非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术
matlab图像处理
2、对灰度图进行直方图均衡化处理(cont.)
“board_new.bmp”的 灰度化图像（原图）
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均衡化前直方图
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2、对灰度图进行直方图均衡化处理(cont.)
No age
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No Image
均衡化后直方图
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经直方图均衡化后的图像
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1、图像读取、显示、截取、旋转、写入
x=imread(‘board.tif’); imshow(x); %★ y=imcrop(x); figure,imshow(y); z=imrotate(y,180); figure,imshow(z); imwrite(z, ‘board_new.bmp’, ‘bmp’);
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图像变换功能
图像变换技术是图像处理的重要工具，常运用 于图像压缩、滤波、编码和后续的特征抽取或 信息分析过程。 Matlab 工具箱提供了常用的变换函数，如 fft2( )与ifft2( )函数分别实现二维快速傅立叶变 换与其逆变换，dct2( )与idct2( )函数实现二维 离散余弦变换与其逆变换。 Matlab 还提供了如二值图像的膨胀运算 dilate( )函数、腐蚀运算erode( )函数等基于数 学形态学与二值图像的操作函数。
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2、对灰度图进行直方图均衡化处理(cont.)
m=imread(‘board_new.bmp’); n=rgb2gray(m); imshow(n); figure,imhist(n); I=histeq(n); figure,imshow(I); figure,imhist(I);
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。
MATLAB数字图像处理介绍
z
b
o
g
x1
1536
1
x
r
在图像（x1,y1）点的 RGB值是（r,g,b）
2048
y
上图是一个2048*1536大小的图像，其中这个三维矩阵的第一 维就是上图中第一层代表红色数值，第二维为第二层代表绿色 数值，第三维为第三层代表蓝色数值。也可以这样理解：将索 引图像中的数据矩阵中每一个像素点直接加载上色图矩阵中对 应的颜色值。
imshow函数显示灰度图像imshowi以下语句将显示一幅32个灰度级的图像iimshowi322使用明确指定的灰度级数目3某些情况下可能将一些超出数据惯例范围的数据显示为一幅灰度图像对于double型数组为01对于uint8型数组为0255为了将超过数据范围的数据显示为图像用户可以直接定义数据范围其调用格式如下imshowilowhigh如果用户使用一个空矩阵指定数据范围imshow将自动进行数据标度
…… …… …… m
. . . . . . . . . . . .
像素点 取值：[0,1] 或[0,255]
…… n m*n个像素，如1024*768
灰度图像读入matlab中是一个二维 的平面矩阵，其中行与列的乘积代 表其图片中像素点的个数。
3）二值图像：数据矩阵中的元素值只是0或1。读入matlab也是一 个二维矩阵。
注意：二值图像读入matlab中也是一 个二维的平面矩阵，但像素点取值只 限于0，1。
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。
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
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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数字图像处理12
12.1.1 基本概念
集合论是数学形态学的基础，首先对集合论的一些基本概念做一个简单介 绍。腐蚀运算和膨胀运算是数学形态学的两个基本变换。参加运算的对象 有两个：图像A（感兴趣目标）和结构集合B，B称为结构元素。结构元素 通常是个圆盘，但它其实可以是任何形状。
设和是的子集，则把图像沿矢量平移一段距离记作或，其定义为：
12.3.6 二值图像的欧拉数
在二值图像中，像素值为1的连通区域（对象）的个数减去孔数，所得的 差值为这幅图像的欧拉数。欧拉数测量的是图像的拓扑结构。在MATLAB 中，使用函数bweuler( )计算二值图像的欧拉数，该函数的调用格式为：
eul=bweuler(BW, n)：该函数计算输入的二值图像BW的欧拉数，参数n可 以为4和8，默认值为8，即8连通。
在MATLAB软件中，结构元素定义为一个STREL对象。如果nhood为结构 元素定义的领域，则任意大小和维数的结构元素的原点坐标为： origin=floor((size(nhood)+1)/2)。在MATLAB软件中，采用函数strel( )创建 任意大小和形状的STREL对象。函数strel( )支持常用的形状，例如线型 （line）、矩形（rectangle）、方形（square）、球形（ball）、钻石型 （diamond）和自定义的任意型（arbitrary）等。
采用函数makelut( )建立表单后，可以采用函数applylut( )进行查表操作。 在MATLAB中，函数applyl该函数采用查表的方式对二值图像的邻域进行操 作，参数BW为二值图像，参数LUT为采用函数makelut( )建立的表单。返 回值A为查表操作后得到的二值图像。
12.2.2 图像填充操作
在MATLAB软件中，采用函数imfill( )对二值图像或灰度图像进行填充操 作。函数imfill( )的调用格式为：
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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,V al1,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:Empty or not，Mode:lossy or lossless，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montage 函数。
改变显示大小：imview （X,map,’IntialMagnificatition ’,’fit ’）, IntialMagnificatition 默认值为100，即100%显示，设置为fit 则全屏显示。
关闭：imview close all 。
Image Viewer 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imshow 函数。
调用truesize 函数来设定图像到屏幕像点的映射关系。
可以运用getimage 函数来将当前显示的图像赋值给一个变量。
调用格式：
[1] imshow(I,n);\\n 为灰度级
[2] imshow(I,[low,high]);\\指定I 的数据范围
[3] imshow(BW);\\显示二值图像BW ，0为黑色，1为白色
[4] imshow(X,map);\\索引图像
[5] imshow(RGB);
[6] imshow(…,display_option);\\显示图像的方式，选择‘notruesize ’或者‘turesize ’
[7] imshow(x,y,A,…);\\x,y 建立非默认的空间坐标系统
[8] imshow filename;
[9] h=imshow(…)\\h 表示被显示图像的句柄
2.3 图像的代数运算
[1] 相加（imadd ）：
Z=imadd(X,Y)\\存为8位；
Z=imadd(X,Y,’uint 16’)\\存为16位。
[2] 求补（imcomplement ）：
IM2=imcomplement(IM1)。
[3] 减法（imsubtract 或者imabsdiff ）：
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。
[4] 乘法（immultiply ）：
Z=immultiply(X,Y)。
[5] 除法（imdivide ）：
Z=imdivide(X,Y)。
2.4 点运算
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
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。
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(transformtype,…)，
MATLAB中还提供了很多空间变换的工具，如：fliptform，fgormfwd，tforminv，findounds，makereample，tformarray，imtransform等。
2.6 图像的领域和块操作
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nlfilter 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distinc t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。
3 MATLAB二维与三维图形绘制及动画
3.1 基本绘图命令。