MATLAB图像处理函数详解

图像处理函数详解——strel

功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。

用法：SE = strel(shape,parameters)

创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有

arbitrary'

'pair'

'diamond'

'periodicline'

'disk'

'rectangle'

'line'

'square'

'octagon

参数parameters一般控制SE的大小。

例子：

se1 = strel('square',6)

% 创建6*6的正方形

se2 = strel('line',10,45)

% 创建直线长度10，角度45

se3 = strel('disk',15)

% 创建圆盘半径15

se4 = strel('ball',15,5)

% 创建椭圆体，半径15，高度5

图像处理函数详解——roipoly

功能：用于选择图像中的多边形区域。

用法：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(...)

BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0.

BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。

BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。

例子：I = imread('eight.tif');

c = [222 272 300 270 221 194];

r = [21 21 75 121 121 75];

BW = roipoly(I,c,r);

imshow(I)

figure, imshow(BW)

图像处理函数详解——roifilt2

功能：用于对一个区域进行滤波。

用法：J = roifilt2(h,I,BW)

J = roifilt2(I,BW,fun)

J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)

J = roifilt2(h,I,BW)表示使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。BW为和I大小相同的二值图像。

J = roifilt2(I,BW,fun，P1,P2,...)表示用fun函数处理区域滤波图像I。参数P1、P2等为fun函数的输入参数。

例子：I = imread('eight.tif');

c = [222 272 300 270 221 194];

r = [21 21 75 121 121 75];

BW = roipoly(I,c,r);

h = fspecial('unsharp');

%指定滤波器

J = roifilt2(h,I,BW);

imshow(J), figure, imshow(J)

图像处理函数详解——roifill

（ROI——region-of-interest）

功能：对指定区域进行填充。

用法：J = roifill(I,c,r)

J = roifill(I)

[J,BW] = roifill(...)

J = roifill(x,y,I,xi,yi)

[x,y,J,BW,xi,yi] = roifill(...)

J = roifill(I,c,r) 填充由向量c,r指定的多边形，c和r分别为多边形的各顶点X、Y坐标。可用于擦除图像中的小物体。

J = roifill(I)用于交互式处理界面。

J = roifill(I,BW)用BW（和I大小一致）掩模填充此区域。如果为多个多边形，则分别执行插值填充。

例子：I = imread('eight.tif');

c = [222 272 300 270 221 194];

r = [21 21 75 121 121 75];

J = roifill(I,c,r);

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——roicolor

功能：可以根据颜色选定区域。

用法：BW = roicolor(A,low,high)

BW = roicolor(A,v)

BW = roicolor(A,low,high)色图范围为[low high]，返回这些像素选择区域。BW为大小和A相同的数组，若A中元素值在[low high]范围内，则返回值1，否则返回0.

BW = roicolor(A,v)返回图像A中像素与向量v相匹配的区域，BW为二值图像，1值为A中与v相匹配的地方。

例子：I = imread('rice.png');

BW = roicolor(I,128,255);

imshow(I);

figure, imshow(BW)

matlab图像处理函数详解——rgb2gray

功能：将真彩色图像转换成灰度图像或者将彩色色图转换成灰度色图。

用法：I = rgb2gray(RGB)

newmap = rgb2gray(map)

I = rgb2gray(RGB) 将真彩色图像RGB转换成灰度图像I

newmap = rgb2gray(map) 将彩色色图map转换成灰度色图newmap

例子：X=imread(‘peppers.png’);

BW = rgb2gray(X);

imview(BW)

Matlab图像处理函数：regionprops

这里给出在Matlab图像处理工具箱中非常重要的一个图像分析函数：regionprops。顾名思义：它的用途是get the properties of region，即用来度量图像区域属性的函数。语法STATS = regionprops(L,properties)描述测量标注矩阵L中每一个标注区域的一系列属性。L中不同的正整数元素对应不同的区域，例如：L中等于整数1的元素对应区域1；L 中等于整数2的元素对应区域2；以此类推。返回值STATS是一个长度为max(L(:))的结构数组，结构数组的相应域定义了每一个区域相应属性下的度量。properties 可以是由逗号分割的字符串列表、饱含字符串的单元数组、单个字符串 'all' 或者 'basic'。如果properties 等于字符串 'all'，则所有下述字串列表中的度量数据都将被计算，如果properties 没有指定或者等于 'basic'，则属性: 'Area', 'Centroid', 和 'BoundingBox' 将被计算。下面的列表就是所有有效的属性字符串，它们大小写敏感并且可以缩写。属性字符串列表Area

EquivDiameter

MajorAxisLength

BoundingBox

EulerNumber

MinorAxisLength

Centroid

Extent

Orientation

ConvexArea

Extrema

PixelIdxList

ConvexHull

FilledArea

PixelList

ConvexImage

FilledImage

Solidity

Eccentricity

Image

图像处理函数详解——padarray

功能：填充图像或填充数组。

用法：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：'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：'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，则默认用零来填充。若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。在计算结束时，图像会被修剪成原始大小。

举例：

A = [1 2; 3 4];

B = padarray(A,[3 2],'replicate','post')

图像处理函数详解——nlfilter

功能：用来执行通用的滑动邻域操作。

用法：B = nlfilter(A,[m n],fun)

B = nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...)

B = nlfilter(A,'indexed',...)

B = nlfilter(A,[m n],fun)表示对图像A的每一个m*n滑块应用函数fun。fun函数必须接受m*n块作为输入，并返回一个标量y，形如：

c=fun（x）

c为m*n块x的中心像素点的输入值。

例子：B = nlfilter(A,[3 3],@myfun);

其中myfun是以m文件如下：

function scalar = myfun(x)

scalar = median(x(:));

图像处理函数详解——montage

功能：在同一时间显示多帧图像中的所有帧。

用法：montage(I)

montage(BW)

montage(X,map)

montage(RGB)

h = montage(...)

montage(I) ——显示灰度图像I共k帧，I为m*n*1*k的数组

montage(BW) ——显示二值图像I共k帧，I为m*n*1*k的数组

montage(X,map)——显示索引图像I共k帧，色图由map指定为所有的帧图像的色图，X为m*n*1*k的数组

montage(RGB)——显示真彩色图像GRB共k帧，RGB为m*n*3*k的数组

例子：

mri=uint8(zeros(128,128,1,27));

for frame=1:27

[mri(:,:,:,frame),map]=imread('mri.tif',frame);

%把每一帧读入内存中

end

montage(mri,map);

函数详解——mat2gray

功能：将矩阵转化为灰度图像。

用法：I = mat2gray(A,[amin amax]) 把一个double类的任意数组转换成取值范围为[0 1]的亮度图像。其中图像I的取值范围也在0（黑色）到1（白色）之间。参数amin和amax表示将A中小于amin的值转换为0，将A中大于amax的值转换为1。

I = mat2gray(A) 将矩阵A中实际最小值和最大值分别赋给amin和amax。

举例：I = imread('rice.png');

J = filter2(fspecial('sobel'),I);

K = mat2gray(J);

imshow(I), figure, imshow(K)

图像处理函数详解——imclose

功能：对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。

用法：IM2 = imclose(IM,SE)

IM2 = imclose(IM,NHOOD)

用法和imopen相同，请在本论坛查找！

例子：

originalBW = imread('circles.png');

se = strel('disk',10);

closeBW = imclose(originalBW,se);

imview(closeBW)

图像处理函数详解——imopen

功能：对图像实现开运算，开运算一般能平滑图像的轮廓，消弱狭窄的部分，去掉细的突出。

用法：IM2 = imopen(IM,SE)

IM2 = imopen(IM,NHOOD)

IM2 = imopen(IM,SE)用结构元素SE实现灰度图像或二值图像的IM的形态开运算。SE 可以是单个结构元素对象或者结构元素对象数组。

IM2 = imopen(IM,NHOOD)用结构元素strel（NHOOD）执行开运算。

例子：

I = imread('snowflakes.png');

se = strel('disk',5);

I_opened = imopen(I,se);

imview(I_opened,[])

图像处理函数详解——imerode

功能：对图像实现腐蚀操作，即膨胀操作的反操作。

用法：IM2 = imerode(IM,SE)

IM2 = imerode(IM,NHOOD)

IM2 = imerode(IM,SE,PACKOPT,M)

IM2 = imerode(...,PADOPT)

IM2 = imerode(IM,SE) 腐蚀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。

IM2 = imerode(IM,NHOOD)腐蚀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。

IM2 = imerode(...,PADOPT)指出输出图像的大小（是否与输入图像大小一致）。

例子：

originalBW = imread('circles.png');

se = strel('disk',11);

erodedBW = imerode(originalBW,se);

imview(originalBW), imview(erodedBW)

图像处理函数详解——imdilate

功能：对图像实现膨胀操作。

用法：IM2 = imdilate(IM,SE)

IM2 = imdilate(IM,NHOOD)

IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)

IM2 = imdilate(...,PADOPT)

IM2 = imdilate(IM,SE) 膨胀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。

IM2 = imdilate(IM,NHOOD)膨胀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。

IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)定义IM是否是一个压缩的二值图像。

IM2 = imdilate(...,PADOPT)指出输出图像的大小。

例子：

I = imread('cameraman.tif');

se = strel('ball',5,5);

I2 = imdilate(I,se);

imshow(I), title('Original')

figure, imshow(I2), title('Dilated')

图像处理函数详解——imresize

功能：改变图像的大小。

用法：B = imresize(A,m)

B = imresize(A,m,method)

B = imresize(A,[mrows ncols],method)

B = imresize(...,method,n)

B = imresize(...,method,h)

imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。method的几种可选值：

'nearest'（默认值）最近邻插值

'bilinear'双线性插值

'bicubic'双三次插值

B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍

B = imresize(...,method,h)中的h可以是任意一个FIR滤波器（h通常由函数ftrans2、fwind1、fwind2、或fsamp2等生成的二维FIR滤波器）。

例子：I = imread('circuit.tif');

J =imresize(I,1.25);

%使用默认的最近邻插值法放大图像1.25倍

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——imnoise

功能：模仿噪声信息，相当于图像的相加运算。

用法：J = imnoise(I,type)

J = imnoise(I,type,parameters)

参数Type对应的噪声类型如下：

'gaussian'高斯白噪声

'localvar'0均值白噪声

'poisson'泊松噪声

'salt & pepper'盐椒噪声

'speckle'乘性噪声

例子：I = imread('eight.tif');

J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02);

%密度0.02的盐椒噪声

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——imhist

功能：显示图像的直方图。

输入数据类型可以是无符号8位、16位、有符号16位、单精浮点、字符型、逻辑型等数据。

用法：

imhist(I,n) 计算和显示图像I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认为256。如果I是二值图像，那么n仅有两个值。

imhist(X,map) 计算和显示索引图像x的直方图，map为调色板。

[counts,x] = imhist(...) 返回直方图数据向量counts或相应的色彩值向量x。

举例：

I=imread('rice.tif')

imshow(I)

figure,imhist(I)

图像处理函数详解——imfinfo

功能：获取图像文件的信息

用法：info = imfinfo(filename,fmt)

info = imfinfo(filename)

参数fmt对应于图像处理工具箱中所有支持的图像文件格式（如'bmp','jpg'等等）例子：info = imfinfo('canoe.tif')

info =

Filename:'canoe.tif'

FileModDate: '25-Oct-1996 22:10:39'

FileSize: 69708

Format: 'tif'

FormatVersion: []

Width: 346

Height: 207

BitDepth: 8

ColorType: 'indexed'

FormatSignature: [73 73 42 0]

ByteOrder: 'little-endian'

NewSubfileType: 0

BitsPerSample: 8

Compression: 'PackBits'

PhotometricInterpretation: 'RGB Palette'

StripOffsets: [9x1 double]

SamplesPerPixel: 1

RowsPerStrip: 23

StripByteCounts: [9x1 double]

XResolution: 72

YResolution: 72

ResolutionUnit: 'Inch'

Colormap: [256x3 double]

PlanarConfiguration: 'Chunky'

TileWidth: []

TileLength: []

TileOffsets: []

TileByteCounts: []

Orientation: 1

FillOrder: 1

GrayResponseUnit: 0.0100

MaxSampleValue: 255

MinSampleValue: 0

Thresholding: 1

图像处理函数详解——imcomplement

功能：对图像进行求反运算。

用法：IM2 = imcomplement(IM)

计算图像IM的负片。图像IM可以是二值图像、灰度图像、或者RGB图像。IM2和IM类型相同。

例子：

X = uint8([ 255 10 75; 44 225 100]);

X2 = imcomplement(X)

X2 =

0 245 180

211 30 155

bw = imread('text.png');

bw2 = imcomplement(bw);

subplot(1,2,1),imshow(bw)

subplot(1,2,2),imshow(bw2)

I = imread('glass.png');

J = imcomplement(I);

imshow(I), figure, imshow(J)

图像处理函数详解——imapprox

功能：减少索引图像的色彩数，能够指定新色图的色彩数。即对索引图像进行近似处理。

用法：[Y,newmap] = imapprox(X,map,n)

[Y,newmap] = imapprox(X,map,tol)

Y = imapprox(X,map,newmap)

[...] = imapprox(...,dither_option)

[Y,newmap] = imapprox(X,map,n)表示把索引图像和色图map进行最小值量化逼近。函数返回索引图像和新的色图newmap，色图至多有n种色彩。

[Y,newmap] = imapprox(X,map,tol) 表示把索引图像和色图map进行均衡量化逼近。新色图newmap至多有(floor(1/tol)+1)^3种色彩，tol的范围必须为[0,1.0]。

例子：[X, map] = imread('trees.tif');

[Y, newmap] = imapprox(X, map, 16);

imview(Y, newmap)

图像处理函数详解——imadjust

功能：

调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。

用法：

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

将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了，

也就是说，low_in以下的值映射到low_out，high_in以上的值映射到high_out。它们都可以使用空的矩阵[]，默认值是[0 1]。

newmap = imadjust(map,[low_in high_in],[low_out

high_out],gamma)

调整索引色图像的调色板map。

RGB2 = imadjust(RGB1,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行调整。随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。

参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。如果gamma 小于1，映射被加权到更高的输出值。如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。

举例：

调整灰度图像：K = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);

figure, imshow(K)

调整RGB图像：RGB1 = imread('football.jpg');

RGB2 = imadjust(RGB1,[.2 .3 0; .6 .7 1],[]);

imshow(RGB1 ), figure, imshow(RGB2)

图像处理函数详解——imadd

功能：实现图像相加运算。

用法：Z = imadd(X,Y)

例子：I = imread('rice.png');

J = imread('cameraman.tif');

K = imadd(I,J,'uint16');

%转换数据类型，然后将图像相加

imshow(K,[])

图像处理函数详解——im2uint8

功能：将图像转换为8位无符号整型。也可将输出值限定在[0 255]内。

用法：I2 = im2uint8(I)

RGB2 = im2uint8(RGB)

I = im2uint8(BW)

X2 = im2uint8(X,'indexed')

举例：I = reshape(uint8(linspace(0,255,255)),[5 5])

I2 = im2uint8(I)

图像处理函数详解——im2bw

功能：通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。

用法：BW = im2bw(I,level)

BW = im2bw(X,map,level)

BW = im2bw(RGB,level)

分别将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。

Level是归一化的阈值，值域为[0，1]。Level可以由函数graythresh（I）来计算。

例子：load trees

BW = im2bw(X,map,0.4);

imview(X,map),imview(BW)

图像处理函数详解——histeq

功能：直方图均衡化。

用法：

J = histeq(I,hgram) 将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。hgram中的各元素的值域为[0,1]。

J = histeq(I,n) 指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为64。

[J,T] = histeq(I,...) 返回从能将图像I的灰度直方图变换成图像J的直方图变换T。

newmap = histeq(X,map,hgram)

newmap = histeq(X,map)

[newmap,T] = histeq(X,...)

这三个是针对索引图像调色板的直方图均衡化，用法和灰度图像的一样。

举例：

I = imread('tire.tif');

J = histeq(I);

imshow(I)

figure, imshow(J)

图像处理函数详解——dither

功能：可以把真彩色图像装换成索引图像或者把灰度图像转换为二值图像。

用法：X = dither(RGB,map)

BW = dither(I)

X = dither(RGB,map,Qm,Qe)

X = dither(RGB,map)表示把真彩色图像RGB按指定的色图map抖动成索引图像X，但map不能超过65536种颜色。

BW = dither(I)

表示把灰度图像I抖动成二值图像BW

X = dither(RGB,map,Qm,Qe) Qm表示沿每个颜色轴反转颜色图的量化的位数，Qe表示颜色空间计算误差的量化位数。如果Qe＜Qm，则不进行抖动操作。默认值Qe=5，Qm=8 例子：I = imread('cameraman.tif');

BW = dither(I);

imview(BW)

图像处理函数详解——conv2

功能：是二维卷积运算函数（与convmtx2相似）。如果a和b是两个离散变量n1和n2的函数，则关于a和b的二维卷积运算数学公式如下：

用法：C = conv2(A,B)

C = conv2(hcol,hrow,A)

C = conv2(...,'shape')

C = conv2(A,B)计算数组A和B的卷积。如果一个数组描述了一个二维FIR滤波器，则另一个数组被二维滤波。当A的大小为[ma,na],B的大小为[mb,nb]时，C的大小为

[ma+mb-1,mb+nb-1]。‘shape’见下表

参数值含义

‘full’默认值，返回全部二维卷积值。

‘same’返回与A大小相同卷积值的中间部分

‘valid’

当all(size(A)>=size(B)),C的大小为[ma+mb-1,mb+nb-1]；否则，C返回[]。在n维卷积运算中，C的大小为max(size(A)- size(B)+1,0)

例子：

s = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];

A = zeros(10);

A(3:7,3:7) = ones(5);

H = conv2(A,s);

mesh(H)

图像处理函数详解——colfilt

功能：以列方法进行邻域处理，也可执行常规非线性滤波（自己理解的）。

用法：B = colfilt(A,[m n],block_type,fun)

该函数生成了一幅图像Ａ，在Ａ中，每一列对应于其中心位于图像内某个位置的邻域所包围的像素。然后将函数应用于该矩阵中。[m n]表示大小为m行n列的邻域。block_type表示了一个字符串，包括'distinct','sliding'两种，其中'sliding'是在输入图像中逐个像素地滑动该m乘n的区域。fun表示引用了一个函数进行处理，函数返回值的大小必须和原图像大小相同。

举例：I = imread('tire.tif');

imshow(I)

I2 = uint8(colfilt(I,[5 5],'sliding',@mean));

figure, imshow(I2)

图像处理函数详解——bwperim

功能：查找二值图像的边缘。

用法：BW2 = bwperim(BW1)

BW2 = bwperim(BW1,conn)

BW2 = bwperim(BW1,conn)表示从输入图像BW1中返回只包括对象边缘像素点的图像。

conn的定义值如下：

维数参数值说明

对二维

44邻域

88邻域

对三维66邻域1818邻域2626邻域

例子：

BW1 = imread('circbw.tif');

BW2 = bwperim(BW1,8);

imshow(BW1)

figure, imshow(BW2)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n)

[L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。

[L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num

图像处理函数详解——bwareaopen

功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。

例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)