matlab在数字图像处理中的应用(1)概述

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Matlab技术在图像处理中的应用

Matlab技术在图像处理中的应用引言:图像处理在现代科学技术中占据了重要的地位，无论是在医学、工程还是娱乐行业，图像处理技术都扮演着至关重要的角色。

而Matlab作为一款功能强大的编程语言和环境，被广泛应用于图像处理领域。

本文将从图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面，探讨Matlab技术在图像处理中的应用。

1. 图像增强图像增强是改善图像质量，使得图像更符合人眼视觉感知的过程。

Matlab提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以通过调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数来增强图像质量。

例如，可以使用imadjust函数对图像进行灰度拉伸，将图像的像素值映射到更广的灰度范围，从而增强图像的对比度。

另外，Matlab还提供了直方图均衡化函数histeq，通过重新分布图像的灰度级，使得图像的直方图更均衡，从而提高图像的视觉效果。

2. 图像滤波图像滤波是将图像传递通过滤波器，以消除图像中的噪声或者改善图像的细节。

Matlab提供了各种滤波函数和工具，包括线性滤波、非线性滤波、频域滤波等。

例如，可以使用imfilter函数进行线性滤波，如高斯滤波器、中值滤波器等。

另外，Matlab还提供了快速傅里叶变换函数fft2，可以对图像进行频域滤波，如带通滤波器、陷波滤波器等。

3. 图像分割图像分割是将图像划分为不同的区域或者对象的过程。

Matlab中提供了多种图像分割算法和函数。

例如，可以使用基于阈值的分割算法，通过设定合适的阈值将图像的像素分为不同的类别。

另外，Matlab还提供了基于区域的分割算法，如分水岭算法、区域增长算法等。

这些算法可以根据图像的纹理、颜色、亮度等特征，将图像分割为不同的区域，便于进一步的处理和分析。

4. 图像识别图像识别是通过对图像进行特征提取和分类，来识别图像中的对象或者场景。

Matlab中提供了多种图像识别的函数和工具箱，如SVM分类器、k近邻分类器等。

通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征，可以训练分类器来对图像进行分类和识别。

MATLAB语言在数字图像处理中的应用

（上接第 37 页）控件来完成界面的设计。 VB 的编程核心是事件驱动，软件通过响应具体事件来实现功能，这点给编程者带来很大的方便，但在给每个窗口编写驱动时，程序员需要很强的逻辑组织能力，以实现代码的最优化。软件的整个操作界面如图 5 所示。
菜单栏包括系统管理，资源管理，网络管理和事件管理等。工具栏左边四个按钮实现对系统的维护和管理，分别是用户登录，系统消音，系统自检和系统复位。中间五个按钮是实现对图层和设备显示的编辑功能，分别为放大、缩写、左旋、右旋和还原。最后两个按钮分别是预案编辑和退出系统。界面左侧用一个 ListBox 控件实现的楼层结构引导，响应鼠标左击事件，实现不同图层的切换功能。界面的中心区用两个 PictureBox 控件实现显示具体楼层平面图，用两个 Image 控件数组来显示当前楼层上灯具和探头的具体位置以及灯具运行状态信息。 PictureBox 是一个具有容器属性的控件，它内部可以放置其他控件。图层和设备均可以实现放大、缩小以及移动功能，设备可以响应鼠标右击事件，实现对设备属性和设备状态信息的浏览和修改等功能。
小方块输入更加有效，如 8*8 或 16*16 的块。对于一个 M*M
的 DCT 变换矩阵 Tpq 如下式：
姨1
姨姨姨姨M
Tpq ＝
姨
2
姨M
cos
π（2q＋1）p 2M
p＝0，0≤q≤M－1 1≤p≤M－1，0≤q≤M－1
对于一个 8*8 的 DCT 变换矩阵通过函数 T＝dctmtx(8)求
图 2 原始图像
图 3 压缩图像
图 4 高压缩图像

浅谈MATLAB在数字图像处理中的应用

浅谈MATLAB在数字图像处理中的应用MATLAB是一种广泛使用的数学软件，因其独特的数学处理能力和易于使用的接口而备受欢迎。

在数字图像处理中也得到广泛的应用。

本文将重点介绍MATLAB在数字图像处理中的应用。

MATLAB提供了强大的工具箱和函数库，可以完成各种数字图像处理任务。

例如，图像的读取、显示、保存、格式转换及基本的空间域和频率域图像处理等。

此外，MATLAB也提供了一些高级处理功能，如模糊、滤波、图像平滑、边缘检测、形态学处理等。

这些功能可以方便地实现图像的预处理和后处理。

一种广泛的数字图像处理方法是图像分割。

图像分割对于图像的识别和特征提取非常重要。

MATLAB提供了多种图像分割算法，其中最常用的是阈值处理。

MATLAB中的图像阈值函数可以根据像素的灰度值将图像分为两类，即黑白二值图像。

这种方法常用于图像中物体的识别和分离。

另一种常用的处理方法是形态学处理。

MATLAB提供了多种形态学处理函数，包括膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。

这些函数可以用于消除图像中的噪声、填充坑洞、改善边缘定义等。

MATLAB还可以用于图像增强。

例如，可以使用直方图均衡化函数来增强图像的对比度。

此外，MATLAB中的滤波函数可以用于去除噪声和平滑图像。

最后，MATLAB可以用于图像的特征提取和分类。

这种方法可以用于图像识别、目标跟踪和目标检测等领域。

总之，MATLAB在数字图像处理中拥有广泛的应用，为数字图像处理提供了一种简便的方法，随着科学技术的不断进步，MATLAB的应用也将越来越广泛。

MATLAB软件在数字图像处理中的应用

观图示。
［ｏｃｉ＝ｉｅＩ；％得到直方图的大小为ｒｗｃｌｒｗ，ｏｌｓ（）ｚｏｘｏｎｎｍｅ（）＝ｕｌＩ；％总像素个数
２应用实例
２１灰度直方图．灰度直方图（ｉｏｒｍ）灰度级的函数，述图像中每种ｈｓｇａ是ｔ描
摘要：绍了ＭＡＬ＇言编程及其图像处理工具箱，过一些例子说明了利用ＭＡＬＢ￣言编程及其图像处理介ＴＡＢ￣通ＴＡｉ
工具箱进行数字图像处理的方法。
关键词：ＴＡＢ件；ＭＡＬ软图像处理工具箱；字图像处理数中图分类号：４４Ｇ３文献标识码：Ａ文章编号：６２７０（０８０ — １９０１７ — ８０２０）５０３ — ２
其中，＝，，，由基本的概率论知识，们可知ｐ）ｋｌ２ … 。我（表
１ＭＡＴＡＬＢ软件介绍
ＭＡＬＢ是ＭａｈＷｏｋ公司的商业软件．是一种直译式语ＴＡｔｓｒｓ
言，其最重要的功能就是进行矩阵的数值运算，的数值分析、它
Ａ＝０１５］［：：５；２％直方图的灰度级范围ｎ＝ｅｏ（ｎｔ（，）ｋｚｒｓ１ｇｈＡ）１；％像素数，始化ｅ初
处理工具箱（ｍａｅＰｏｅｓｎｏｌｏ）提供了将近２０最基ＩｇｒｃｓｉｇＴｏｂｘ０种本的图像处理函数，利用这些图像处理工具箱，合其强大的结数据处理能力，们可不必关心图像文件的格式、写、示等我读显细节，把精力集中在算法研究上，大提高了工作效率。同而大时，测试这些算法时既可方便地得到统计数据，可得到直在又

[数学]MATLAB应用于数字图像处理

直方图均衡化是图像处理中很重要的研究内容 ,它通过转换灰度图像亮度值或索引图像的颜色图值来增强图像对比度。
图像的灰度统计直方图是 1个 1D的离散函数.
直方图均衡化函数histeq( )
clear;x=imread('lena256.bmp'); imshow(x);y=histeq(x); figure;imshow(y)
imhist( ) 画图像灰度直方图
figure; imhist(x1)
比较两幅图像灰度直方图
a=imread('tire.tif'); figure; subplot(2,2,1);imshow(a); subplot(2,2,3);imhist(a); b=imread('lena256.bmp'); subplot(2,2,2);imshow(b); subplot(2,2,4);imhist(b);
MATLAB应用于数字图像分析和处理
图像处理着重强调在图像之间进行的变换。
• 虽然人们常用图像处理泛指各种图像技术 ,但比较狭义的图像处理主要指对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础 ,或对图像进行压缩编码以减少对其所需存储空间或传输时间、传输路径的要求。
图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量 ,以获得它们的客观信息 ,从而建立对图像的描述。
只在0~1正常显示。需进行归一化。
4.图像数据的运算（1）
1. x=imread('lena256.bmp'); x=x-100; ??? Error using ==> Function '-' is not defined for values of class

Matlab在图像处理中的应用与技巧

Matlab在图像处理中的应用与技巧引言图像处理是计算机科学领域中的一个重要分支，通过对图像进行处理和分析，可以获得许多有价值的信息。

而MATLAB作为一个强大的计算软件，具备了丰富的图像处理函数和工具箱，可以帮助我们实现各种复杂的图像处理任务。

本文将介绍MATLAB在图像处理中的应用与技巧，帮助读者更好地利用MATLAB进行图像处理。

一、图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件。

例如，要读取一张名为"image.jpg"的图像文件，可以使用以下代码：```MATLABimage = imread('image.jpg');```而imshow函数则可以将图像显示在窗口中，例如：```MATLABimshow(image);```通过这两个简单的函数，我们可以很方便地读取和显示图像。

二、图像的基本处理1.图像的缩放在图像处理过程中，经常需要将图像进行缩放。

MATLAB提供了imresize函数来实现图像的缩放，例如：```MATLABnew_image = imresize(image, [height, width]);```其中，height和width分别表示缩放后图像的高度和宽度。

2.图像的灰度化有时候我们只关注图像的亮度信息，而忽略了彩色信息。

此时可以将图像转换为灰度图像，MATLAB提供了rgb2gray函数来实现图像的灰度化，例如：```MATLABgray_image = rgb2gray(image);```gray_image即为灰度图像。

3.图像的旋转有时候我们需要将图像进行旋转，MATLAB提供了imrotate函数来实现图像的旋转，例如：```MATLABrotated_image = imrotate(image, angle);```其中，angle表示旋转的角度。

三、图像的增强处理1.图像的边缘检测在许多图像处理任务中，边缘是重要的特征之一。

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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物理图像
数字图像
3
数字图像的表示
数字化后的图像可以用矩阵表示
j
i
FM N
f11 f 21 ... f i1 ... fM 1
f12 f 22 ... fi 2 ... fM 2
... ... ... ... ... ...
f1 j f2 j ... fij ... f Mj
subplot(1,2,1);
imshow(i);
subplot(1,2,2); imhist(i)
2018/11/9
13
图像的代数运算
imadd
格式：Z=imadd(X,Y). 其中Z=X＋Y。
例1-5 增加图像的亮度 RGB=imread('onion.png');
RGB2=imadd(RGB,50);
Matlab 图像处理简介
主要内容
1
2 3
Matlab简介 Matlab中常用的基本命令
图像处理基本知识
Matlab中图像处理的基本操作
4
2018/11/9
2
图像数字化
图像数字化：把图像分割成称为像素的小区域，每个像素的亮度或灰度值用一个整数来表示。包括图像的采样和量化过程。
2018/11/9
subplot(1,2,1),imshow(RGB); subplot(1,2,2),imshow(RGB2);
2018/11/9
14
图像的代数运算
immultiply imsubtract
例1-7
I=imread('moon.tif'); J=immultiply(I,1.2);
两幅图像相减或者一幅图像除以常数
数据矩阵为double或uint8。调色板矩阵为double型矩阵，值域为[0,1]。大小m*3(m表示颜色数目），每一行指定一个颜色的R、G、B分量。多帧图像序列：4维数组，增加：帧号。
2018/11/9 16色图
256色图
24位真彩色图
7
图像类型转换函数
dither() ：通过颜色抖动，把真彩色图像转换成索引图像或灰度图像转换成二值图像 gray2ind() ：将灰度图像转换成索引图像 grayslice() ：通过设定的阈值将灰度图像转换成索引图像
4
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10
图像基本操作
图像文件的读取
A=imread(‘文件名’,‘文件格式’)
[X,map]=imread(‘文件名’,‘文件格式’)
图像文件的写入
imwrite(A,‘文件名’,‘文件格式’) imwrite(X,map,‘文件名’,‘文件格式’)
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11
图像基本操作
查询图像文件信息
imfinfo(‘文件名’，文件格式)
显示图像 imshow(X, map)
需要同时显示多幅图像，使用figure语句，重新打开一个图像显示窗口。
显示直方图
imhist(I,n)
imhist(X, map)
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12
图像基本操作
例1-4
i=imread('LENA256.bmp');
imdivide
K=immultiply(I,0.6);
两幅图像相除或者一幅图像除以常数
imcomplement 图像求补 imlincomb 多幅图像进行线性组合
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图像的几何运算
imresize：按指定方法进行图像的缩放
imresize(A,m,method) • A原图像 • m缩放系数。m>1, 放大; 0<m<1, 缩小 • method – nearest(默认)：最近邻插值 – bilinear：双线性插值 – bicubic：双三次性插值
Matlab支持的图像格式
文件 .GIF 颜色与分辨率 256 / 96dpi 用途用于动画、多媒体程序界面，网页界面
. BMP
. TIF . JPG . TGA . PCD
256 ～ 224 / * dpi
256 ～ 232 / * dpi 216 ～ 232 / * dpi 256 ～ 224 / 96dpi 216 ～ 232 / * dpi
例1-6 原图像放大1.5倍 [I,map]=imread('kids.tif');
J=imresize(I,1.5); figure(1), imageshow(I,map); figure(2), imageshow(J,map);
im2bw() ：通过设定亮度阈值将灰度、真彩色、索引图像转换成二值图像
ind2gray() ：将索引图像转换成灰度图象
ind2rgb() ：将索引图像转换成真彩色图像
rgb2gray()：将真彩色图像转换成灰度图像 rgb2ind()：将真彩色图像转换成索引图象
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im2uint8()：将图像数据转换成unit8型
im2uint16()：将图像数据转换成unit16型 Im2bw()：将图像数据转换成logical型（二值图像） mat2gray()：将图像数据转换成归一化的double型 (值域为[0,1])
2018/11/9 5
Matlab 中的图像类型
用于Windows环境下的任何场合
用于专业印刷用于数字图片保存、传送用于专业动画影视制作用于PHOTO CD
● 注意：图像文件的扩展名不要轻易修改，否则不能使用
2018/11/9 9
主要内容
1
2 3
Matlab简介 Matlab中常用的基本命令图像处理基本知识 Matlab中图像处理的基本操作
... f1N ... f 2 N ... ... ... fiN ... ... ... f MN
2018/11/9
4
Matlab中图像的数据类型
双精度浮点型、无符号整型、单精度浮点型、字符型和逻辑型等。 im2double()：将图像数据转换成double型
二值图像：像素值为0或1。
灰度图像：每个像素由一个量化的灰度值来描述。
uint8，uint16，double的灰度图像
Байду номын сангаас二值图
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灰度图
6
Matlab 中的图像类型
RGB图像：M*N的图像需要三维矩阵（大小N*M*3）存储。
索引图像：包含一个数据矩阵X和一个调色板矩阵map。