形态学处理MATLAB函数简介
MATLAB常用的基本数学函数解读
MATLAB常用的基本数学函数解读基本运算与函数下表即为MATLAB 常用的基本数学函数及三角函数:小整理:MATLAB 常用的基本数学函数abs(x:纯量的绝对值或向量的长度angle(z:复数 z 的相角 (Phase anglesqrt(x:开平方real(z:复数 z 的实部imag(z:复数 z 的虚部conj(z:复数 z 的共轭复数round(x:四舍五入至最近整数fix(x:无论正负,舍去小数至最近整数floor(x:地板函数,即舍去正小数至最近整数 ceil(x:天花板函数,即加入正小数至最近整数 rat(x:将实数 x 化为分数表示rats(x:将实数 x 化为多项分数展开sign(x:符号函数 (Signum function。
当 x<0时, sign(x=-1;当 x=0时, sign(x=0;当 x>0时, sign(x=1。
> 小整理 :MATLAB 常用的三角函数sin(x:正弦函数cos(x:馀弦函数tan(x:正切函数asin(x:反正弦函数acos(x:反馀弦函数atan(x:反正切函数atan2(x,y:四象限的反正切函数sinh(x:超越正弦函数cosh(x:超越馀弦函数tanh(x:超越正切函数asinh(x:反超越正弦函数acosh(x:反超越馀弦函数 atanh(x:反超越正切函数其他函数:sy msum(f(x , n,a, b 求级数sum(x :sum([1:10],运行结果一定是 55sum(A 的用法,是对矩阵 A ,按列计算,得到每一列的和工具箱函数汇总Ⅰ .1统计工具箱函数表Ⅰ -1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapd f 贝塔分布的概率密度函数binopd f 二项分布的概率密度函数chi2pd f 卡方分布的概率密度函数exppd f 指数分布的概率密度函数fpd f f 分布的概率密度函数gampd f 伽玛分布的概率密度函数geopd f 几何分布的概率密度函数hygepd f 超几何分布的概率密度函数normpd f 正态(高斯分布的概率密度函数lognpd f 对数正态分布的概率密度函数nbinpd f 负二项分布的概率密度函数ncfpd f 非中心 f 分布的概率密度函数nctpd f 非中心 t 分布的概率密度函数ncx2pd f 非中心卡方分布的概率密度函数poisspd f 泊松分布的概率密度函数raylpd f 雷利分布的概率密度函数tpd f 学生氏 t 分布的概率密度函数 uni d pd f 离散均匀分布的概率密度函数unifpd f 连续均匀分布的概率密度函数weibpd f 威布尔分布的概率密度函数表Ⅰ -2 累加分布函数函数名对应分布的累加函数betacd f 贝塔分布的累加函数binocd f 二项分布的累加函数chi2cd f 卡方分布的累加函数expcd f 指数分布的累加函数fcd f f 分布的累加函数gamcd f 伽玛分布的累加函数geocd f 几何分布的累加函数hygecd f 超几何分布的累加函数logncd f 对数正态分布的累加函数 nbincd f 负二项分布的累加函数ncfcd f 非中心 f 分布的累加函数 nctcd f 非中心 t 分布的累加函数 ncx2cd f 非中心卡方分布的累加函数 normcd f 正态(高斯分布的累加函数 poisscd f 泊松分布的累加函数raylcd f 雷利分布的累加函数tcd f 学生氏 t 分布的累加函数uni d cd f 离散均匀分布的累加函数 unifcd f 连续均匀分布的累加函数 weibcd f 威布尔分布的累加函数表Ⅰ -3 累加分布函数的逆函数函数名对应分布的累加分布函数逆函数betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数expin v 指数分布的累加分布函数逆函数finv f 分布的累加分布函数逆函数gaminv 伽玛分布的累加分布函数逆函数geoinv 几何分布的累加分布函数逆函数hygeinv 超几何分布的累加分布函数逆函数logninv 对数正态分布的累加分布函数逆函数nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数ncfinv 非中心 f 分布的累加分布函数逆函数 nctinv 非中心 t 分布的累加分布函数逆函数 ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函数逆函数 icd fnorminv 正态(高斯分布的累加分布函数逆函数poissinv 泊松分布的累加分布函数逆函数raylinv 雷利分布的累加分布函数逆函数tinv 学生氏 t 分布的累加分布函数逆函数uni d inv 离散均匀分布的累加分布函数逆函数 unifin v 连续均匀分布的累加分布函数逆函数 weibin v 威布尔分布的累加分布函数逆函数表Ⅰ -4 随机数生成器函数函数对应分布的随机数生成器betarnd 贝塔分布的随机数生成器binornd 二项分布的随机数生成器chi2rnd 卡方分布的随机数生成器exprnd 指数分布的随机数生成器frnd f分布的随机数生成器gamrnd 伽玛分布的随机数生成器geornd 几何分布的随机数生成器hygernd 超几何分布的随机数生成器 lognrnd 对数正态分布的随机数生成器nbinrnd 负二项分布的随机数生成器 ncfrnd 非中心 f 分布的随机数生成器 nctrnd 非中心 t 分布的随机数生成器 ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器normrnd 正态(高斯分布的随机数生成器poissrnd 泊松分布的随机数生成器raylrnd 瑞利分布的随机数生成器trnd 学生氏 t 分布的随机数生成器uni d rnd 离散均匀分布的随机数生成器 unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器weibrnd 威布尔分布的随机数生成器表Ⅰ -5 分布函数的统计量函数函数名对应分布的统计量betastat 贝塔分布函数的统计量binostat 二项分布函数的统计量chi2stat 卡方分布函数的统计量expstat 指数分布函数的统计量fstat f 分布函数的统计量gamstat 伽玛分布函数的统计量geostat 几何分布函数的统计量hygestat 超几何分布函数的统计量lognstat 对数正态分布函数的统计量 nbinstat 负二项分布函数的统计量ncfstat 非中心 f 分布函数的统计量nctstat 非中心 t 分布函数的统计量ncx2stat 非中心卡方分布函数的统计量 normstat 正态(高斯分布函数的统计量poisstat 泊松分布函数的统计量续表函数名对应分布的统计量raylstat 瑞利分布函数的统计量tstat 学生氏 t 分布函数的统计量uni d stat 离散均匀分布函数的统计量 unifstat 连续均匀分布函数的统计量weibstat 威布尔分布函数的统计量表Ⅰ -6 参数估计函数函数名对应分布的参数估计betafit 贝塔分布的参数估计betalike 贝塔对数似然函数的参数估计 binofit 二项分布的参数估计expfit 指数分布的参数估计gamfit 伽玛分布的参数估计gamlike 伽玛似然函数的参数估计mle 极大似然估计的参数估计normlike 正态对数似然函数的参数估计 normfit 正态分布的参数估计poissfit 泊松分布的参数估计unifit 均匀分布的参数估计weibfit 威布尔分布的参数估计weiblike 威布尔对数似然函数的参数估计表Ⅰ -7统计量描述函数函数描述bootstrap 任何函数的自助统计量cov 协方差crosstab 列联表geomean 几何均值grpstats 分组统计量har mmean 调和均值iqr 内四分极值kurtosis 峰度mad 中值绝对差mean 均值med ian 中值moment 样本模量nanmax 包含缺失值的样本的最大值续表函数描述Nanmean 包含缺失值的样本的均值nanmed ian 包含缺失值的样本的中值nanmin 包含缺失值的样本的最小值 nanstd 包含缺失值的样本的标准差 nansum 包含缺失值的样本的和 prctile 百分位数range 极值sk ewness 偏度std 标准差tabulate 频数表trimmean 截尾均值var 方差表Ⅰ -8 统计图形函数函数描述cd fplot 指数累加分布函数图errorbar 误差条图fsurfht 函数的交互等值线图gline 画线gname 交互标注图中的点gpl otmatrix 散点图矩阵gscatter 由第三个变量分组的两个变量的散点图lsline 在散点图中添加最小二乘拟合线 normplot 正态概率图pareto 帕累托图qqplot Q-Q 图rcoplot 残差个案次序图refcurve 参考多项式曲线refline 参考线surfht 数据网格的交互等值线图weibp lot 威布尔图表Ⅰ -9 统计过程控制函数函数描述capable 性能指标capaplot 性能图ewmaplot 指数加权移动平均图续表函数描述histfit 添加正态曲线的直方图normspec 在指定的区间上绘正态密度schart S图xbarplot x 条图表Ⅰ -10 聚类分析函数函数描述cluster 根据 lin kage 函数的输出创建聚类 cluster d ata 根据给定数据创建聚类cophenet Cophenet相关系数dend rogram 创建冰柱图inconsistent 聚类树的不连续值linkage 系统聚类信息pd ist 观测量之间的配对距离 squareform 距离平方矩阵zscore Z分数表Ⅰ -11线性模型函数函数描述anova1单因子方差分析anova2 双因子方差分析anovan 多因子方差分析aoctool 协方差分析交互工具dummyvar 拟变量编码friedman Friedman 检验gl mfit 一般线性模型拟合kruskalwallis Kruskalwallis 检验 leverage 中心化杠杆值lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计 manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示 multcompare 多元比较多项式评价及误差区间估计polyfit 最小二乘多项式拟合polyval 多项式函数的预测值polyconf 残差个案次序图regress 多元线性回归regstats 回归统计量诊断续表函数描述Ri d ge 岭回归rstool 多维响应面可视化robustfit 稳健回归模型拟合stepwise 逐步回归x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵表Ⅰ -12 非线性回归函数函数描述nlinfit 非线性最小二乘数据拟合(牛顿法 nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具 nlparci 参数的置信区间nlpred ci 预测值的置信区间nnls 非负最小二乘表Ⅰ -13 试验设计函数函数描述cord exch D-优化设计(列交换算法 daugment 递增 D-优化设计dcovary 固定协方差的 D-优化设计ff2n 二水平完全析因设计fracfact 二水平部分析因设计fullfact 混合水平的完全析因设计 hadamard Hadamar d 矩阵(正交数组 rowexch D-优化设计(行交换算法表Ⅰ -14 主成分分析函数函数描述barttest Barttest检验pcacov 源于协方差矩阵的主成分pcares 源于主成分的方差princomp 根据原始数据进行主成分分析表Ⅰ -15 多元统计函数函数描述classify 聚类分析mahal 马氏距离manova1 单因素多元方差分析manovacluster 多元聚类分析表Ⅰ -16 假设检验函数函数描述ranksum 秩和检验si gnrank 符号秩检验si gntest 符号检验ttest 单样本 t 检验ttest2 双样本 t 检验ztest z检验表Ⅰ -17分布检验函数函数描述jbtest 正态性的 Jar que-Bera 检验kstest 单样本K olmogorov -Smirnov 检验kstest2 双样本K olmogorov -Smirnov 检验表Ⅰ -18 非参数函数函数描述friedman Friedman 检验kruskalwallis Kruskalwallis 检验ranksum 秩和检验si gnrank 符号秩检验si gntest 符号检验表Ⅰ -19 文件输入输出函数函数描述caseread 读取个案名casewrite 写个案名到文件tblread 以表格形式读数据tblwrite 以表格形式写数据到文件td fread 从表格间隔形式的文件中读取文本或数值数据表Ⅰ -20 演示函数函数描述aoctool 协方差分析的交互式图形工具disttool 探察概率分布函数的 GUI 工具gl md emo 一般线性模型演示rand tool 随机数生成工具polytool 多项式拟合工具rsmd emo 响应拟合工具robustd emo 稳健回归拟合工具Ⅰ .2 优化工具箱函数表Ⅰ -21最小化函数表fgoalattain 多目标达到问题fminbnd 有边界的标量非线性最小化 fmincon 有约束的非线性最小化 fminimax 最大最小化fminsearch, fminunc 无约束非线性最小化 fseminf 半无限问题linprog 线性课题quad prog 二次课题表Ⅰ -22 方程求解函数表函数描述\ 线性方程求解fsolve 非线性方程求解fzero 标量非线性方程求解表Ⅰ -23 最小二乘函数表函数描述\ 线性最小二乘lsqlin 有约束线性最小二乘lsqcurvefit 非线性曲线拟合lsqnonlin 非线性最小二乘lsqnonneg 非负线性最小二乘表Ⅰ -24 实用函数表函数描述optimset 设置参数optimget 获取参数表Ⅰ -25 大型方法的演示函数表circustent 马戏团帐篷问题—二次课题molecule 用无约束非线性最小化进行分子组成求解optd eblur用有边界线性最小二乘法进行图形处理表Ⅰ -26 中型方法的演示函数表函数描述bandemo 香蕉函数的最小化dfild emo 过滤器设计的有限精度goal d emo 目标达到举例optd emo 演示过程菜单tutd emo 教程演示Ⅰ .3 样条工具箱函数表Ⅰ -27三次样条函数函数描述csapi 插值生成三次样条函数csape 生成给定约束条件下的三次样条函数csaps 平滑生成三次样条函数cscvn 生成一条内插参数的三次样条曲线getcurve 动态生成三次样条曲线表Ⅰ -28 分段多项式样条函数函数描述pplst 显示关于生成分段多项式样条曲线的 M 文件 ppmak 生成分段多项式样条函数ppual 计算在给定点处的分段多项式样条函数值表Ⅰ -29 B样条函数splst 显示生成 B 样条函数的 M 文件spmak 生成 B 样条函数spcrv 生成均匀划分的 B 样条函数spapi 插值生成 B 样条函数spap2 用最小二乘法拟合生成 B 样条函数spaps 对生成的 B 样条曲线进行光滑处理spcol 生成 B 样条函数的配置矩阵表Ⅰ -30 有理样条函数函数描述rpmak 生成有理样条函数rsmak 生成有理样条函数表Ⅰ -31操作样条函数函数描述fnval 计算在给定点处的样条函数值fmbrk 返回样条函数的某一部分(如断点或系数等fncmb 对样条函数进行算术运算fn2fm 把一种形式的样条函数转化成另一种形式的样条函数fnd er 求样条函数的微分 (即求导数fnd ir 求样条函数的方向导数fnint 求样条函数的积分fnjmp 在间断点处求函数值fnplt 画样条曲线图。
imclose函数
imclose函数imclose函数是MATLAB图像处理工具箱中的一种形态学操作函数，主要用于消除图像中的小空洞和断裂，并连接靠近的物体。
imclose函数的调用格式如下：```matlabBW2 = imclose(BW,SE)```BW是二值图像，SE是形态学结构元素，BW2是输出的二值图像。
imclose函数实现的是先进行图像膨胀操作，再进行图像腐蚀操作。
这种操作的效果是可以关闭图像中的小空洞，并连接靠近的物体。
而且，imclose函数的效果是与结构元素的大小和形状有关。
SE可以使用strel函数创建，strel函数的调用格式如下：shape是结构元素的形状，可以是'line'、'disk'或'rectangle'等，parameters是结构元素的参数。
比如当shape为'rectangle'时，parameters可以是[3,3]，表示3行3列的方形结构元素。
为了更深入了解imclose函数，下面将详细介绍它的使用方法和一些注意事项。
使用方法1. 读取图像并二值化```matlabclc,clear all,close all;I = imread('circles.png');BW = imbinarize(I);figure,imshow(BW);```3. 定义结构元素3. 使用imclose函数进行形态学操作此时，可以看到图像中原本存在的空洞和断裂被连接成了一个整体。
注意事项1. SE的选择和参数的设置SE的选择和参数的设置会影响形态学操作的效果。
可以根据实际需求进行调整。
2. 图像大小对于大图像的处理，imclose函数的运行速度会比较慢。
可以考虑对图像进行裁剪，或者使用其他技术来使得图像的大小合适。
3. 相关函数除了imclose函数外，还有其他一些相关的形态学操作函数，比如imopen、imdilate 和imerode等。
matlab基本函数
matlab基本函数MATLAB是一种功能强大的编程语言和开发环境，广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。
本文将介绍一些MATLAB的基本函数，包括数据操作、图形绘制、数学计算等方面的函数。
一、数据操作函数1. size()函数：用于获取数组或矩阵的大小，返回一个包含行数和列数的向量。
2. length()函数：用于获取向量的长度。
3. ndims()函数：用于获取数组或矩阵的维度数。
4. reshape()函数：用于改变数组或矩阵的形状，可以将其转换为不同大小的矩阵。
5. find()函数：用于查找数组或矩阵中满足特定条件的元素的索引。
6. sort()函数：用于对数组或矩阵进行排序，可以按照升序或降序排列。
7. unique()函数：用于返回数组或矩阵中的唯一元素，并去除重复值。
二、图形绘制函数1. plot()函数：用于绘制二维曲线图，可以通过输入不同的坐标点来绘制不同形状的曲线。
2. scatter()函数：用于绘制散点图，可以根据不同的数据点设置不同的颜色和大小。
3. bar()函数：用于绘制柱状图，可以展示不同类别或组之间的比较。
4. pie()函数：用于绘制饼图，可以展示不同类别所占比例的大小关系。
5. histogram()函数：用于绘制直方图，可以展示数据的分布情况。
6. contour()函数：用于绘制等高线图，可以展示二维数据的等高线分布。
三、数学计算函数1. sin()函数：用于计算正弦值。
2. cos()函数：用于计算余弦值。
3. exp()函数：用于计算指数函数的值。
4. sqrt()函数：用于计算平方根。
5. sum()函数：用于计算数组或矩阵中元素的总和。
6. mean()函数：用于计算数组或矩阵中元素的平均值。
7. max()函数：用于找出数组或矩阵中的最大值。
8. min()函数：用于找出数组或矩阵中的最小值。
9. rand()函数：用于生成随机数。
四、其他常用函数1. disp()函数：用于在命令窗口中显示文本或变量的值。
matlab大津法二值化函数
matlab大津法二值化函数Matlab大津法二值化函数是一种常用的图像二值化方法，在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将从大津法的原理、实现步骤和应用案例等方面进行介绍。
一、大津法的原理大津法是由日本学者大津展之于1979年提出的一种图像二值化方法，其原理基于最大类间方差的思想。
其核心思想是通过寻找一个阈值，使得图像的前景和背景之间的类间方差最大化，从而达到最佳的图像分割效果。
具体而言，大津法通过计算图像的灰度直方图，得到各个灰度级出现的概率分布。
然后，根据这个概率分布计算出各个灰度级对应的类内方差和类间方差。
最后，选择使得类间方差最大的灰度级作为阈值，将图像分割为前景和背景两部分。
二、大津法的实现步骤1. 读取图像并转化为灰度图像；2. 统计灰度直方图，得到各个灰度级出现的概率分布；3. 计算各个灰度级对应的类内方差和类间方差；4. 选择使得类间方差最大的灰度级作为阈值；5. 根据阈值将图像进行二值化处理。
三、大津法的应用案例大津法作为一种简单而有效的图像二值化方法，在图像处理领域有着广泛的应用。
下面以车牌识别为例，介绍大津法的应用。
在车牌识别中，首先需要对车牌图像进行二值化处理，将车牌的前景（字符）和背景（车牌底色）分离出来。
大津法可以有效地将车牌的前景和背景进行分割，从而方便后续的字符识别。
具体步骤如下：1. 读取车牌图像并转化为灰度图像；2. 对灰度图像进行大津法二值化处理，得到二值化图像；3. 对二值化图像进行形态学处理，去除噪声和不相关的区域；4. 利用字符模板匹配的方法对车牌中的字符进行识别。
通过大津法的二值化处理，可以将车牌图像中的字符和背景分离出来，提高后续字符识别的准确性和效率。
同时，大津法还可以应用于其他图像处理任务，如图像分割、目标检测等。
总结：本文介绍了Matlab中的大津法二值化函数，包括其原理、实现步骤和应用案例。
大津法作为一种常用的图像二值化方法，在图像处理中发挥着重要的作用。
matlab函数大全
matlab函数大全Matlab函数大全。
Matlab是一种强大的数学软件，它提供了丰富的函数库，可以帮助用户进行各种数学计算、数据分析和可视化操作。
在Matlab中，函数是一种用来完成特定任务的代码块，它可以接受输入参数并返回输出结果。
本文将介绍一些常用的Matlab函数，希望能够帮助读者更好地理解和使用Matlab。
1. plot函数。
plot函数是Matlab中最常用的函数之一，它用于绘制二维图形。
通过plot函数，用户可以将数据点连接起来，形成折线图或者曲线图。
plot函数的基本语法是，plot(x, y)，其中x和y分别表示横轴和纵轴的数据点。
用户可以通过设置不同的参数，如颜色、线型、线宽等，来定制绘制的图形。
2. linspace函数。
linspace函数用于生成指定范围内的等间距数据点。
其基本语法是，linspace(start, end, n)，其中start和end分别表示起始值和终止值，n表示生成的数据点个数。
linspace函数常用于生成绘图的横轴数据点，也可以用于生成一维数组。
3. meshgrid函数。
meshgrid函数用于生成二维网格数据点。
其基本语法是，[X, Y] = meshgrid(x, y)，其中x和y分别表示横轴和纵轴的数据点，X和Y分别表示生成的二维网格数据点。
meshgrid函数常用于三维曲面的绘制，也可以用于生成二维数组。
4. fft函数。
fft函数用于进行快速傅里叶变换，它可以将时域信号转换为频域信号。
其基本语法是，Y = fft(X)，其中X表示输入的时域信号，Y表示输出的频域信号。
fft函数常用于信号处理和频谱分析。
5. polyfit函数。
polyfit函数用于进行多项式拟合，它可以根据给定的数据点拟合出一个多项式模型。
其基本语法是，p = polyfit(x, y, n)，其中x和y表示数据点，n表示拟合的多项式阶数，p表示拟合出的多项式系数。
matlab 一维信号多尺度形态滤波
一维信号多尺度形态滤波在信号处理领域中具有重要的应用价值。
本文主要介绍了matlab中对一维信号进行多尺度形态滤波的方法和实现步骤。
1. 一维信号多尺度形态滤波简介一维信号多尺度形态滤波是一种利用形态学运算对信号进行滤波的方法。
形态学滤波是利用结构元素对信号进行腐蚀、膨胀等数学形态学运算的过程，多尺度形态滤波则是在不同尺度下对信号的形态进行滤波处理。
通过多尺度形态滤波可以更好地保留信号的局部特征，并且能够抑制噪声和平滑信号，因此在信号去噪、边缘提取等应用中具有广泛的应用价值。
2. matlab中的多尺度形态滤波函数在matlab中，可以使用imopen()和imclose()等函数实现形态学滤波的操作。
这些函数中包含了各种尺度的结构元素，可以对信号进行不同尺度的形态学操作。
通过循环调用这些函数，可以实现多尺度形态滤波的效果。
matlab还提供了丰富的工具箱，如Image Processing Toolbox，其中包含了更加高级的形态学滤波函数，能够更方便地实现多尺度形态滤波的效果。
3. 一维信号多尺度形态滤波实现步骤在matlab中实现一维信号的多尺度形态滤波，可以按照以下步骤进行：（1）读取原始信号：使用matlab中的读取函数，如load()或者readtable()等，将原始的一维信号数据读取到matlab的工作空间中。
（2）选择合适的结构元素：根据信号的特点和需要滤波的效果，选择合适的结构元素，可以是固定的尺寸，也可以是不同尺度的多个结构元素。
（3）进行形态学滤波：利用imopen()和imclose()等形态学滤波函数，对原始信号进行多尺度的形态学滤波处理。
可以依次使用不同尺度的结构元素，也可以同时应用多个尺度的结构元素。
（4）输出滤波后的信号：将滤波后的信号数据输出到matlab的工作空间中，并保存为新的一维信号数据文件。
4. 一维信号多尺度形态滤波的应用实例下面以一维心电信号的多尺度形态滤波为例，介绍了该方法的应用实例。
MATLAB图像处理函数大全
Matlab数字数字图像处理函数汇总：1、数字数字图像的变换①fft2：fft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i);②ifft2:：ifft2函数用于数字数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise：用于对数字数字图像生成模拟噪声，如：i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、数字数字图像的增强①直方图：imhist函数用于数字数字图像的直方图显示，如：i=imread('104_8.tif');imhist(i);②直方图均化：histeq函数用于数字数字图像的直方图均化，如：i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整：imadjust函数用于数字数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);④对数变换：log函数用于数字数字图像的对数变换，如：i=imread('104_8.tif');j=double(i);k=log(j);⑤基于卷积的数字数字图像滤波函数：filter2函数用于数字数字图像滤波，如：i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);⑦中值滤波：medfilt2函数用于数字数字图像的中值滤波，如：i=imread('104_8.tif');j=medfilt2(i);⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化数字数字图像, 如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、数字数字图像边缘检测①sobel算子如：i=imread('104_8.tif');如有帮助，欢迎支持。
Matlab中图像处理常用函数的用法
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'。
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3 图像膨胀函数
imdilate Dilate image Syntax IM2 = imdilate(IM,SE) IM2 = imdilate(IM,NHOOD) IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT) IM2 = imdilate(...,PADOPT)
3 图像膨胀函数
8 举例：用图像分割检测细胞
步骤7：平滑目标边界 seD = strel('diamond',1); BWfinal = imerode(BWnobord,seD); BWfinal = imerode(BWfinal,seD); figure, imshow(BWfinal), title('segmented image')
5 图像闭运算函数
imclose Close an image Syntax IM2 = imclose(IM,SE) IM2 = imclose(IM,NHOOD)
6 边界消除函数
imclearborder Suppress light structures connected to image border Syntax IM2 = imclearborder(IM) IM2 = imclearborder(IM,CONN) Description suppresses structures that are lighter than their surroundings and that are connected to the image border.
7 图像填充函数
imfill Fill image regions Syntax BW2 = imfill(BW,locations) BW2 = imfill(BW,'holes') I2 = imfill(I) BW2 = imfill(BW) [BW2 locations] = imfill(BW) BW2 = imfill(BW,locations,CONN) BW2 = imfill(BW,CONN,'holes') I2 = imfill(I,CONN)
1 结构元素创建函数
1 结构元素创建函数
SE = strel('arbitrary',NHOOD) creates a flat structuring element where NHOOD specifies the neighborhood. floor((size(NHOOD)+1)/2)
7 图像填充函数
Fill in the holes of a binary image. BW4 = im2bw(imread('coins.png')); BW5 = imfill(BW4,'holes'); imview(BW4), imview(BW5)
7 图像填充函数
Fill in the holes of an intensity image. I = imread('tire.tif'); I2 = imfill(I,'holes'); imview(I), imview(I2)
I = imread('cameraman.tif'); se = strel('ball',5,5); I2 = imdilate(I,se); imshow(I), title('Original') figure, imshow(I2), title('Dilated')
4 图像开运算函数
imopen Open an image Syntax IM2 = imopen(IM,SE) IM2 = imopen(IM,NHOOD)
8 举例：用图像分割检测细胞
步骤5: 填充内部空洞 BWdfill = imfill(BWsdil, 'holes'); figure, imshow(BWdfill); title('binary image with filled holes');
8 举例：用图像分割检测细胞
步骤6：消除与边界相连的目标 BWnobord = imclearborder(BWdfill, 4); figure, imshow(BWnobord), title('cleared border image')
1 结构元素创建函数
SE = strel('disk',R,N) creates a flat, disk-shaped structuring element, where R specifies the radius
1 结构元素创建函数
SE = strel('line',LEN,DEG) creates a flat, linear structuring element, where LEN specifies the length, and DEG specifies the angle (in degrees) of the line
1 结构元素创建函数
SE = strel('pair',OFFSET) creates a flat structuring element containing two members. One member is located at the origin. The second member's location is specified by the vector OFFSET.
2 图像腐蚀函数
imerode Erode image Syntax IM2 = imerode(IM,SE) IM2 = imerode(IM,NHOOD) IM2 = imerode(IM,SE,PACKOPT,M) IM2 = imerode(...,PADOPT)
2 图像腐蚀函数
originalBW = imread('circles.png'); se = strel('disk',11); erodedBW = imerode(originalBW,se); imview(originalBW) imview(erodedBW图像 I = imread('cell.tif'); figure, imshow(I) title('original image')
8 举例：用图像分割检测细胞
步骤2：边缘检测 BWs = edge(I, 'sobel', (graythresh(I) * .1)); figure imshow(BWs) title('binary gradient mask')
8 举例：用图像分割检测细胞
步骤3：创建结构元素 se90 = strel('line', 3, 90); se0 = strel('line', 3, 0); 步骤4；膨胀图像 BWsdil = imdilate(BWs, [se90 se0]); figure, imshow(BWsdil) title('dilated gradient mask')
图像形态学处理函数简介
1 结构元素创建函数
strel Create morphological structuring element Syntax SE = strel(shape,parameters) Description SE = strel(shape,parameters) creates a structuring element, SE, of the type specified by shape. This table lists all the supported shapes. Depending on shape, strel can take additional parameters. See the syntax descriptions that follow for details about creating each type of structuring element
1 结构元素创建函数
SE = strel('diamond',R) creates a flat, diamond-shaped structuring element, where R specifies the distance from the structuring element origin to the points of the diamond.
8 举例：用图像分割检测细胞
Step Step Step Step Step Step Read Image Detect Entire Cell Fill Gaps Dilate the Image Fill Interior Gaps Remove Connected Objects on Border Step 7: Smooth the Object 1: 2: 3: 4: 5: 6: