非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术
数字图像处理MATLAB程序【完整版】
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
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。
数字图像处理及matlab实现
THANKS
05 数字图像处理的应用案例
医学影像处理
1 2 3
医学影像诊断
数字图像处理技术可以用于医学影像的预处理、 增强、分割和识别，帮助医生更准确地诊断疾病。
医学图像重建
通过数字图像处理技术，可以从低质量的医学图 像中重建出高质量的图像，提高医学影像的清晰 度和诊断价值。
医学图像配准与融合
数字图像处理技术可以实现不同模态医学图像之 间的配准与融合，提供更全面的医学信息。
离散余弦变换
将图像从空间域转换到余弦函数构成的系数矩阵，用于数据压缩 和去噪。
Matlab中的图像恢复实现
超分辨率
通过多幅低分辨率图像合成一幅高分辨率图 像，提高图像的分辨率。
去噪
利用各种滤波技术去除图像中的噪声，恢复 原始图像。
失真校正
对由于拍摄、传输等原因造成的图像失真进 行校正，提高图像质量。
数字图像处理及 Matlab实现
目录
Contents
• 数字图像处理基础 • Matlab基础 • 数字图像处理技术 • Matlab在数字图像处理中的应用 • 数字图像处理的应用案例
01 数字图像处理基础
图像的数字化
总结词
将连续的图像转化为离散的像素点阵列。
详细描述
通过将连续的图像转化为离散的像素点阵列，数字图像处理能够将图像信息转 化为计算机能够处理的数字信息。每个像素点由其位置和灰度值表示，形成数 字图像。
图像的灰度级别
总结词
描述像素的亮度级别。
详细描述
图像的灰度级别决定了像素的亮度范围。灰度级别越高，图像的亮度范围越丰富， 细节表现力越强。常见的灰度级别有256级（0-255）和16级（0-15）。
(完整版)数字图像处理MATLAB程序【完整版】
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数字图像处理01
1.3图像的数据结构
数字图像处理中常用的数据结构有矩阵，链表，拓扑结构和关系结构。 图像的数据结构用于目标表示和描述。本小节主要介绍矩阵、链表、 拓扑结构和关系结构描述图像、图像的边界、区域和区域之间的关系。
1.3.1矩阵
矩阵用于描述图像，可以表示黑白图像、灰度图像和彩色图像。矩阵 中的一个元素表示图像的一个像素。矩阵描述黑白图像时，矩阵中的 元素取值只有0和1两个值，因此黑白图像又叫二值图像或二进制图像。 矩阵描述灰度图像时，矩阵中的元素由一个量化的灰度级描述，灰度 级通常为8位，即0~255之间的整数，其中0表示黑色，255表示白色。
1.2.1二进制图像
二进制图像也称为二值图像，通常用一个二维数组来描述，1位表示 一个像素，组成图像的像素值非0即1，没有中间值，通常0表示黑色， 1表示白色，如图1.8所示。二进制图像一般用来描述文字或者图形， 其优点是占用空间少，缺点是当表示人物或风景图像时只能描述轮廓。
1.2.2灰度图像
1.5本章小结
本章主要介绍了一些数字图像处理的基础知识。首先，介绍了图的产 生像的概念、分类以及数字图像的产生，数字图像处理研究的内容和 处理的实验工具。其次，介绍了图像的表示方法，其中包括二进制图 像、灰度图像、RGB图像，索引图像和多帧图像。接下来，主要给出 描述图像的四种数据结构，包括矩阵，链码，拓扑结构和关系结构。 最后，详细说明了计算机图像的文件的四种格式：BMP格式、GIF格 式、JPEG格式和TIFF格式。本章中涉及的都是数字图像处理的基本 内容，可以在以后章节结合MATLAB知识，加深对数字图像处理的理 解。
1.4.1BMP文件格式
BMP文件格式是Windows系统中的一种标准图像文件格式，支持 RGB、 索引颜色、灰度和位图颜色模式。BMP文件一共有两种类型，设备相 关位图（DDB)和设备无关位图（DIB）。Windows3.0以前的BMP文 件格式与显示设备有关，因此把这种BMP文件格式称为设备相关位图 DDB(device-dependent bitmap)文件格式。Windows 3.0以后的BMP文件 与显示设备无关，因此把这种BMP图象文件格式称为设备无关位图 DIB(device-independent bitmap)格式。BMP文件默认的文件扩展名 是 .BMP或 .bmp。
MATLAB的图像处理介绍.ppt
2）imwrite获得的文件存放在matlab的work文件夹中。
（2）以图像的形式输出，函数为 image(imshow)
矩阵A
Image/imshow
Matlab输出的图像
image的格式是： image(C) image(x,y,C) image(…,’PropertyName’,PropertyValue,…) image(‘PropertyName’,PropertyValue,…) handle=image(…) 其中，x,y分别表示图像显示位置的左上角坐标，C表
4）RGB图像：图像中每个象素的颜色用三个数据来存储，分别指 定红、绿、蓝三原色在象素颜色中的比例关系，组成一个三维数 组，读入matlab后是一个三维的矩阵。
注意：美术教科书中称红、黄、蓝为三原色，讲的是绘画颜 料的使用。一般电视光色等光色是红、绿、蓝。RGB图像就 是采用红、绿、蓝作为三原色的，其中R为红色，G为绿色， B为蓝色。
3）象素：是图像在计算机显示中的度量单位，可以变 化，可大可小。 4）分辨率：是用于度量图像在显示器中清晰程度的一 个参数，分辨率越高，图像越清晰。分辨率是与象素相 关的，即单位长度上的象素数就是分辨率。由此可知， 分辨率越高，象素的几何尺寸就越小。 5）图像文件的大小：指一幅图像在计算机中保存时所 占用的磁盘空间，其大小与所用的颜色模式有关。灰度 图像中的每一个灰度象素只占用一个字节（8位）， RGB图像中红、绿、蓝各占用一个字节。另外，图像文 件的大小也直接与其分辨率有关，原因是当分辨率增加 时，一幅图像所包含的象素量急剧增加。 6）句柄：就是对象的代号或标志，它能使计算机方便 地找到所需要的对象并加以相应的操作。MATLAB中的 句柄图形对象包括轴、文本、菜单、控制框、图像等。
MATLAB图像处理入门指南
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。
Matlab数字图像处理
边缘检测可以用于图像分割、目标 识别等任务，是计算机视觉领域的 重要技术之一。
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Matlab提供了多种边缘检测算法， 如Canny算法、Sobel算法等。
在Matlab中，可以使用edge函数进 行边缘检测，该函数可以指定不同 的算法和参数。
图像边缘检测：提取图像中的边缘信息，用于图像识别和特征匹配 图像分割：将图像划分为若干个区域，提取出感兴趣的区域特征
常用算法：JPEG、JPEG2000等是有损压缩编码的常用算法。
应用场景：适用于对图像质量要求不高的场合，如网络传输、移动设备存储等。
压缩感知编码是一种基于稀疏性的信号处理方法，通过测量矩阵对原始信号进行压缩，然后利用稀疏基进行重构。
压缩感知编码具有较高的压缩比和较好的重构精度，能够有效地减少存储空间和传输带宽。
定义：沃尔什-哈达玛变换是一种数 字图像处理技术，用于将图像从空 间域变换到频率域
应用：用于图像增强、图像压缩、 图像恢复等
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原理：通过离散傅里叶变换实现图 像的频谱分析
优势：能够更好地提取图像特征， 提高图像处理的效果和效率
Matlab数字图像 分析技术
边缘检测是数字图像处理中的一项 基本技术，用于检测图像中物体的 边缘。
定义：将图像从空间域转换到频率 域
实现方法：通过离散傅里叶变换 （DFT）或快速傅里叶变换（FFT）
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作用：分析图像的频率特征
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应用场景：图像去噪、图像增强、 图像压缩等
定义：将图像进行多尺度分解， 得到小波系数
特点：具有多尺度分析能力， 能够提取图像的细节信息
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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,Val1,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。
例如ＨDF的Qualｉtｙ,Compreｓｓioｎ,ＷｒｉｔeMode;JPEＧ的BiｔＤｅpｔh，Cｏmｍent：Ｅmｐtｙor not，Mode:ｌossy oｒｌossless，Quality等。
２．2 图像的显示方法1：使用Imaｇe Viｅwer(图像浏览器），即运用imｖiｅw函数。
同时显示多帧图像的所有帧,可用到m ｏntage 函数。
改变显示大小：im ｖiew(X,ｍap,’I ｎti ａｌMagni ｆica ｔit ｉon ’,’f ｉt ’）, Ｉnti ａlMagni ｆi ｃatit ｉｏn 默认值为100,即１00%显示,设置为fit 则全屏显示。
关闭:imv ｉｅw c ｌose all 。
I ｍage Ｖie ｗe ｒ还提供了三个工具:全景查看窗口（导航功能)、像素区域工具、图像信息窗口。
方法2:使用图形图像视窗,即运用ims ｈo ｗ函数。
ﻩ调用true ｓize 函数来设定图像到屏幕像点的映射关系。
ﻩ可以运用g ｅtimage 函数来将当前显示的图像赋值给一个变量。
ﻩ调用格式:[1] ims ｈｏｗ(I,n);\\ｎ为灰度级 [2] i ｍs ｈow （I,［low,ｈigh]）；＼\指定I 的数据范围［3] imsh ｏｗ(BW);\\显示二值图像ＢＷ,0为黑色,1为白色 [4] imsh ｏw(X,m ａｐ)；\\索引图像 ［5] i ｍs ｈo ｗ(ＲGB);[6］ ｉmshow （…，ｄisp ｌay_option);\\显示图像的方式，选择‘notruesize ’或者‘ｔure ｓize ’[7] imshow （x,y,A ，…)；\\ｘ,y 建立非默认的空间坐标系统 [8］ imsh ｏｗ filen ａme;［9］ ｈ＝imsho ｗ(…)\\h 表示被显示图像的句柄2.3 图像的代数运算［1] 相加(ｉｍa ｄｄ）： Z=ｉm ａdd(X,Y)\\存为8位;Z=ｉmadd(X,Y,’ui ｎt 1６’)＼＼存为1６位。
ﻩ[2］ 求补(im ｃomp ｌem ｅnt ）: IM ２=imc ｏmpleme ｎt(ＩM1)。
ﻩ[３] 减法(i ｍs ｕbtract 或者imabsdif ｆ):Z=imsubtract （Ｘ,Y)＼＼差值结果小于0的赋值为0； Ｚ=ｉmabsdiff(X,Y)＼\ 差值结果取绝对值。
ﻩ[4] 乘法(ｉmm ｕlt ｉply): Z=i ｍｍult ｉp ｌｙ(X,Y)。
ﻩ[5] 除法(ｉmdivide ）： Z ＝ｉmd ｉvi ｄe(X,Y)。
２.4 点运算ﻩ灰度变换函数ＧST ：B(x,y)=f[A(x,y)]。
其中有: [1］线性点运算B ()f A A αβ==+; ［2]非线性点运算； [3]直方图修正。
2．5 图像的集合运算ﻩ改变大小imresizｅ:Ｙ=imreｓize（X,M，ｍethod）,其中M为放大的倍数，method有如下几种插值方式neaｒeｓt,bｉlinｅar，bicuｂｉc。
也可以规定输出图像大小，［ｈeng,zoｎg］。
图像旋转iｍrotａte：Ｙ＝imrotａｔe(X,angle，ｍetｈoｄ,’croｐ’)，anｇｌe表示逆时针旋转，mｅｔhod同imｒesize的用法，crop表示将旋转以后的图像取与原图像大小相同的中心部分取出。
ﻩ比例缩放iｍresizｅ：同改变大小。
空间变换iｍtransｆorｍ:B=imtraｎｓforｍ(A,TFORM，ｐaraｍ１,val1，parａm２,val2），其中TFORM为makefoｒm或者cp２ｔｆｏrm产生的结果。
如TＦＯRM=ｍａkｅfｏrm(ｔＭA TLAB中还提供了很多空间变换的工具，如：flｉptfｏrｍ，ｆgormfwd，tfｏrminｖ,findou ｎds，makｅreample，tformarray,imtransforｍ等。
2.６图像的领域和块操作ﻩ领域操作分为滑动领域和分离领域两类。
滑动领域函数ｎlfilteｒ,用法如下：[1] B=ｎlｆiｌｔer(A，［m n],fun）\＼[m n］表示滑动领域ｍ*n,ｆun为图像领域上的处理函数；[2] B=nlfilteｒ(A,[m n］,ｆuｎ,Ｐ１，P2，…)＼＼可以传递参数Ｐ１，Ｐ2,…给函数fuｎ；[３]B=nlｆiｌｔer(A，’iｎｄeｘｅｄ’）＼\把图像作为索引色图像处理,ｄoublｅ填补１，uinｔ8补0。
而且ｆun可以是一个函数句柄或是一个内联函数，返回类型由ｆuｎ决定。
但是nlfｉlt ｅｒ处理时可能需要很长时间,这时可是考虑使用快速处理函数colfilt。
用法类似,多一个参数bｌdck_tpyｅ,表示块的移动方式,有disｔinｃt和sｌidiｎg两个取值，前者表示分离块操作,后者表示滑动块操作。
而且有［mblock nｂlｏcｋ]表示图像块的大小。
分离块操作是将图像划分为大小相同的矩形区域，不同图像块在图像中无重叠排列,其顺序从左上角开始，不足的地方可以在右下角补0。
函数为blkpｒoe,调用格式和nlfiltｅr 类似。
2.7 几何畸形校正和图像配准用到函数imtraｎsform。
３MATLAＢ二维与三维图形绘制及动画３.1 基本绘图命令３．２绘图选项常用的绘图选项：线形：- -. -- ：颜色:ｒ g b ｃ m y ｋ w点标记：+ o * . x s d h p > ＜＾ v坐标轴标注:axis([xmin xmax,ｙmｉnｙmax]）,ａxiｓauto/square/xy／iｊ/noｒｍａｌ/ofｆ／on等用法。
图形窗口保持:holｄon…ｈｏldｏff。
ﻩ给坐标加边框：bｏx ｏn…box off。
图形缩放:zooｍoｎ…zｏｏm ouｔ…zoomｏｆf。
ﻩ快速绘图:fplot(‘ｆun’,[ｘmin xmax,ymiｎymax]）。
ﻩ打印：ｐrint[filenａme][-ｄevicｅ]［-oｐtionｓ］,其中deviｃｅ决定打印机的类型。
３．３特殊坐标二维图形图函数,也可缺省，如fuｎ1可以是plot等等。
Ｐlot(z)绘制复数z的实部与虚部的图形。
３．４二维图形处理图形标注:title，ｘlabeｌ，ｙｌａbel,zlabel,ｔext，gｔｅｘｔ,leｇend。
图形窗口的分割：subplot(m，ｎ,ｐ)。
坐标系设定:axes,也可事后用gｃa(geｔcurreｎtａxeｓ）获得当前坐标系的句柄。
通过ｇｅt和ｓet函数获取和设置坐标轴对象的有关属性值。
用法如:属性值=geｔ(句柄，属性）或者set(句柄，属性1,属性值1，属性2,属性值2，…)。
3．5 三维图形的绘制说明：[1]改变网格属性：ｓet（axes_hanｄｌe,’ＸＧrid’,’on’)grｉd函数显示网格。
ﻩ[2]网格图中用到函数hiｄden on和hidden off来显示或者不显示被遮住部分。
[３]waterfａll函数在ｘ轴方向产生水流效果。
[4]meshgｒid函数产生一个x-y平面的网格，如：[x,y]=mｅsｈｇrｉd（-3:０.１:３,－2:0．１：２）。
ﻩ［５]绘制球面的函数是sphｅre,如:sphere（ｎ)或者[x,y,z］= ｓpｈere（n）。
也可以是函数cyｌindeｒ,用法：ｃylindｅr（R,ｎ)或者[x,y,z]= cylinｄer(R，n)。
n为面数,R为一函数。
[６]colｏｒbar命令的作用是在三维曲面图旁边绘制一个可以指示亮度的彩色条。
[8］三维等值线图:contｏur3。
多一个指定等值线数目的参数N。
contour为其俯视图。
ﻩ[9]ｑuiver函数在等值线图上画出方向或速度箭头：quｉvｅr(X，Y，DX,DY)。
求导:graｄient。
[１０］ｆill３用法类似于fiｌｌ,对三维图形进行填充。
ﻩ[１1]cｌabel函数:添加等高线。
[12]baｒ和bａr3参数说明:ｇrouｐ同一行数据的方条靠一起,ｓtacｋ画在一个方条上。
ﻩ[13]饼形图pie和pie3:参数explｏｄｅ指定某些片是否和整个图脱开,与x的维数相同的向量,其中非0的那一片脱离整体。
加上标注如{属性１，属性２,…}。
ﻩ[１4]火柴杆图和瀑布图：stem，ｓtem3和ｗａteｒfaｌｌ。
3.６三维图形的控制ﻩ视角ｖiew:仰角(与z轴的夹角)el和方位角(与x轴的夹角）az，即view(ａz,el）。