MATLAB第3章 图像文件操作
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
matlab文件操作fopenfseekfreadfclose等
文件操作是一种重要的输入输出方式，即从数据文件读取数据或将结果写入数据文件。
MATLAB提供了一系列低层输入输出函数，专门用于文件操作。
1、文件的打开与关闭1）打开文件在读写文件之前，必须先用fo pen函数打开或创建文件，并指定对该文件进行的操作方式。
fopen函数的调用格式为：fid=fopen（文件名，…打开方式‟）说明：其中fid用于存储文件句柄值，如果返回的句柄值大于0，则说明文件打开成功。
文件名用字符串形式，表示待打开的数据文件。
常见的打开方式如下：…r‟：只读方式打开文件（默认的方式），该文件必须已存在。
λ…r+‟：读写方式打开文件，打开后先读后写。
该文件必须已存在。
λ…w‟：打开后写入数据。
该文件已存在则更新；不存在则创建。
λ…w+‟：读写方式打开文件。
先读后写。
该文件已存在则更新；不存在则创建。
λ…a‟：在打开的文件末端添加数据。
文件不存在则创建。
λ…a+‟：打开文件后，先读入数据再添加数据。
文件不存在则创建。
λ另外，在这些字符串后添加一个“t”，如…rt‟或…wt+‟，则将该文件以文本方式打开；如果添加的是“b”，则以二进制格式打开，这也是fop en函数默认的打开方式。
2）关闭文件文件在进行完读、写等操作后，应及时关闭，以免数据丢失。
关闭文件用f close函数，调用格式为：sta＝fclose(fid)说明：该函数关闭f id所表示的文件。
sta表示关闭文件操作的返回代码，若关闭成功，返回0，否则返回-1。
如果要关闭所有已打开的文件用fc lose(…all‟)。
2、二进制文件的读写操作1）写二进制文件fwrite函数按照指定的数据精度将矩阵中的元素写入到文件中。
其调用格式为：COUNT＝fwrite（fid，A，precis ion）说明：其中COUN T返回所写的数据元素个数（可缺省），fid为文件句柄，A用来存放写入文件的数据，precis ion代表数据精度，常用的数据精度有：char、uchar、int、long、float、double等。
Matlab图像处理工具箱使用简介
三天三夜72小时：（2015.9.11~13）读懂题目-》查找文献资料-》选择题目-》重查找文献资料-》精读其中几篇-》查找资料的资料。
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参考资料：《Matlab图像处理与应用》高成主编，2007.04 校超星数字图书馆可阅读。
Matlab图像处理工具箱使用简介基本概念：数字图像指的是一个被采样和量化后的二维函数，采用等距离矩形网格采样，对幅度进行等间量化而成。
至此，一幅数字图像是一个被量化的采样数值的二维矩阵。
将一幅二维的图像通过有限个离散点来表示就成为了数字图像，其中的每个点称为图像元素，即像素。
数字图像处理图像处理：图像输入→图像增强/复原/编码等→图像输出图像识别：图像输入→图像预处理→图像分割→特征提取→图像分类→识别结果输出图像理解：图像输入→图像预处理→图像描述→图像分析和理解→图像解释图像处理算法被认作数学建模十大算法之一。
学、信息论、控制论、物理学、心理学和生理学等学科的一门综合性边缘科学。
随着计算机科学的迅猛发展，以及与近代发展的新理论如小波分析、马尔柯夫随机场、分形学、数学形态学、人工智能和人工神经网络等的结合，计算机图像处理与分析近年来获得了长足的进展，呈现出强大的生命力。
已在科学研究、工农业生产、军事技术、医疗卫生、教育等许多领域得到广泛应用，产生了巨大的经济和社会效益，对推动社会发展，改善人们生活水平都起到了重要的作用。
计算机图像处理的应用领域计算机图像处理和计算机、多媒体、智能机器人、专家系统等技术的发展紧密相关。
近年来计算机识别、理解图像的技术发展很快，也就是图像处理的目的除了直接供人观看(如医学图像是为医生观看作诊断)外，还进一步发展了与计算机视觉有关的应用，如邮件自动分检，车辆自动驾驶等。
下面罗列—些典型应用实例，而实际应用更广。
1．在生物医学中的应用主要包括显微图像处理；DNA显示分析；红、白血球分析计数；虫卵及组织切片的分析；癌细胞识别；染色体分析；心血管数字减影及其他减影技术；内脏大小形状及异常检测；微循环的分析判断；心脏活动的动态分析；热像、红外像分析；x光照片增强、冻结及伪彩色增强；超声图像成像、冻结、增强及伪彩色处理；CT、MRI、γ射线照相机、正电子和质子CT的应用；专家2．遥感航天中的应用军事侦察、定位、导航、指挥等应用；多光谱卫星图像分析，地形、地图、国土普查；地质、矿藏勘探；森林资源探查、分类、防火；水利资源探查，洪水泛滥监测；海洋、渔业方面如温度、渔群的监测、预报；农业方面如谷物估产、病虫害调查；自然灾害、环境污染的监测，气象、天气预报图的合成分折预报；天文、太空星体的探测及分析；交通、空中管理、铁路选线等。
第三章 matlab程序设计基础
3. 程序控制流 3.多分支if语句
• 多分支if语句格式为：
if 条件1 语句组1 elseif 条件2 语句组2 …… elseif 条件m 语句组m else 语句组m+1
end
3. 程序控制流
• 例 输入一个字符，若为大写字母，则输出其后继字符，若为 小写字母，则输出其前导字符，若为数字字符则输出其对应 的数值，若为其他字符则原样输出。 – 程序如下：
c=input('请输入一个字符','s'); if c>='A' & c<='Z' disp(setstr(abs(c)+1)); elseif c>='a'& c<='z' disp(setstr(abs(c)-1)); elseif c>='0'& c<='9' disp(abs(c)-abs('0')); else disp(c); end
分类：脚本文件(Script File)和函数文件(Function File)。 主要区别。
1. M文件 脚本文件
没有输入和输出 由一系列指令组成 可在命令窗口直接运行 产生的所有变量存储在workspace中。 例 test.m。
1. M文件 例 脚本M文件实例
脚本M文件实例，查找10 ～100所有素数。
1. M文件
• 函数文件examp.m： function fout=charray(a,b,c) %举例说明函数文件名与函数名不同 if nargin==1 fout=a; elseif nargin==2 fout=a+b; elseif nargin==3 fout=(a*b*c)/2; end • 命令窗口： x=[1:3];y=[1;2;3]; examp(x) examp(x,y') examp(x,y,3)
ch3-图像文件格式及读取介绍总结
由于彩色计算机屏幕所显示的每种颜色都是 以RGB三基色组成，因此，大多数的图象文件在 储存彩色图象数据时，都是采用RGB色彩系统来 描述颜色，彩色图象大致可以分成三组：
（1）真彩色图象：如果图象数据中每个象素 的颜色直接以RGB表示，其中RGB各占一 个字节（即每个象素占3个字节），则该图 象称为真彩色（true color）图象，也称全彩 色（full color）图象。以一张640*480的真 彩色图象为例，其所需的储存空间为： 640*480*3=900K bytes
第二节 图象数据的结构
图象数据事实上就是一个有许多元素 （element）组成的二维矩阵，由于矩阵中 每个元素相当于该图中的每一点（dot）,因 此被称为象素（pixel），而图象数据所对 应的色彩数目（color number）则是由每点 所需位数（bits per pixel）来决定，其计算 方式如下： color number = 2(bits per pixel)
每位象素的bit数与其可表示的颜 色数之间的关系如下：
Bit Per Pixel 1-bit 4-bit 8-bit 16-bit 24-bit 32-bit Color Number 2-color 16-color 256-color high-color true-color true-color
图像的基本属性
2、像素深度
像素深度是指存储每个像素所用的位数。像素深度决 定彩色图像每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度 图像每个像素可能有的灰度级数。
3、调色板
一个彩色图像假如只包含24位真彩色空间中的16个离 散的点（16色图），则可以建立一个颜色查找表，表 中的每一行记录一组RGB值，实际像素的值用来指定 该点颜色在查找表中的索引值，这样就可以大大缩小 存储量。这个颜色查找表就叫做调色板。
Matlab中如何读出写入图像文件以及对图像的简单处理
Matlab中如何读出写入图像文件以及对图像的简单处理imMatrix = imread('name.jpg')%jpg也可以bmp，你的图片格式MATLAB图像处理工具箱支持四种基本图像类型:索引图像、灰度图像、二进制图像和RGB图像。
MATLAB直接从图像文件中读取的图像为RGB图像。
它存储在三维数组中。
这个三维数组有三个面,依次对应于红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三种颜色,而面中的数据则分别是这三种颜色的强度值,面中的元素对应于图像中的像素点。
设所得矩阵为X三维矩阵(256,256,3) ,X(:,:,1)代表红颜色的2维矩阵X(:,:,2)代表绿颜色的2维矩阵, X(:,:,3)代表兰颜色的2维矩阵。
[X,map]=imread('34.bmp');r=double(X(:,:,1)); %r是256 x 256的红色信息矩阵g=double(X(:,:,2)); %g是256 x 256的绿色信息矩阵b=double(X(:,:,3)); %b是256 x 256的兰色信息矩阵索引图像数据包括图像矩阵X与颜色图数组map,其中颜色图map是按图像中颜色值进行排序后的数组。
对于每个像素,图像矩阵X包含一个值,这个值就是颜色图数组map中的索引。
颜色图map为m×3双精度矩阵,各行分别指定红、绿、蓝(R、G、B)单色值,map=[RGB],R、G、B为值域为[0,1]的实数值,m为索引图像包含的像素个数。
对于相同的数据,采用uint8格式比双精度格式节省内存空间,从而更经济。
在MATLAB中如果索引图像的颜色图小于256行,则它的图像矩阵以uint8格式存储,否则以双精度格式存储。
一：imread:从图像文件夹中读取图像。
A = imread(FILENAME,FMT) 读取图像到A，如果文件是包含一灰度图像，A是一二维矩阵，如果文件是包含一真彩色图像（RGB），A是一三维矩阵（M-by-N-by-3）。
使用Matlab进行图像识别的基本步骤
使用Matlab进行图像识别的基本步骤在当今数字化时代，图像识别技术被广泛应用于各个领域，如人脸识别、智能交通系统和医学影像分析等。
Matlab作为一种功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理和分析工具。
本文将介绍使用Matlab进行图像识别的基本步骤。
一、图像获取和预处理图像识别的第一步是获取图像数据。
通常情况下，我们可以使用摄像头或加载一幅图像文件作为输入。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，或使用摄像头对象进行实时图像采集。
获取到图像数据后，我们需要进行预处理以提高图像质量和减少噪声。
常见的预处理操作包括图像去噪、尺寸调整和灰度化等。
Matlab提供了多种图像处理函数，如medfilt2、imresize和rgb2gray等，可以方便地完成这些操作。
二、特征提取与选择在图像识别中，我们需要从图像中提取特征并选择合适的特征表示方法。
特征提取是将图像数据转化为数值形式的过程，常用的特征包括颜色、纹理和形状等。
Matlab提供了一系列的特征提取函数，如rgbhist、glcm和regionprops等，可以用来计算图像的各种特征。
选择合适的特征对于图像识别的准确性和效率至关重要。
在特征选择阶段，我们通常会使用相关性分析、主成分分析和逐步回归等方法来评估和选择特征。
Matlab提供了丰富的统计工具和机器学习算法，可以帮助我们进行特征选择和降维操作。
三、模型训练和分类在得到了合适的特征表示后，我们需要使用这些特征来训练一个分类模型，以便对新的图像进行分类。
常用的分类算法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。
Matlab中提供了大量的机器学习工具箱，如svmtrain、patternnet和TreeBagger等，可以用来构建和训练各种分类模型。
模型训练的过程通常包括数据划分、训练和评估三个步骤。
数据划分是将数据集划分为训练集和测试集的过程，常用的方法包括随机划分和交叉验证。
第3章MATLAB数值计算功能第一部分MATLAB数据分析与多
第3章MATLAB数值计算功能第一部分MATLAB数据分析与多MATLAB（Matrix Laboratory）是一种用于数学计算、数据分析和可视化的高级编程语言和环境。
作为一种基于矩阵运算的语言，MATLAB可以进行各种数值计算，并具有强大的数据分析功能。
在MATLAB中，数据分析主要涉及数据处理、统计分析和数据可视化等方面。
首先，MATLAB提供了丰富的数据处理函数，可以对数据进行读取、处理和保存等操作。
通过这些函数，我们可以轻松地加载各种类型的数据文件，如文本文件、电子表格文件和图像文件等。
同时，MATLAB还提供了各种数据处理工具，如滤波、插值和降噪等，可以用于预处理数据，提高数据的质量和可信度。
其次，MATLAB还提供了丰富的统计分析工具，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析和时间序列分析等。
通过这些工具，我们可以对数据进行基本的统计描述，例如计算均值、方差、标准差和相关系数等。
同时，MATLAB还提供了各种概率分布函数和统计模型，可以用于验证假设、分析方差影响和建立回归模型等。
此外，MATLAB还可以进行时间序列分析，例如计算自相关函数、滑动平均和指数平滑等，以及模拟和预测时间序列数据。
最后，MATLAB还具有强大的数据可视化功能，可以通过绘制图表、绘制曲线和制作图像等，将数据可视化呈现。
MATLAB提供了各种绘图函数和工具箱，可以绘制二维和三维图形，并进行自定义设置，如调整坐标轴、添加标注和注释等。
此外，MATLAB还可以进行图像处理和图像分析，例如灰度转换、图像滤波和图像分割等，以及制作图像和视频等。
综上所述，MATLAB具有强大的数据分析和多功能，可以用于各种数值计算任务。
通过使用MATLAB，我们可以方便地进行数据处理、统计分析和数据可视化等操作，从而更好地理解和利用数据。
无论是在科学研究、工程设计还是商业分析等领域，MATLAB都是一种非常有用的工具，可以帮助我们解决各种复杂的数值计算和数据分析问题。
Matlab中的文件操作与数据导入导出方法
Matlab中的文件操作与数据导入导出方法概述Matlab是一种功能强大的数值计算与数据分析工具，广泛应用于科研、工程和金融等领域。
在Matlab中，文件操作和数据导入导出是常见且重要的操作。
本文将介绍Matlab中的文件操作方法以及数据的导入导出方法，以帮助读者更好地处理和管理数据。
一、文件操作1. 文件的新建和打开：在Matlab中，可以使用`fopen`函数来新建或打开一个文件，并返回文件标识符，用于后续操作。
例如，`fid = fopen('data.txt','w')`可以新建一个用于写入的文件。
2. 文件的写入和读取：可以使用`fprintf`函数向文件中写入数据，使用`fscanf`函数从文件中读取数据。
例如，`fprintf(fid,'%s','Hello, world!')`可以将字符串"Hello, world!"写入到文件中，而`str = fscanf(fid,'%s')`则可以读取文件中的字符串。
3. 文件的关闭和删除：在文件操作完成后，应使用`fclose`函数关闭文件，以释放系统资源。
同时，可以使用`delete`函数删除不再需要的文件。
二、数据导入导出1. 文本文件的导入和导出：Matlab支持导入导出各种格式的文本文件，如CSV、TXT等。
可以使用`readtable`函数导入数据表格，使用`writetable`函数将数据表格导出到文件中。
例如，`data = readtable('data.csv')`将CSV文件中的数据导入到名为`data`的数据表格中，而`writetable(data,'output.txt')`则将数据表格导出到TXT文件中。
2. Excel文件的导入和导出：Matlab还支持导入导出Excel文件，方便处理大量的数据。
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧
掌握MATLAB图像处理工具箱的应用技巧第一章：图像加载和保存MATLAB的图像处理工具箱提供了各种函数来加载和保存图像。
使用imread函数可以加载各种格式的图像文件，例如JPEG、PNG和BMP。
加载图像时，可以指定图像文件的路径和文件名。
加载后的图像被存储在一个矩阵中，每个像素的值可以通过索引来访问。
除了加载图像，我们也可以使用imwrite函数将处理后的图像保存为新的文件。
保存图像时，需要指定保存的路径和文件名，并且可以指定保存的图像格式。
值得一提的是，保存图像时可以选择不同的图片质量参数，以调整图像的压缩程度。
第二章：图像显示和调整MATLAB提供了各种函数来显示图像并对其进行调整。
imshow函数可以在窗口中显示图像，并且支持放大、缩小和漫游图像。
imshow还可以显示灰度图像和彩色图像。
当显示彩色图像时，imshow会自动设置调色板。
对于图像调整，可以使用imadjust函数来增强图像的对比度。
此函数可以通过调整像素值进行直方图均衡化，从而增强图像的细节。
另外，可以使用imresize函数来调整图像的大小，以适应不同的应用需求。
第三章：图像滤波和增强图像滤波是一种常见的图像处理技术。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种滤波函数，例如imfilter和medfilt2。
imfilter函数可以使用各种滤波器对图像进行卷积操作，实现模糊、锐化等效果。
medfilt2函数可以使用中值滤波器对图像进行去噪处理，适用于去除椒盐噪声等。
除了滤波，MATLAB还提供了多种图像增强函数。
例如，可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理，以增强边缘和细节。
此外，MATLAB还提供了imadjust函数来调整图像的对比度和亮度，以优化图像的视觉效果。
第四章：图像分割和边缘检测图像分割是将图像分成若干个区域的过程。
MATLAB的图像处理工具箱提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的方法和基于边缘的方法。
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3.2 图像文件的显示
使用imshow函数显示图像
• imshow(A) • imshow(A,[low high]) 例 i=imread('circuit.tif'); subplot(1,2,1) imshow(i) subplot(1,2,2) imshow(i,[30 200])
3.3 特殊的图像显示技术
第3章 Matlab的图像文件操作
3.1 图像文件的读写
3.2 图像文件的显示
3.3 特像:包括一个数据矩阵X(整数，对 应MAP中的行号)和色图阵MAP • 灰度图像:数据矩阵I表示灰度值 • RGB图像:包括一个m*n*3的数据矩阵 • 二值图像:包括一个数据矩阵
[x,map]=imread('canoe.tif'); %索引图像 imshow(x,map); g=imread('circuit.tif'); %灰度图像 figure,imshow(g); a=imread('football.jpg'); %RGB图像 figure,imshow(a); bw=imread('circles.png'); %二值图像 figure,imshow(bw);
3.1 图像文件的读写
g=imread('circuit.tif'); %灰度图像 imshow(g); imwrite(g,‘greycir.tif’) ;
3.1.3 图像文件信息的查询
• 查询图像文件信息 imfinfo(‘文件名’，文件格式) 例 imfinfo('circuit.tif') • 显示直方图 imhist() 例 i=imread('circuit.tif'); subplot(1,2,1); imshow(i); subplot(1,2,2); imhist(i)
3.1.1 图像文件的读取 imread • A=imread(‘文件名’,‘文件格式’) • [X,map]=imread(‘文件名’,‘文件格式’) 3.1.2 图像文件的写入 imwrite • imwrite(A,‘文件名’,‘文件格式’) • imwrite(X,map,‘文件名’,‘文件格式’)