使用纹理滤波器分割图像(2)
基于滤波器阵列与图割的彩色纹理分割
算法 。利 用构建 的滤波器 阵列提取图像 的纹理特征 ，并加 入图像 的 Ｈ 、１ 、ｓ 分量值组成纹理一 色彩特征 向量 ，采 用 ｔ ｔ ｅｏ ｘ ｎ直方图作为彩色 纹理 的统计模 型对纹 理－ 特征 向量进行统计计算 ， 色彩 通过直方 图差计 算像素 点问的纹理相 似度 ， 再应用图割法中 的规范割准则对彩色纹理 进行分割 。实验 结果 证明 ，该算法具有较高 的分割准确性 。 关健词 ：彩色纹理 ；图像分割 ；ｔ ｔ 直方 图；图割 ；规 范割 ｅｏ ｘ ｎ
பைடு நூலகம்
［ ｙｗ ｒｓ ｏｏ ｘ ｒ；ｍａ ｅｓｇ ｎａｏ ；ｅ ｔｎｈｓｏｒｍ； ｒｐ ｕ； ｏ ａ ｚｄｃｔ Ｋｅ ｏ ｄ ］ｃｌｒｅ ｔ ｅ ｉ ｇ ｅｍｅ ｔｔ ｎ ｔ ｏ ｉ ｇａ ｇａｈｃ ｔｎ ｒ ｌ ｅ ｔｕ ｉ ｘ ｔ ｍ ｉ ｕ
ＤＯｈ １ ．９ ９ ．ｓ．０ ０３ ２ ．０ １１ ．７ ０３ ６ ／ｉ ｎ１０ —４ ８２ １ ． ０ ３ ｊｓ ４
中 圈分类号： Ｐ１４ Ｔ３７ ．
基 于 滤 波 器 阵 列 与 图割 的彩 色纹理 分 割
贺 锦鹏 ，孙 枫 ，刘利强
（ 哈尔滨工程大学 自动化学院 ，哈尔滨 １０ ０ ） ５０ １
基于人类视觉特性的纹理分割方法
确 定 Ｇ ｂ ｒ 波器 的数 量 为 ６ 向 ，频 率为 ５级 。 ａｏ 滤 方
对于人 类感 知纹理 的研 究结 果表 明，人类 对纹 理 区分 的三 个 重要 的特征 是重复 性 ， 方 向性 、结构 元素 的复杂 性 。 且人类 对 并 纹理 的识 别是直 觉的 ，即对 整个 视场 中的 内容先进 行并 行观 察再 进行 视觉 处理 。外部 的图像 信息 是通过 一组 并行 的 ，近 似于 独立 通道 进入 Ｈ Ｓ中，每个 通道可 以被 设想成 一个 二维 的滤波 器 。 Ｖ 下面提 出的基 于 Ｈ Ｓ工作机 理的 Ｆ Ｆ 理分割 方法 即很 好 的 Ｖ Ｒ纹
计算 机 光盘软件 与应 用
工程 技 术 Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔａ ｅ ａ ｄ Ａ ｐ ａ ｎ ｉ ｉ ２１ 第 ｌ ０ ０年 ３期
基于人类视觉特性的纹理分割方法
马 浩 然
（电子科技 大学光 电信息学院 ，成都
第 ｌ ：对 输 入图像 使用 上述 Ｇｂ ｒ滤波器进 行滤波 。 步 ａｏ
第 ２步 ：对 输 出图像进 行 全波整流 。
第 ３步 ：对 输 出图像进 行 Ｇ ｕｓ ａ ａｓ ｉｎ滤波 ，即平滑 处理 。
第 ４步：对输 出 图像进行 Ｋ ｍ ａ ｓ － ｅ ｎ 聚类 ，得到 标记 后的分割
ｌ ｗ， ｅ ｕ ｅ ｏｆｌ ｉｅ ｃ ｐ ．ｎ ｔ ｉ ａ ｅ ， ｏ ｏ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｍｅ ｔ ｔｏ ｅ ｈ ｄ ｂａ ｅ ｎ ｓ ｃ ｎ — ｒ ｅ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ ｍ ｅ ｈ ｎｉｍ ｆ ｏ ｔ ｓ ｍ ｔ ｄ ｓ ｏ ｅ Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｈ ｉ ｐｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｔ ｘ ｕ ｅ ｓ ｇ ｎ ｉ ｎ ｍ ｔ ｏ ｓ ｏ ｅ ｏ ｄ ｏ ｄ ｒｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ｃ ａ ｓ ｏ ａ ｄ
图像滤波的分类原理作用及应用
图像滤波的分类原理作用及应用1. 引言图像滤波是数字图像处理中的重要技术，它可以对图像进行去噪、增强和特征提取等操作。
本文将介绍图像滤波的分类原理、作用及应用。
2. 图像滤波的分类2.1 线性滤波线性滤波是最常用的图像滤波方法之一，它基于滤波器和图像之间的线性卷积关系。
具体来说，线性滤波会对图像中的每个像素值进行加权求和，以达到滤波的效果。
常见的线性滤波器有均值滤波器、高斯滤波器和中值滤波器等。
2.2 非线性滤波非线性滤波器对每个像素的处理不仅仅依赖于其周围的像素值，还可能依赖于像素的绝对值或其他非线性的关系。
非线性滤波器通常用于图像边缘检测、边缘增强等应用场景。
2.3 自适应滤波自适应滤波器是一种根据图像的局部特征自动调整滤波参数的滤波器。
它能够根据图像的特征自适应地选择不同的滤波器参数，以达到更好的滤波效果。
3. 图像滤波的原理3.1 线性滤波原理线性滤波的原理是基于卷积运算。
滤波器通过将其与输入图像进行卷积操作，计算出输出图像的每个像素值。
滤波器中的权重参数可以根据特定的滤波需求进行调整。
3.2 非线性滤波原理非线性滤波的原理是基于像素的非线性关系。
滤波器对图像像素的处理不仅仅依赖于周围像素的加权和，还可能包括像素的绝对值、幂等操作等。
非线性滤波器可以更好地处理图像的边缘和纹理信息。
3.3 自适应滤波原理自适应滤波的原理是根据图像的局部特征调整滤波参数。
自适应滤波器使用像素的邻域信息来计算滤波参数，并根据不同像素的特征选择不同的滤波操作。
这样可以提高滤波器的适应性，使其在不同条件下都能获得较好的滤波效果。
4. 图像滤波的作用图像滤波在数字图像处理中起着重要的作用。
主要包括以下几个方面：4.1 去噪图像滤波能够有效去除图像中的噪声，提高图像的质量。
线性滤波器如均值滤波器和高斯滤波器可以去除高斯噪声和盐椒噪声等。
非线性滤波器如中值滤波器对椒盐噪声和椒盐噪声有较好的去噪效果。
4.2 增强图像滤波可以增强图像的特定特征，使其更加鲜明。
基于多通道Gabor滤波的纹理分割方法
反映物体的性质，在图像处理与机器视觉研究 中， 分割 不 同类 型的纹 理 是一 项重 要 内容 ，但 是 ， 由于 纹理本身的多样性和复杂性，很难为纹理给出一个
统一 的定 义 ，它不 仅仅 取 决于 像素 领域 的灰度 或颜
Ｇ（， ） ２ ２ ｕ’ ＝ｅ ，
【
＋
】
同频率、不同方向的多通道滤波器组 ，必须选择一 领域 ，它是一种在方 向和频率上有选择性的带通滤 组合适的振荡频率和滤波方向，以尽可能覆盖待分 波 器 ， 的冲 击 响应 函数 （ Ｆ是 具有 高 斯（ ｕｓ ｎ 割 图像 的频率 空 间 ，最 大程度 地 抽取 图像 的特 征． 它 Ｉ ） Ｒ Ｇａｓｉ ） ａ 包 络线 的 复数正 弦波 ： 在 小波框 架 下 ，多通 道 Ｇａｏ 滤 波 器 组 的参数 ｂｒ
随机样本 方差聚类分析 ，结合最 小距 离判 别法，实现 了图像
纹理 的准确分割．
旋转的角度；
， 为正弦波的空间频率 ，也可 以
表示为极座标形式：ｆ ＝ Ｕ ＋ ； ＝ｆ ｓ ｏ ｏｏ ｃ ０，
Ｖ ＝ｆ ｎ ０ ０ｉ０； ０＝ｔ （！ ｓ ａ 二Ｌ ｎ ）
“０
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Ｖ Ｉ ８ ｏ３ ｏ． Ｎ １
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Ｓｐ ２ ０ ｅ ０６
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文章编号：１７ —１６２ ０ ） — ７ —３ ６ ２ ４ （ ６０ ０ ５０ ６ ０ ３０
基于 多通 道 Ｇａ ｏ 滤 波 的纹 理分割 方法 ｂｒ
周 慧 灿 （ 湖南文理学院 计算机科学系， 湖南 常德 ４ ５ ０ ） １０ ０
维普资讯
第 １ 卷 第３ ８ 期 ２０ 年 ９ ０６ 月
湖 南 文 理 学 院 学 报（ 然 科 学 版） 自
机器学习知识：机器学习中的图像分割
机器学习知识：机器学习中的图像分割随着人工智能技术的日益发展，图像分割技术在计算机视觉领域中扮演着越来越重要的角色。
图像分割是一种将图像切割成不同区域/像素的过程，每个区域/像素都具有独特的颜色、强度、纹理、形状等特征。
应用广泛的图像分割任务包括目标检测、医学图像分析、卫星图像处理等。
现在我将为大家详细介绍一下机器学习中的图像分割。
一.图像分割的定义图像分割是一种将图像切割成不同区域/像素的过程，每个区域/像素都具有独特的颜色、强度、纹理、形状等特征。
图像分割可以帮助我们更好地理解图像，同时也是许多计算机视觉算法的前提和核心步骤。
图像分割也是将数字图像转化为计算机可以使用的更简单、更具有代表性的表示形式。
二.常见的图像分割算法1.基于阈值的分割算法基于阈值的分割算法是最简单、最快捷的图像分割算法之一。
该算法基于图像中像素的灰度值，对像素根据其灰度值进行“黑白分割”，然后还可以运用形态学处理等操作，提高分割效果。
基于阈值的分割算法的速度快，因此非常适用于处理大量图像。
2.区域增长算法区域增长算法是一种通过像素间的邻接关系逐渐生成图像分割的方法。
该算法使用一个生长过程，将像素合并成区域。
在这个过程中，每个像素都有一个初始颜色和下一次生长时应该具有的颜色。
通过比较邻近像素间的颜色，从而判断在哪些位置进行分割。
区域增长算法可以自动确定最终分割的颜色，同时也可以检测边缘，因此非常适合处理那些具有复杂纹理的图像。
3.基于聚类的分割算法基于聚类的分割算法是一种常用的图像分割方法，该算法将所有像素分成不同的组/簇。
组/簇的个数可以由用户指定，也可以根据算法自动调整。
处理步骤分为三步，首先将像素用多维特征表示，然后使用聚类算法将像素聚类成不同的组/簇，最后通过应用分割后每个像素与组/簇之间的关系来实现图像分割。
基于聚类的分割算法比基于阈值的分割算法更加精细，同时也更加容易应用于复杂的纹素分布中。
4.基于卷积神经网络的分割算法卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，近年来在图像分割中应用越来越广泛。
如何利用计算机视觉技术进行纹理分析
如何利用计算机视觉技术进行纹理分析计算机视觉技术是指通过图像或视频等视觉数据，对其中的结构、特征进行分析和处理的一门技术。
其中，纹理分析是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。
通过纹理分析，我们可以对图像或者视频中的纹理特征进行提取和分类，进而应用于许多领域，如图像处理、目标检测和识别、医学影像分析等。
一、纹理特征的提取纹理特征是指图像中由于物体表面颜色、形状、方向等局部变化所形成的连续性分布。
计算机视觉技术通过一系列算法和方法，可以从图像或者视频中提取出丰富的纹理特征。
1. Gabor滤波器Gabor滤波器是常用的纹理特征提取工具之一。
它通过使用一系列正弦函数和高斯函数相乘，对图像进行卷积运算，从而得到具有多个尺度和多个方向的纹理特征响应。
Gabor滤波器可以同时考虑图像中的空间和频率域信息，提取到的纹理特征更加细致和准确。
2. 尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）SIFT算法是一种常用的纹理特征提取算法。
它通过检测图像中的局部特征点，并提取出这些特征点周围的描述子，用于表示图像中不同区域的纹理特征。
SIFT算法具有良好的尺度不变性和旋转不变性，能够较好地适应图像中不同纹理特征的变化。
二、纹理特征的分类纹理特征的分类是通过对提取到的特征进行进一步处理和分析，将图像或视频中的纹理区域划分为不同的类别。
直方图是一种常用的纹理分类方法。
它将图像或视频中出现的纹理特征按照不同的灰度级别进行统计，并绘制成直方图图像。
通过比较不同图像或视频间直方图的相似性，可以将它们分为同一类别或不同类别。
2. 统计特征统计特征是一种基于特征的概率分布，用于表示图像或视频中的纹理信息。
常用的统计特征包括均值、方差、相关性等。
通过对图像纹理区域的统计特征进行提取和比较，可以实现纹理的分类和识别。
三、纹理分析的应用利用计算机视觉技术进行纹理分析在许多领域都具有重要的应用价值。
使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤详解
使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤详解图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，它的主要目标是将图像中的像素划分为具有相似特征的区域。
图像分割技术在许多应用中都起到关键作用，比如医学影像分析、自动驾驶、目标检测和图像编辑等。
本文将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像分割的步骤。
1. 图像预处理图像预处理是图像分割的第一步，目的是减少图像中的噪声和增强图像的特征。
常见的图像预处理方法包括灰度化、图像平滑、边缘增强和直方图均衡化等。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化了后续的处理步骤。
图像平滑使用滤波器对图像进行模糊处理，以减少图像中的噪声。
边缘增强通过检测图像的边缘部分来突出图像的特征。
直方图均衡化通过调整图像的灰度级分布来增加图像的对比度。
2. 特征提取特征提取是图像分割的关键一步，它的目标是从图像中提取具有区分性的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
对于颜色特征，可以使用颜色直方图、颜色矩和颜色梯度等进行描述。
纹理特征可以通过灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式等方法进行提取。
形状特征可以通过边界提取和轮廓描述子等方法进行提取。
边缘特征可以通过Canny边缘检测算法进行提取。
3. 分割算法选择选择合适的分割算法对图像分割的结果具有重要影响。
常见的分割算法包括阈值分割、区域生长、边缘检测和基于图论的分割等。
阈值分割是一种简单而常用的分割方法，它通过设置一个阈值将图像中的像素分为不同的区域。
区域生长算法从一个或多个种子像素出发，逐渐将具有相似特征的像素加入到同一区域。
边缘检测算法通过检测图像的边缘来进行分割。
基于图论的分割算法利用图论中的最小割/最大流算法来进行分割。
4. 分割结果后处理分割结果往往还需要经过一些后处理步骤来进一步提升分割的效果。
常见的后处理方法包括去噪、形态学操作和区域合并等。
去噪通过滤波器对图像进行平滑处理，以减少分割结果中的噪声点。
形态学操作利用膨胀和腐蚀等运算来调整图像的形状和尺寸。
Matlab中的图像纹理分析和纹理识别技术
Matlab中的图像纹理分析和纹理识别技术引言在现代数字图像处理领域，图像纹理分析与纹理识别技术扮演着重要角色。
纹理是指由重复的、有规律的或随机出现的像素组成的视觉模式。
它在物体识别、模式识别、图像分割和图像合成中起着关键作用。
而Matlab作为一款强大的科学计算工具，提供了丰富的图像处理工具箱，为图像纹理分析和纹理识别技术的研究和实现提供了便利。
一、图像纹理分析1. 纹理统计特征提取纹理分析的早期方法是基于统计特征的提取。
通过计算图像中像素间的灰度或颜色差异，可以提取出一系列统计特征，如均值、方差、共生矩阵等。
这些特征可以反映出纹理的统计信息，如纹理粗糙度、纹理方向和纹理周期等。
在Matlab中，可以使用图像处理工具箱中的函数进行特征提取，并结合统计学习算法进行纹理分类。
2. 纹理滤波器除了统计特征提取外，纹理分析还可以借助纹理滤波器进行。
纹理滤波器是通过卷积操作对图像进行处理，以提取纹理特征。
常见的纹理滤波器包括Gabor滤波器、小波变换和局部二值模式（LBP）等。
在Matlab中，可以使用imfilter函数对图像进行滤波操作，从而实现纹理特征的提取。
3. 纹理方向分析图像纹理通常具有一定的方向性，通过纹理方向分析可以对图像进行纹理分割和纹理特征提取。
一种常见的纹理方向分析方法是基于局部二值模式（LBP）和方向直方图。
Matlab提供了LBP特征提取函数和方向直方图函数，可以方便地进行纹理方向分析。
二、纹理识别技术1. 统计模式识别统计模式识别是常用的纹理识别方法之一。
通过构建纹理模型，将待识别图像与模型进行比较，从而完成纹理识别任务。
常用的统计模式识别方法包括最近邻分类器、支持向量机和神经网络等。
在Matlab中，可以利用统计学习工具箱中的函数，快速实现纹理识别算法。
2. 神经网络神经网络在纹理识别中具有广泛应用。
通过构建多层神经网络，将图像的像素作为输入，经过训练后得到一个与纹理特征相关的输出。
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); endPXD = 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。
如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析
如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析图像处理技术在当今数字图像领域中发挥着巨大的作用，其中之一便是图像的纹理提取和纹理分析。
纹理是指图像中具有可感知的重复或规则性的特征，它可以帮助我们理解图像的细节和结构。
通过提取和分析图像中的纹理信息，可以实现许多应用，例如纹理分类、纹理合成、纹理识别等。
本文将介绍如何使用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析。
图像的纹理提取是指从图像中获取纹理信息的过程。
在图像处理中，有许多方法可以用来提取纹理特征。
其中较为常用的方法是使用纹理滤波器，如方向性滤波器、统计滤波器和频谱滤波器等。
这些滤波器可以根据纹理的不同特点，通过计算图像的局部特征或频率域特征来提取纹理信息。
例如，方向性滤波器可以提取图像中的方向纹理，统计滤波器可以提取图像中的统计特征，频谱滤波器可以提取图像中的频域特征。
通过将这些滤波器应用到图像中，可以得到多个纹理特征图像，每个特征图像代表了图像中的一种纹理特征。
图像的纹理分析是指对提取得到的纹理特征进行分析和处理的过程。
在纹理分析中，我们可以利用各种图像处理技术来对纹理特征进行统计和描述。
例如，可以使用特征提取算法，如局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）和高斯局部二值模式（G-LBP）等，来对纹理特征进行数学建模和描述。
这些特征提取算法可以帮助我们对纹理特征进行定量的度量和比较，从而实现图像的纹理分类和纹理识别等任务。
还可以利用纹理合成算法，如基于样本的纹理合成和基于过滤的纹理合成等，来生成新的纹理图像。
这些纹理分析技术可以帮助我们理解和利用图像中的纹理信息，从而实现各种基于纹理的应用。
应用图像处理技术进行图像的纹理提取和纹理分析有许多实际应用。
例如，在医学领域中，可以使用图像的纹理特征来帮助医生诊断疾病。
通过对医学图像中的纹理进行分析，可以提取到一些病变的特征，如肿块的纹理特征等，从而辅助医生进行诊断和治疗。
在计算机视觉和图像识别领域中，纹理特征也是一种重要的视觉特征。
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17.6 使用纹理滤波器分割图像（2）
分割后的图像目标区域显示为白色，跟原图像相比，图像顶部的纹理被过度分割，而底部的纹理则以一个整体被分割出来，可以使用bwareaopen函数提取图像的底部纹理，如图17-31左边图像所示。
在这个图像中，分割出的边界并不光滑，并且含有很多孔洞，可以使用imclose函数对图像执行形态学关操作，处理后的图像如图17-31右边图像所示。
使用imfill函数对图像中的孔洞进行填充，填充后的图像如图17-32左边图像所示，跟原图像相比，生成的图像底部纹理并不完全吻合，可以使用这个图像对原图像顶部的纹理进行分割，得到的图像顶部纹理如图17-32右边图像所示。
使用entropyfilt进行滤波分割。
代码如下：
1.E2 = entropyfilt(I2);%创建纹理图像
2.E2im = mat2gray(E2);%转化为灰度图像
3.figure; subplot(121)
4.imshow(E2im);%显示纹理图像
5.BW2 = im2bw(E2im,graythresh(E2im));%转化为二值图像
6.subplot(122); imshow(BW2)%显示二值图像
7.mask2 = bwareaopen(BW2,1000);%求取图像顶部的纹理掩膜
8.figure; imshow(mask2);%显示顶部纹理掩膜图像
9.texture1 = I; texture1(~mask2) = 0;%底部设置为黑色
10.texture2 = I; texture2(mask2) = 0;%顶部设置为黑色
11.figure; subplot(121)%显示图像顶部
12.imshow(texture1); subplot(122),
13.imshow(texture2);%显示图像底部
14.boundary = bwperim(mask2);%求取边界
15.segmentResults = I;
16.segmentResults(boundary) = 255;%边界处设置为白色
17.figure; imshow(segmentResults);%显示分割结果
使用entropyfilt函数对图像进行滤波，求取纹理图像，如图17-33左边图像所示。
选择合适的阈值将纹理图像转化为二值图像，如图17-33右边图像所示。
使用bwareaopen函数对图像进行开操作，得到图像顶部纹理的掩膜图像，如图17-34所示。
分别提取图像的顶部纹理和底部纹理，如图17-35所示，其中左边图像为顶部纹理的图像，右边图像为底部纹理的图像。
上下两种纹理的边界线以白色显示，如图17-36所示。
使用stdfilt和rangefilt进行滤波分割。
代码如下：
1.S = stdfilt(I,nhood);%标准差滤波
2.figure; subplot(121)
3.imshow(mat2gray(S));%显示标准差滤波后的图像
4.R = rangefilt(I,ones(5));%rangefilt滤波
5.subplot(122); imshow(R);%显示rangefilt滤波后的图像
除了使用entropyfilt函数，还可以使用stdfilt函数和rangefilt函数来达到类似的分离效果，分离的效果如图17-37所示，其中左边图像为使用stdfilt函数滤波后分割的图像，右边图像为使用rangefilt函数滤波后分割的图像。