满足不同场景下的图像读取和处理需求。

CV2.IMREAD函数是OpenCV库中非常重要的图像处理函数，它不仅可以帮助我们高效地读取图像数据，还可以提供丰富的参数设置和灵活的功能扩展，满足了图像处理和分析的需求。

通过对CV2.IMREAD 函数的深入理解和灵活运用，我们能够更好地应用图像处理技术，实现更多样化的应用场景和业务需求。

VBA中图像处理与编辑的常用函数与技巧在VBA中，图像处理和编辑是一项重要的任务。

通过使用VBA中的常用函数和技巧，您可以有效地处理和编辑图像，以满足您的需求。

本文将介绍一些常用的VBA函数和技巧，帮助您在图像处理和编辑方面取得更好的结果。

一、图像处理函数1. 图片复制和粘贴在VBA中，可以使用Copy和Paste函数来复制和粘贴图片。

例如，使用以下代码将一张图片复制到剪贴板：```Sheet1.Shapes("图片1").Copy```然后使用以下代码将剪贴板中的图片粘贴到指定位置：```Sheet2.PasteSpecial Format:="Picture (Enhanced Metafile)",Link:=False```2. 图片缩放和调整大小使用VBA中的ShapeRange对象可以对图片进行缩放和调整大小。

例如，使用以下代码将图片缩放到50%的大小：```Sheet1.Shapes("图片1").ShapeRange.LockAspectRatio = msoFalseSheet1.Shapes("图片1").ShapeRange.ScaleWidth 0.5, msoFalse, msoScaleFromTopLeftSheet1.Shapes("图片1").ShapeRange.ScaleHeight 0.5, msoFalse, msoScaleFromTopLeft```3. 图片透明度通过更改图片的透明度，可以改变图片的可见度。

使用以下代码可以将一张图片的透明度设置为50%：```Sheet1.Shapes("图片1").PictureFormat.Transparency = 0.5```4. 图片剪切和裁剪使用VBA中的Crop函数可以裁剪图片。

例如，可以使用以下代码将图片上下裁剪20个单位：```Sheet1.Shapes("图片1").PictureFormat.CropTop = 20Sheet1.Shapes("图片1").PictureFormat.CropBottom = 20```二、图像编辑技巧1. 添加边框和阴影通过在VBA中添加边框和阴影，可以使图片更加突出。