第二章MATLAB图像运算
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
MATLAB科学计算与图像处理教程
MATLAB科学计算与图像处理教程第一章：MATLAB入门MATLAB是一种高级数值计算和图像处理软件，其功能强大且易于使用。
本章将介绍MATLAB的基本操作和编程语法，帮助读者快速上手。
1.1 MATLAB环境搭建首先，需要下载并安装MATLAB软件。
安装完成后，打开MATLAB，可以看到主界面和命令窗口。
主界面提供了各种常用工具和功能的入口，而命令窗口则用于输入和执行MATLAB命令。
1.2 MATLAB变量和矩阵在MATLAB中，变量和矩阵是最基本的数据类型。
可以通过赋值操作将某个值或一组值赋给变量，例如：x = 5。
而矩阵则是一个二维数组，可以存储多个数值。
可以使用矩阵运算来对矩阵进行加减乘除等操作。
1.3 MATLAB函数和脚本MATLAB提供了许多预定义函数，可以直接调用来完成特定的数学运算和数据处理任务。
同时，也可以编写自定义函数和脚本，以实现更复杂的功能。
函数是可以被重复使用的代码块，而脚本则是按照顺序执行的一系列命令。
第二章：科学计算应用MATLAB在科学计算领域有广泛的应用，本章将介绍其中几个常见的应用场景，并给出实例演示。
2.1 数据分析与统计MATLAB提供了丰富的数据分析和统计函数，可以对数据进行描述性分析、统计检验、回归分析、时间序列分析等。
以描述性统计分析为例，可以使用mean函数计算平均值，std函数计算标准差，hist函数绘制直方图等。
2.2 信号处理MATLAB在信号处理领域具有强大的功能，可以进行数字滤波、频域分析、语音处理等。
以音频信号处理为例，可以使用fft 函数进行傅里叶变换，filter函数进行数字滤波，sound函数进行音频播放等。
2.3 控制系统设计MATLAB在控制系统设计和仿真方面有很高的应用价值。
可以使用Control System Toolbox进行系统建模、控制器设计和系统仿真。
以PID控制器设计为例，可以使用pid函数进行参数调整，sim函数进行系统仿真，step函数绘制系统响应曲线等。
第二章 MATLAB基础
3 ）向量是一个数学量，一般高级语言中也未引入， 它可视为矩阵的特例。从MATLAB的工作区可以查 看到：一个 n 维的行向量是一个 1 × n 阶的矩阵，而 一个n维的列向量则当成n×1阶的矩阵。 如A＝[1 2 3 4]就是一个4维的行向量。也可看成是 一个一维数组，还要看成是一个1×4阶的矩阵。
3
数据类型转换函 数 uint8 uint16 uint32 uint64 int8 int16 int32 int64
说 明 无符号8位整数 无符号16位整数 无符号32位整数 无符号64位整数 有符号8位整数 有符号16位整数 有符号32位整数 有符号64位整数
字节数 1 2 4 8 1 2 4 8
22
【例 2.8】变量赋值 >> a=3.14 a= 3.1400 >> class(a) %函数class用来是判断变量数据类 型的 ans = double %变量a是双精度的浮点型数据
23
>> a='hello!' hello! >> class(a) ans = char
%变量a重新赋值
13
>> whos Name Size a 1x1 x 1x1 y 1x1 z 1x1
Bytes Class Attributes 16 double complex 4 int32 4 int32 8 int32 complex
14
2.2MATLAB的常量及变量
2.2.1常量 常量是程序语句中取不变值的那些量。如表达式 y=0.314*x，其中就包含一个0.314这样的数值常数，它 便是一个数值常量。而在另一表达式s='Hello'中，单引 号内的英文字符串“Hello”则是一个字符串常量。
第2章--MATLAB数据及其运算-习题答案教学内容
第2章--M A T L A B数据及其运算-习题答案第2章 MATLAB数据及其运算习题2一、选择题1．下列可作为MATLAB合法变量名的是（）。
D A．合计 B．123 C．@h D．xyz_2a 2．下列数值数据表示中错误的是（）。
CA．+10 B．1.2e-5 C．2e D．2i3．使用语句t=0:7生成的是（）个元素的向量。
A A．8 B．7 C．6 D．54．执行语句A=[1,2,3;4,5,6]后，A(3)的值是（）。
B A．1 B．2 C．3 D．45．已知a为3×3矩阵，则a(:,end)是指（）。
D A．所有元素 B．第一行元素C．第三行元素 D．第三列元素6．已知a为3×3矩阵，则运行a (1)=[]后（）。
A A．a变成行向量 B．a变为2行2列C．a变为3行2列 D．a变为2行3列7．在命令行窗口输入下列命令后，x的值是（）。
B >> clear>> x=i*jA．不确定 B．-1 C．1 D．i*j 8．fix(354/100)+mod(354,10)*10的值是（）。
D A．34 B．354 C．453 D．439．下列语句中错误的是（）。
BA．x==y==3 B．x=y=3C．x=y==3 D．y=3,x=y10．find(1:2:20>15)的结果是（）。
CA．19 20 B．17 19C．9 10 D．8 911．输入字符串时，要用（）将字符括起来。
C A．[ ] B．{ } C．' ' D．" " 12．已知s='显示"hello"'，则s的元素个数是（）。
A A．9 B．11 C．7 D．1813．eval('sqrt(4)+2')的值是（）。
BA．sqrt(4)+2 B．4 C．2 D．2， 214．有3×4的结构矩阵student，每个结构有name（姓名）、scores（分数）两个成员，其中scores是以1×5矩阵表示的5门课的成绩，那么要删除第4个学生的第2门课成绩，应采用的正确命令是（）。
第二章Matlab 基本功能
>> A=[1,2,3,4;5,6,7,8;9,10,11,12;13,14,15,16] A=
1234 5678 9 10 11 12 13 14 15 16
>> B=[1,sqrt(25),9,13 2,6,10,7*2 3+sin(pi),7,11,15 4,abs(-8),12,16]
B= 1 5 9 13 2 6 10 14 3 7 11 15 4 8 12 16
3．利用M文件建立矩阵
对于比较大且比较复杂的矩阵，可以为它专门建立一个M
文件。下面通过一个简单例子来说明如何利用M文件创建
矩阵。
A=[1,2,3,4,5 6,7,8,9,10 11,12,13,14,15 16,17,18,19,20 21,22,23,24,25]
(1)启动有关编辑程序或MATLAB文本 编辑器，并输入待建矩阵：
3．访问多个元素
操作符“:”可以用来表示矩阵的多个元素。 若A是二维矩阵，其主要用法如下： Ø A(:,:) 返回矩阵A的所有元素。 Ø A(i,:) 返回矩阵A第i行的所有元素。
Ø A(i,k1:k2) 返回矩阵A第i行的自k1到k2 列的所有元素。
Ø A(:,j) 返回矩阵A第j列的所有元素。 Ø A(k1:k2,j) 返回矩阵A第j列的自k1到k2
>> a= linspace(-6,6,4) a=
-6 -2 2 6
>> b=logspace(0,2,4) b=
1.0000 4.6416 21.5443 100.0000
2.2.2 矩阵下标引用
本小节将介绍通过矩阵 下标 来存取元素值 的方法，包括访问单个元素、线性引用元 素和访问多个元素等。
数字图像处理及应用（MATLAB）第2章习题答案
7.平均值说明f (x ，y )的平均值等于其傅里叶变换F (u ，v )在频率原点的值F (0,0)。
2-3证明离散傅里叶变换的频率位移和空间位移性质。
证明：)(2101),(1),(NvyM ux j M x N y e y x f MN v u F +--=-=∑∑=π),(),(1),(100)(21010)(2)(21010000v v u u F dxdy ey x f MNe ey x f MN y Nv v x M u u j M x N y N yv M x u j Nvy M ux j M x N y --==-+---=-=++--=-=∑∑∑∑πππ因为()()v u F y x f ,,⇔ 所以 ),(),(00)(200v v u u F e y x f N y v M x u j --⇔+π2-4小波变换是如何定义的？小波分析的主要优点是什么？小波之所以小，是因为它有衰减性，即是局部非零的；而称为波，则是因为它有波动性，即其取值呈正负相间的振荡形式，将)(2R L 空间的任意函数f (t )在小波基下展开，称其为函数f (t )的连续小波变换。
小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号的要求从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier 变换的困难问题。
2-5 在图像缩放中，采用最近邻域法进行放大时，如果放大倍数太大，可能会出现马赛克效应，这个问题有没有办法解决，或者有所改善。
可以利用线性插值法，当求出的分数地址与像素点不一致时，求出周围四个像素点的距离比，根据该比率， 由四个邻域的像素灰度值进行线性插值。
2-6 复合变换的矩阵等于基本变换的矩阵按顺序依次相乘得到的组合矩阵。
即，T=T N T N-1…T 1。
问矩阵顺序的改变能否影响变换的结果。
矩阵顺序的改变不会影响变换的结果。
第二章 MATLAB绘图
说明：
（1）当x,y是同维矩阵时，则以x,y对应列元素为
横、纵坐标分别绘制曲线，曲线条数等于矩阵
的列数。 （2）当x是向量，y是有一维与x同维的矩阵时， 则绘制出多根不同色彩的曲线。曲线条数等于 y矩阵的另一维数，x被作为这些曲线共同的横
坐标。
（3）plot函数最简单的调用格式是只包含一个输 入参数：plot(x)。
对图形窗口灵活分割。请看下面的程序。
x=linspace(0,2*pi,60);
y=sin(x);z=cos(x);
t=sin(x)./(cos(x)+eps); ct=cos(x)./(sin(x)+eps); subplot(2,2,1); stairs(x,y); title('sin(x)-1');axis ([0,2*pi,-1,1]); %选择2×2个区中的1号区
2.2.1绘制三维曲线的最基本函数 plot3函数与plot函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)
4. 对函数自适应采样的绘图函数
fplot函数的调用格式为： fplot(fname,lims,tol,选项) 例2.11 用fplot函数绘制f(x)=cos(tan(πx))的曲线。 先建立函数文件myf.m： function y=myf(x) y=cos(tan(pi*x));
再用fplot函数绘制myf.m函数的曲线：
例2.6 用图形保持功能在同一坐标内绘制曲线
y=2e-0.5xsin(2πx)及其包络线，并加网格线。
程序如下： x=(0:pi/100:2*pi)'; y1=2*exp(-0.5*x)*[1,-1];y2=2*exp(-0.5*x).*sin(2*pi*x); plot(x,y1,'b:'); axis([0,2*pi,-2,2]); %设置坐标 hold on; %设置图形保持状态 plot(x,y2,'k'); grid on; %加网格线 box off; %不加坐标边框 hold off; %关闭图形保持
MATLAB图像处理技术详解
MATLAB图像处理技术详解第一章：引言图像处理是数字图像的处理和分析，是一门广泛应用于许多领域的学科。
而MATLAB作为一种强大的数学工具和编程语言，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像处理和分析。
本文将对MATLAB图像处理技术进行详细的解析和讲解，包括图像读取、图像显示、图像变换、图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面。
第二章：图像读取在MATLAB中，我们可以使用imread函数来读取图像。
该函数可以读取各种常见的图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。
通过指定图像的路径和文件名，我们就可以将图像加载到MATLAB的内存中进行后续处理。
在读取图像时，我们还可以指定读取的通道数、数据类型以及校正图像的顺序等。
本章将详细介绍如何使用MATLAB读取图像，并对其参数进行解析和说明。
第三章：图像显示在读取图像后，我们可以使用imshow函数来显示图像。
该函数可以将图像以指定的大小和颜色映射方式显示在MATLAB的窗口中。
除了基本的图像绘制功能外，imshow还提供了一系列的显示选项，包括对比度调整、亮度调整、色彩映射等。
本章将详细介绍如何使用imshow函数来显示图像，并介绍其常用的显示选项。
第四章：图像变换图像变换是图像处理的重要步骤之一，可以通过不同的数学变换来改变图像的特征和表示方式。
在MATLAB中，我们可以使用多种变换函数来实现图像的平移、缩放、旋转、翻转等操作。
此外，MATLAB还提供了傅里叶变换和小波变换等高级变换函数，可以在频域上对图像进行分析和处理。
本章将详细介绍MATLAB中常用的图像变换函数和使用方法，并结合示例代码进行演示。
第五章：图像增强图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩和细节等，使图像具有更好的视觉效果和可读性。
在MATLAB中，我们可以使用一系列的增强函数和滤波器来改善图像的质量和细节。
例如，imadjust函数可以通过对灰度图像进行亮度和对比度的调整，来增强图像的视觉效果；而imsharpen函数可以通过锐化滤波器来提高图像的细节和清晰度。
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2.1 图像的点运算
对于一幅输入图像,若输出图像的每个象素的灰度值 由输入象素点决定,则这样的图像变换称为图像的 点运算(point operation) 点运算的结果由灰度函数(gray-scale transformation,GST) 确定．即 B( x, y) f ( A( x, y))
imshow(A); B1=A+50; figure(2); imshow(B1); B2=A*1.5; figure(3); imshow(B2); B3=A*0.8; figure(4); imshow(B3); B4=-double(A)+255; %图像求补，须把A的类型转 换为double figure(5); imshow(uint8(B4)); %再把double类型转换为uint8 %图像对比度减少 %图像对比度增大 %图像灰度值增加50
第二章MATLAB图像运算
2.1 图像的点运算 2.2 图像的代数运算 2.3 图像的几何运算
引言:
点运算
lenna.bmp
DB DA 50
DB 1.5 DA
DB 0.8 DA
+
代数运算（加）
代数运算（减）
-
=
几何运算（几何校正、空间变换（放缩、 旋转、仿射））
变形后的老虎
%cha2_3.m %显示图像及其灰度图像 %本来应该subplot(25),但显示不是一样大小 的直方图 A=imread('lena.bmp'); %读入图像 subplot(262) imshow(A); B1=A+50; %图像灰度值增加50 subplot(263) imshow(B1); B2=A*1.5; %图像对比度增大 subplot(264) imshow(B2); B3=A*0.8; %图像对比度减少 subplot(265) imshow(B3); B4=-double(A)+255; %图像求补，须把A的 类型转换为double subplot(266) imshow(uint8(B4)); %再把double类型转换 为uint8
f (D)
灰度值
0
HB(D)
输出直方图
0
D DA
255
灰度级
HA(D)
进一步可以得出，灰度级 [ DA , DA DA ] 之间的 输入象素的个数等于灰度级 [ DB , DB DB ] 之间 的输出象素的个数
0
D
DA DA+∆ DA 255
输入直方图
特例：线性点运算
*b>0，直方图向右平移，
A( x , y ) 是运算前的图像象素值 B( x , y ) 是点运算后的图像象素值
f
是对 A( x, y )的一种映射函数，即ＧＳＴ函数
2.1.1线性点运算
设
DA 为运算前的图像象素值
DR 为运算后的图像象素值
%cha2_1.m A=imread(‘lena.bmp’); %读入图像
figure(1);
lena.bmp
DB DA 50
DB 1.5 DA
DB 0.8 DA
DB 1 DA 255
分段线性变换——为了突出感兴趣目标所在的灰度区间， 相对抑制那些不感兴趣的灰度区间，可采用分段线性变换。
g(x, y) Mg d
c O a b Mf f (x , y)
阈值化
直方图是对图像象素灰度值的统计
1 1 6 1 3 1 1 2 4 6 4 4 3 3 3 6 5 6 6 4 2 4 6 6 4 5 2 6 6 2 6 6 1 6 6 3 6 5 2 4 3 5 4 6 5 2 6 14
灰度直方图反映 图像的灰度分布 特征
（1）直方图中象素值的范围 （2）直方图中频数的范围
Mg g(x,y)
黑的更黑，白的更白
O a f(x,y) Mf
分段线性变换与阈值化范例二：
2.1.2 非线性点运算
lena.bmp 图像象素值整体都增加： 中间范围像素值作较大 的增加，暗像素值和亮 像素值作较小的增加
0.8 x 255 x f x x 255
f x x
非线性点运算后其直方图会发 生怎样的改变？
lena.bmp
0.8 x 255 x f x x 255
%cha2_4 对图像进行非线性处理对比其直 方图 A=imread('lena.bmp'); %% 对图像进行非线性处理 B=double(A)+0.8*double(A).*(255double(A))/255; %B=A+0.8*A.*(255-A); subplot(221) imshow(A); subplot(222) imshow(uint8(B)); subplot(223) imhist(A); subplot(224) imhist(uint8(B)); %%显示函数的曲线 x=1:255; y=x+0.8*x.*(255-x)/255; figure(2); plot(x,y);
校正后的老虎
几何运算（几何校正、空间变换（放缩、 旋转、仿射））
原图
采用最近邻插值 放大1.5倍
采用双线性插值 放大1.5倍
点运算
常用于改变图象的灰度范围及分布，从而改善图 象的效果；
代数运算 常用于降低图象中的随机噪声、运动检测； 几何运算 常用于对图象进行几何校正、空间变换（放缩、 旋转、仿射变换） 点运算 对单幅图像做处理，不改变像素的空间位置； 代数运算 对多幅图像做处理，也不改变像素的空间位置； 几何运算对单幅图像做处理，改变像素的空间位置；
0.8 x 255 x 255
特点：该灰度变换使暗像素 值和亮像素值做较小的改变， 而中间范围像素值做较大的 改变。
2.1.3 直方图修正（也会改变象素的灰度值）
1 直方图(灰度)概念
灰度直方图（histogram）是灰度级的函数，描述的是图像中每 种灰度级像素的个数，反映图像中每种灰度出现的频数。横坐标是 灰度级，纵坐标是灰度级出现的频数。
直方图的性质 ①不表示图像的空间信息； ②任一特定图像都有唯一直 方图，但反之并不成立
较暗图象的直方图
较亮图象的直方图
对比度较低图象 的直方图
对比度较高图象 的直方图
点运算和直方图的关系？ 首先看线性点运算对直方图的影响
图像线性点运算后直方图的形状会发生怎样的改变？
线性点运算只是把图像的直方图拉伸后进行了平移,形状基本没变,超 越[0,255]之外的部分都累积在边界上
线性点运算只是把图像的直方图拉伸后进行了平移,形状基本没变,超 越[0,255]之外的部分都累积在边界上,对于非线性变换,其直方图的形 状发生了非线性变换
线性和非线性点运算对直方图影响的量化分析
255 设点运算之间的函数关系
DB+∆ DB
灰度变换函数
DB f ( DA )
DB D DB
∆ DB ∆ DA
subplot(268) imhist(A); axis([0 255 0 6000 ]) title('原图'); subplot(269) imhist(B1); axis([0 255 0 6000 ]) title('原图+50'); subplot(2,6,10) imhist(B2); axis([0 255 0 6000 ]) title('原图*1.5'); subplot(2,6,11) imhist(B3); axis([0 255 0 6000 ]) title('原图*0.8'); subplot(2,6,12) imhist(uint8(B4));
图像变亮；
*b<0，直方图向左平移， 图像变暗；
*a>1，直方图对比度加大。
例子1：lena