MATLAB图像处理函数大全(英文)
Import, Export, and Conversion
Read and Write Image Data from Files
imread Read image from graphics file
imwrite Write image to graphics file
imfinfo Information about graphics file
nitfinfo Read metadata from National Imagery Transmission Format (NITF) file nitfread Read image from NITF file
dpxinfo Read metadata from DPX file
dpxread Read DPX image
analyze75info Read metadata from header file of Analyze 7.5 data set
analyze75read Read image data from image file of Analyze 7.5 data set
interfileinfo Read metadata from Interfile file
interfileread Read images in Interfile format
Read and Write Image Data from DICOM Files
dicomanon Anonymize DICOM file
dicomdict Get or set active DICOM data dictionary
dicomdisp Display DICOM file structure
dicominfo Read metadata from DICOM message
dicomlookup Find attribute in DICOM data dictionary
dicomread Read DICOM image
dicomuid Generate DICOM unique identifier
dicomwrite Write images as DICOM files
High Dynamic Range Images
hdrread Read high dynamic range (HDR) image
hdrwrite Write Radiance high dynamic range (HDR) image file
makehdr Create high dynamic range image
tonemap Render high dynamic range image for viewing
Large Image Files
ImageAdapter Interface for image I/O
isrset Check if file is R-Set
openrset Open R-Set file
rsetwrite Create reduced resolution data set from image file
Image Type Conversion
gray2ind Convert grayscale or binary image to indexed image
ind2gray Convert indexed image to grayscale image
mat2gray Convert matrix to grayscale image
rgb2gray Convert RGB image or colormap to grayscale
ind2rgb Convert indexed image to RGB image
label2rgb Convert label matrix into RGB image
demosaic Convert Bayer pattern encoded image to truecolor image
imbinarize Binarize image by thresholding
imquantize Quantize image using specified quantization levels and output values multithresh Multilevel image thresholds using Otsu's method
adaptthresh Adaptive image threshold using local first-order statistics
otsuthresh Global histogram threshold using Otsu's method
im2bw Convert image to binary image, based on threshold
graythresh Global image threshold using Otsu's method
grayslice Convert grayscale image to indexed image using multilevel thresholding im2double Convert image to double precision
im2int16Convert image to 16-bit signed integers
im2java2d Convert image to Java buffered image
im2single Convert image to single precision
im2uint16Convert image to 16-bit unsigned integers
im2uint8Convert image to 8-bit unsigned integers
Synthetic Images
checkerboard Create checkerboard image
phantom Create head phantom image
imnoise Add noise to image
Display and Exploration
iptcheckhandle Check validity of handle
iptgetapi Get Application Programmer Interface (API) for handle iptGetPointerBehavior Retrieve pointer behavior from HG object
ipticondir Directories containing IPT and MATLAB icons
iptPointerManager Create pointer manager in figure
iptremovecallback Delete function handle from callback list
iptSetPointerBehavior Store pointer behavior structure in Handle Graphics object iptwindowalign Align figure windows
makeConstrainToRectFcn Create rectangularly bounded drag constraint function
truesize Adjust display size of image
Geometric Transformation, Spatial Referencing, and Image Registration
Geometric Transformations
imcrop Crop image
imresize Resize image
imrotate Rotate image
imtranslate Translate image
impyramid Image pyramid reduction and expansion
imwarp Apply geometric transformation to image
fitgeotrans Fit geometric transformation to control point pairs
imtransform Apply 2-D spatial transformation to image
findbounds Find output bounds for spatial transformation
fliptform Flip input and output roles of TFORM structure
makeresampler Create resampling structure
maketform Create spatial transformation structure (TFORM)
tformarray Apply spatial transformation to N-D array
tformfwd Apply forward spatial transformation
tforminv Apply inverse spatial transformation
checkerboard Create checkerboard image
affine2d2-D Affine Geometric Transformation
affine3d3-D Affine Geometric Transformation
projective2d2-D Projective Geometric Transformation
images.geotrans.PiecewiseLinearTransformation2D2-D piecewise linear geometric transformation
images.geotrans.PolynomialTransformation2D2-D Polynomial Geometric Transformation
2-D Local Weighted Mean Geometric Transformation
images.geotrans.LocalWeightedMeanTransformation2
D
Spatial Referencing
imwarp Apply geometric transformation to image
imregister Intensity-based image registration
imregtform Estimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images imshow Display image
imshowpair Compare differences between images
imfuse Composite of two images
imref2d Reference 2-D image to world coordinates
imref3d Reference 3-D image to world coordinates
Automatic Registration
imregister Intensity-based image registration
imregconfig Configurations for intensity-based registration
imregtform Estimate geometric transformation that aligns two 2-D or 3-D images imregcorr Estimates geometric transformation that aligns two 2-D images using phase
correlation
imregdemons Estimate displacement field that aligns two 2-D or 3-D images
imfuse Composite of two images
imshowpair Compare differences between images
registration.metric.MattesMutualInformation Mattes mutual information metric configuration object
registration.metric.MeanSquares Mean square error metric configuration object
Regular step gradient descent optimizer configuration object registration.optimizer.RegularStepGradientDescen
t
registration.optimizer.OnePlusOneEvolutionary One-plus-one evolutionary optimizer configuration object
Control Point Registration
cpselect Control Point Selection Tool
fitgeotrans Fit geometric transformation to control point pairs
cpcorr Tune control-point locations using cross correlation
cpstruct2pairs Convert CPSTRUCT to valid pairs of control points
normxcorr2Normalized 2-D cross-correlation
cp2tform Infer spatial transformation from control point pairs
Image Enhancement
Contrast Adjustment
imadjust Adjust image intensity values or colormap
imcontrast Adjust Contrast tool
imsharpen Sharpen image using unsharp masking
histeq Enhance contrast using histogram equalization
adapthisteq Contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE)
imhistmatch Adjust histogram of image to match N-bin histogram of reference image decorrstretch Apply decorrelation stretch to multichannel image
stretchlim Find limits to contrast stretch image
intlut Convert integer values using lookup table
imnoise Add noise to image
Image Filtering
imfilter N-D filtering of multidimensional images
imgaussfilt2-D Gaussian filtering of images
imgaussfilt33-D Gaussian filtering of 3-D images
fspecial Create predefined 2-D filter
imguidedfilter Guided filtering of images
normxcorr2Normalized 2-D cross-correlation
wiener22-D adaptive noise-removal filtering
medfilt22-D median filtering
ordfilt22-D order-statistic filtering
stdfilt Local standard deviation of image
rangefilt Local range of image
entropyfilt Local entropy of grayscale image
nlfilter General sliding-neighborhood operations
gabor Create Gabor filter or Gabor filter bank
imgaborfilt Apply Gabor filter or set of filters to 2-D image
imboxfilt2-D box filtering of images
imboxfilt33-D box filtering of 3-D images
integralImage Calculate integral image
integralImage3Calculate 3-D integral image
integralBoxFilter2-D box filtering of integral images
integralBoxFilter33-D box filtering of 3-D integral images
bwareafilt Extract objects from binary image by size
bwpropfilt Extract objects from binary image using properties
padarray Pad array
freqz22-D frequency response
fsamp22-D FIR filter using frequency sampling
ftrans22-D FIR filter using frequency transformation
fwind12-D FIR filter using 1-D window method
fwind22-D FIR filter using 2-D window method
convmtx22-D convolution matrix
Morphological Operations
bwhitmiss Binary hit-miss operation
bwmorph Morphological operations on binary images
bwulterode Ultimate erosion
bwareaopen Remove small objects from binary image
imbothat Bottom-hat filtering
imclearborder Suppress light structures connected to image border
imclose Morphologically close image
imdilate Dilate image
imerode Erode image
imextendedmax Extended-maxima transform
imextendedmin Extended-minima transform
imfill Fill image regions and holes
bwunpack Unpack binary image
conndef Create connectivity array
demosaic Convert Bayer pattern encoded image to truecolor image
edge Find edges in intensity image
fitgeotrans Fit geometric transformation to control point pairs
fspecial Create predefined 2-D filter
getrangefromclass Default display range of image based on its class
grayconnected Select contiguous image region with similar gray values
histeq Enhance contrast using histogram equalization
hough Hough transform
houghlines Extract line segments based on Hough transform
houghpeaks Identify peaks in Hough transform
hsv2rgb Convert HSV colormap to RGB colormap
im2double Convert image to double precision
im2int16Convert image to 16-bit signed integers
im2single Convert image to single precision
im2uint16Convert image to 16-bit unsigned integers
im2uint8Convert image to 8-bit unsigned integers
imabsdiff Absolute difference of two images
imadjust Adjust image intensity values or colormap
imbinarize Binarize image by thresholding
imbothat Bottom-hat filtering
imboxfilt2-D box filtering of images
imclearborder Suppress light structures connected to image border
imclose Morphologically close image
imcomplement Complement image
imcrop Crop image
imdilate Dilate image
imerode Erode image
imextendedmax Extended-maxima transform
imextendedmin Extended-minima transform
imfill Fill image regions and holes
imfilter N-D filtering of multidimensional images
imfindcircles Find circles using circular Hough transform
imgaborfilt Apply Gabor filter or set of filters to 2-D image
imgaussfilt2-D Gaussian filtering of images
imgradient3Find 3-D gradient magnitude and direction of images imgradientxyz Find the directional gradients of a 3-D image
imhist Histogram of image data
imhmax H-maxima transform
imhmin H-minima transform
imlincomb Linear combination of images
immse Mean-squared error
imopen Morphologically open image
imoverlay Burn binary mask into 2-D image
impyramid Image pyramid reduction and expansion
imquantize Quantize image using specified quantization levels and output values imread Read image from graphics file
imreconstruct Morphological reconstruction
imregionalmax Regional maxima
imregionalmin Regional minima
imresize Resize image
imrotate Rotate image
imtophat Top-hat filtering
imtranslate Translate image
imwarp Apply geometric transformation to image
integralBoxFilter2-D box filtering of integral images
integralImage Calculate integral image
intlut Convert integer values using lookup table
iptcheckmap Check validity of colormap
iradon Inverse Radon transform
mat2gray Convert matrix to grayscale image
mean2Average or mean of matrix elements
medfilt22-D median filtering
normxcorr2Normalized 2-D cross-correlation
padarray Pad array
radon Radon transform
regionprops Measure properties of image regions
rgb2gray Convert RGB image or colormap to grayscale rgb2ycbcr Convert RGB color values to YCbCr color space std2Standard deviation of matrix elements
stdfilt Local standard deviation of image
stretchlim Find limits to contrast stretch image
Matlab图像处理的几个实例（初学者用） 1.图像的基本信息及其加减乘除 clear,clc; P=imread('yjx.jpg'); whos P Q=imread('dt.jpg'); P=im2double(P); Q=im2double(Q); gg1=im2bw(P,0.3); gg2=im2bw(P,0.5); gg3=im2bw(P,0.8); K=imadd(gg1,gg2); L=imsubtract(gg2,gg3); cf=immultiply(P,Q); sf=imdivide(Q,P); subplot(421),imshow(P),title('郁金香原图'); subplot(422),imshow(gg1),title('0.3'); subplot(423),imshow(gg2),title('0.5'); subplot(424),imshow(gg3),title('0.8'); subplot(425),imshow(K),title('0.3+0.5'); subplot(426),imshow(L),title('0.5-0.3'); subplot(427),imshow(cf),title('P*Q'); subplot(428),imshow(sf),title('P/Q'); 2.图像缩放 clear,clc; I=imread('dt.jpg'); A=imresize(I,0.1,'nearest'); B=imresize(I,0.4,'bilinear'); C=imresize(I,0.7,'bicubic'); D=imresize(I,[100,200]); F=imresize(I,[400,100]); figure subplot(321),imshow(I),title('原图'); subplot(322),imshow(A),title('最邻近插值'); subplot(323),imshow(B),title('双线性插值'); subplot(324),imshow(C),title('二次立方插值'); subplot(325),imshow(D),title('水平缩放与垂直缩放比例为2:1'); subplot(326),imshow(F),title('水平缩放与垂直缩放比例为1:4');
Matlab 图像处理相关函数命令大全 一、通用函数： colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)
MatLab函数大全 一、常用对象操作：除了一般windows窗口的常用功能键外。 1、!dir可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。 2、who可以查看当前工作空间变量名，whos可以查看变量名细节。 3、功能键： 功能键快捷键说明 方向上键Ctrl+P返回前一行输入 方向下键Ctrl+N返回下一行输入 方向左键Ctrl+B光标向后移一个字符 方向右键Ctrl+F光标向前移一个字符 Ctrl+方向右键Ctrl+R光标向右移一个字符 Ctrl+方向左键Ctrl+L光标向左移一个字符 home Ctrl+A光标移到行首 End Ctrl+E光标移到行尾 Esc Ctrl+U清除一行 Del Ctrl+D清除光标所在的字符 Backspace Ctrl+H删除光标前一个字 符Ctrl+K删除到行尾 Ctrl+C中断正在执行的命令 4、clc可以命令窗口显示的内容，但并不清除工作空间。 二、函数及运算 1、运算符： ＋：加，－：减， *：乘， /：除， \：左除 ^：幂，‘：复数的共轭转置，（）：制定运算顺序。 2、常用函数表： sin( ) 正弦（变量为弧度） Cot( ) 余切（变量为弧度）
sind( ) 正弦（变量为度数） Cotd( ) 余切（变量为度数） asin( ) 反正弦（返回弧度） acot( ) 反余切（返回弧度） Asind( ) 反正弦（返回度数） acotd( ) 反余切（返回度数） cos( ) 余弦（变量为弧度） exp( ) 指数 cosd( ) 余弦（变量为度数） log( ) 对数 acos( ) 余正弦（返回弧度） log10( ) 以10为底对数 acosd( ) 余正弦（返回度数） sqrt( ) 开方 tan( ) 正切（变量为弧度） realsqrt( ) 返回非负根 tand( ) 正切（变量为度数） abs( ) 取绝对值 atan( ) 反正切（返回弧度） angle( ) 返回复数的相位角 atand( ) 反正切（返回度数） mod(x,y) 返回x/y的余数 sum( ) 向量元素求和 3、其余函数可以用help elfun和help specfun命令获得。 4、常用常数的值： pi3.1415926……. realmin最小浮点数，2^-1022 i虚数单位 realmax最大浮点数，（2－eps）2^1022
基于M A T L A B图像处理报告一、设计题目 图片叠加。 二、设计要求 将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算，使达到烟花夜景的美图效果。 三、设计方案 、设计思路 利用matlab强大的图像处理功能，通过编写程序，实现对两幅图片的像素进行线性运算，利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。 、软件介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户直接进行下载就可以用。
图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图 像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像
信号与系统实验报告——图像处理 学院：信息科学与工程学院 专业：2014级通信工程 组长：** 组员：** 2017.01.02
目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)
实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number
Matlab中图像函数大全 图像增强 除高频噪声 1、lps 2、中值滤波（非线性） 3、空域模板滤波 1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数 功能：计算和显示图像的色彩直方图 格式：imhist(I,n) imhist(X,map) 说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X 的直方图，map 为调色板。用 stem(x,counts) 同样可以显示直方图。 1.2 imcontour 函数 功能：显示图像的等灰度值图 格式：imcontour(I,n),imcontour(I,v) 说明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。 1.3 imadjust 函数 功能：通过直方图变换调整对比度 格式：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 说明：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) 其中，gamma 为校正量r，[low high] 为原图像中要变换的灰度范围，[bottom top] 指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和 [bottom top] 都为2×3的矩阵，则分别调整 R、G、B 3个分量。 1.4 histeq 函数 功能：直方图均衡化 格式：J=histeq(I,hgram) J=histeq(I,n) [J,T]=histeq(I,...) newmap=histeq(X,map,hgram) newmap=histeq(X,map) [new,T]=histeq(X,...)
课程设计任务书 学生姓名：专业班级： 指导教师：工作单位： 题目: 基于MATLAB的图像滤波设计 初始条件：1.MATLAB软件 2.滤波器处理相关函数 要求完成的主要任务: (1)读入图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，并比较结果。 (2)设计巴特沃斯低通滤波对图像进行低通滤波处理，显示结果。 (3)设计高斯高通滤波器对图像进行处理，显示结果。 (4)采用维纳滤波和中值滤波对图像进行处理，显示结果 参考书： 1.《信号与系统》第一版刘泉江雪梅主编高等教育出版社 2.《数字图像处理》MATLAB版冈萨雷斯主编电子工业出版社 时间安排： 第15周：任务安排、分组 第16周：理论设计及仿真 第18周：撰写设计报告及答辩 指导教师签名：年月日系主任(或责任教师)签名：年月日
摘要 (3) 1.MATLAB简介 (5) 1.1 MATLAB的概况 (5) 1.2 MATLAB产生的历史背景 (5) 2.编程及运行结果 (7) 2.1常见基本运算 (7) 2.1.1极限的计算 (7) 2.1.2微分的计算 (7) 2.1.3积分的计算 (8) 2.1.4级数的计算 (9) 2.1.5求解代数方程 (10) 2.1.6求解常微分方程 (10) 2.2 矩阵基本计算 (11) 2.2.1矩阵的最大值 (11) 2.2.2矩阵的最小值 (11) 2.2.3矩阵的均值 (12) 2.2.4矩阵的方差 (13) 2.2.5矩阵的转置 (13) 2.2.6矩阵的逆 (14) 2.2.7矩阵的行列式 (15) 2.2.8矩阵的特征值计算 (15) 2.2.9矩阵的相乘 (16) 2.2.10矩阵的右除和左除 (17) 2.2.11矩阵的幂运算 (18) 2.3 多项式基本计算 (18) 2.3.1多项式加减运算 (18) 2.3.2多项式乘除运算 (19) 2.3.3多项式求导 (20) 2.3.4求根和求值运算 (20) 2.3.5多项式的部分分式展开 (21) 2.3.6多项式的拟合 (22) 2.3.7插值运算 (23) 3.基于MATLAB的图像滤波设计 (25) 3.1读入图像并分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，并比较结果 (25) 3.2设计巴特沃斯低通滤波对图像进行低通滤波处理，显示结果 (29) 3.2.1叠加椒盐噪声的巴特沃斯低通滤波 (29) 3.2.2叠加高斯噪声的巴特沃斯低通滤波 (31) 3.2.3叠加乘性噪声的巴特沃斯低通滤波 (32) 3.3用MATLAB实现高斯高通滤波器对图像的处理 (33) 3.4维纳滤波和中值滤波对图像进行处理 (35) 4.总结 (38) 参考文献 (39)
一、通用函数： colorbar显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig) warp 将图像显示到纹理映射表面 语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...) zoom 缩放图像 语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option) 二、图像文件I/O函数命令 imfinfo 返回图形图像文件信息 语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename) imread 从图像文件中读取（载入）图像 语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \
图像处理函数详解——strel 功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法：SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子： se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10，角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体，半径15，高度5
图像处理函数详解——roipoly 功能：用于选择图像中的多边形区域。 用法：BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。 例子：I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)
matlab 常用函数汇总 编程2008-07-10 21:45:20 阅读46 评论0 字号：大中小订阅matlab常用函数 图形注释 Title 图形标题 Xlabel X轴标记 Ylabel Y轴标记 Text 文本注释 Gtext 用鼠标放置文本 Grid 网格线 MATLAB编程语言 Function 增加新的函数 Eval 执行由MA TLAB表达式构成的字串 Feval 执行由字串指定的函数 Global 定义全局变量 程序控制流 If 条件执行语句 Else 与if命令配合使用 Elseif 与if命令配合使用 End For,while和if语句的结束 For 重复执行指定次数（循环） While 重复执行不定次数（循环） Break 终止循环的执行 Return 返回引用的函数 Error 显示信息并终止函数的执行 交互输入 Input 提示用户输入 Keyboard 像底稿文件一样使用键盘输入 Menu 产生由用户输入选择的菜单 Pause 等待用户响应 Uimenu 建立用户界面菜单 Uicontrol 建立用户界面控制 一般字符串函数 Strings MATLAB中有关字符串函数的说明 Abs 变字符串为数值 Setstr 变数值为字符串 Isstr 当变量为字符串时其值为真 Blanks 空串 Deblank 删除尾部的空串 Str2mat 从各个字符串中形成文本矩阵 Eval 执行由MA TLAB表达式组成的串 字符串比较 Strcmp , , , 比较字符串 Findstr 在一字符串中查找另一个子串
Upper 变字符串为大写 Lower 变字符串为小写 Isletter 当变量为字母时，其值为真 Isspace 当变量为空白字符时，其值为真 字符串与数值之间变换 Num2str 变数值为字符串 Int2str 变整数为字符串 Str2num 变字符串为数值 Sprintf 变数值为格式控制下的字符串 Sscanf 变字符串为格式控制下的数值 十进制与十六进制数之间变换 Hex2num 变十六进制为IEEE标准下的浮点数Hex2dec 变十六制数为十进制数 Dec2hex 变十进制数为十六进制数 建模 Append 追加系统动态特性 Augstate 变量状态作为输出 Blkbuild 从方框图中构造状态空间系统Cloop 系统的闭环 Connect 方框图建模 Conv 两个多项式的卷积 Destim 从增益矩阵中形成离散状态估计器Dreg 从增益矩阵中形成离散控制器和估计器Drmodel 产生随机离散模型 Estim 从增益矩阵中形成连续状态估计器Feedback 反馈系统连接 Ord2 产生二阶系统的A、B、C、D Pade 时延的Pade近似 Parallel 并行系统连接 Reg 从增益矩阵中形成连续控制器和估计器Rmodel 产生随机连续模型 Series 串行系统连接 Ssdelete 从模型中删除输入、输出或状态ssselect 从大系统中选择子系统 模型变换 C2d 变连续系统为离散系统 C2dm 利用指定方法变连续为离散系统 C2dt 带一延时变连续为离散系统 D2c 变离散为连续系统 D2cm 利用指定方法变离散为连续系统 Poly 变根值表示为多项式表示 Residue 部分分式展开 Ss2tf 变状态空间表示为传递函数表示 Ss2zp 变状态空间表示为零极点表示
MATLAB图象处理函数 1. 图象文件处理 I=imread(filename)_______读入图象文件到内部矩阵图象变量（以后简称图象） imwrite(I,filename)_______将指定图象写到磁盘的图象文件（以后简称图象文件）上imfinfo(filename)_______显示图象文件的信息 2. 图象显示 2.1 基本显示 imshow filename______直接在当前窗口显示图象文件 imshow(I)______在当前窗口显示指定图象 rgb = getimage______将当前窗口显示的图象读入到矩阵图象变量 2.2 多幅图象的显示 figure;imshow(I,map)______在新的图象窗口上显示指定图象(多幅图象显示在不同的图象窗口上) subplot(m,n,p);imshow(I,map)____在图象窗口的指定位置上显示指定图象(多幅图象显示在同一个图象窗口上)[会因不同图象的map不同而用完系统颜色导致显示出错（尤 其是8bit显示系统上）] subplot(m,n,p);subimage(I,map)____在图象窗口的指定位置上显示指定图象(多幅图象显示在同一个图象窗口上)[subimage先将图象转化为RGB图象然后再显示，因而不同 图象的map不同而用完系统颜色导致显示出错] 2.3 图象显示的放大和缩小 (1)用图象窗口的工具按钮实现[略] (2)用命令窗口的函数实现 zoom on______允许进行放大和缩小 zoom in______对图象进行放大 zoom out_____对图象进行缩小 zoom off_____禁止进行放大和缩小 3. 图象的运算 Z = imabsdiff(X,Y) _____求两图象差的绝对值 Z = imadd(X,Y) _____图象相加 IM2 = imcomplement(IM) _____求图象的补 Z = imdivide(X,Y) _____两图象对应象素相除或图象除以常数 Z = imlincomb(K1,A1,K2,A2,...,Kn,An) _____计算一系列图象的线性组合图象 Z = immultiply(X,Y) _____两图象对应象素相乘或图象乘以常数 Z = imsubtract(X,Y) _____图象相减 4. 图象处理 在MATLAB中，图象是以矩阵的形式存放的，二值图象、灰度图象和索引(Indexed)图象用二维矩阵存放，彩色(RGB)图象用三维矩阵存放。前一类图象可以通过双下标访问图象
文字加注： x=-1.5:0.001:1.5; y=(x.^2-1).^3+1; plot(x,y) title('\fontsize{14}\fontname{宋体}函数图像：y=(x^2-1)^3+1') xlabel('\fontsize{14}x'),ylabel('\fontsize{14}y') text(-1,1.1,'\fontsize{8}点（1，1）处倒数为零，但无极值') x=-10:1:10; y=-(x-5).^2+2; [y_max,x_max]=max(y); num2str(y_max); num2str(x_max); plot(x,y) hold on plot(y_max,t_max,'r.') hold off 字符串的应用: a=2; w=3; t=0:0.01:10; y=exp(-a*t).*sin(w*t); [y_max,t_max]=max(y); t_text=['t=',num2str(t (t_max))]; y_text=['y=',num2str(y_max)]; max_text=char('maxinum',t_text,y_text); tit=['字符串的应用:y=exp(-',num2str(a),'t)*sin(',num2str(w),'t)']; hold on plot(t,y,'b') plot(t(t_max),y_max,'r.')%最大值处以红点标示 text(t(t_max)+0.3,y_max+0.05,max_text) title(tit),xlabel('t'),ylabel('y') hold off 求近似极限，修补图形缺口： t=-2*pi:pi/10:2*pi; y=sin(t)./t; tt=t+(t==0)*eps;%逻辑数组参与运算，用“机械零”代替零元素 yy=sin(tt)./tt;%用数值可算的sin(eps)/eps近似替代sin(0)/0 subplot(1,2,1),plot(t,y),title('残缺图形 '),xlabel('t'),ylabel('y'),axis([-7,7,-0.5,1.2]) subplot(1,2,2),plot(tt,yy),title('正确图形 '),xlabel('tt'),ylabel('yy'),axis([-7,7,-0.5,1.2])
另外有的txt文件还可以用load来打开其语句为 f=load('fx.txt) 字符串操作函数 1. 函数eval可以用来执行用字符串表示的表达式 2. 函数deblank可以去掉字符串末尾的所有空格 3. 函数findstr可以用来在长字符串中查找一个短的字符串，并返回相应的位置 4. 函数isstr可以用来判断变量是否为字符串 5. 函数isletter可以用来判断字符串中各个元素是否为字母 6. 函数isspace可以用来判断字符串元素是否为空格符 7. 函数lower和upper可以把字符串中的字母转为小写格式和大写格式 8. 函数strcat可以把多个字符串在水平方向上依次连接起来 9. 函数strvcat可以把多个字符串按竖直方向连接起来 10. 函数strcmp可以用来进行字符串的比较，返回1或0 11. 函数strcmpi可以用来忽略英文字母的大小写方式比较字符串 12. 函数strncmp可以用来比较字符串前N个字符是否相同 13. 函数strjust可以用来调整字符串矩阵的对齐方式 14. 函数strmatch可以用来寻找和目标字符串匹配的行 15. 函数strrep可以实现字符串的查找和替代功能 16. 函数strtok可以找出字符串第一个空格符前的字符串 17. 函数texlabel可以把字符串转换成tex软件的格式 18. 不同进制间的转换，bin2hex，bin2dec （‘字符串’）；dec2hex（数）=字符串；即十进制数不为字符串，其它进制为字符串19. 函数bitget可以用来获取二进制的数位 C=bitget（A，bit），A为一个无符号整形数据 20. 函数bitset可以用来设定某个二进制数位的值 C=bitset（A，bit）指定数位的数值取反 C=bitset（A，bit，V）指定数位的数值被V替换matlab常用函数- - fliplr(a) 矩阵左右翻转 flipud(a) 矩阵上下翻转 rot90(a)矩阵逆时针旋转90度（把你的头顺时针旋转90看原数就可以知道结果了,^-^）rot90(a,k) k参数定义为逆时针旋转90*k度。 sort：将矩阵元素升序或者降序排列；默认按列，从小到大 sortrows：将行按升序排列；遵照第一列的次序。 issorted：判断矩阵是否已经排序； 1、特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入的参量 varargout 实际返回的参量 2、基本数学函数 abs 绝对值和复数模长 ceil 向着无穷大舍入 complex 建立一个复数 conj 复数配对 cos,cosh 余弦，双曲余弦 csc,csch 余切，双曲余切 cot,coth 余切，双曲余切 exp 指数 fix 朝0方向取整 floor 朝负无穷取整 imag 复数值的虚部 lcm 最小公倍数 log 自然对数 log2 以2为底的对数 log10 常用对数 mod 有符号的求余
图像读入 ●从图形文件中读入图像imread Syntax: A = imread(, fmt) ：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到所制定的文件,会尝试查找一个名为的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含RGB 真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow() himage = imshow(...)
●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 灰度直方图：是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的概率。 图像的灰度直方图：是一个离散函数，表示图像每一灰度级与该灰度级出现概率的对应关系。 图像的灰度直方图运算： imhist()函数，其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标为像素点的个数。 ●Imhist函数=Display histogram of image data显示灰度直方图的函数 ●Syntax： ①imhist(I) % I为要计算的灰度直方图图像 ②imhist(I, n) % n指定的灰度级的数目，表示所有灰度级均匀分布在n个小区间内。 ③imhist(X, map) ④[counts,x] = imhist(...) %counts直方图数据向量。counts(i)第i个灰度区间中的像素数目。x是保存了对应的灰度小区间的向量。 注意：若调用时不接受这个函数的返回值，则直接显示直方图；在得这些返回数据之后，也可以使用stem(x,counts)手绘直方图。 ●例1：显示某一图像的灰度直方图
基本界面 1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（>>）之後，并按入Enter键即可。例如： >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer）并显示其数值於萤幕上。 小提示：">>"是MATLAB的提示符号（Prompt），但在PC中文视窗系统下，由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x： x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42
若要输入矩阵，则必须在每一列结尾加上分号（；），如下例： A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1011 12]; A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 同样地，我们可以对矩阵进行各种处理： A(2,3) = 5 % 改变位於第二列，第三行的元素值 A = 1 2 3 4 5 6 5 8 9 10 11 12 B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B B = 5 6 5 A = [A B'] % 将B转置後以列向量并入A A = 1 2 3 4 5 5 6 5 8 6 9 10 11 12 5 A(:, 2) = [] % 删除第二行（：代表所有列） A = 1 3 4 5
5 5 8 6 9 11 12 5 A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列 A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5 4 3 2 1 A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列（：代表所有行） A = 5 5 8 6 9 11 12 5 这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用，产生各种意想不到的效果，就看各位的巧思和创意。 小提示：在MATLAB的内部资料结构中,每一个矩阵都是一个以行为主（Column-oriented ）的阵列（Array）因此对於矩阵元素的存取，我们可用一维或二维的索引（Index）来定址。举例来说，在上述矩阵A中，位於第二列、第三行的元素可写为A(2,3) （二维索引）或A(6)（一维索引，即将所有直行进行堆叠後的第六个元素）。 此外，若要重新安排矩阵的形状，可用reshape命令： B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的行数，2是新矩阵的列数 B = 5 8 9 12 5 6 11 5
《数字图像处理》课程设计 课设题目：图像增强与MATLAB实现学校学院：华东交通大学理学院 学生班级：13级信息计算（2）班学生：超 学生学号：20130810010216 指导老师：自柱
图像增强与MATLAB实现 摘要 数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础，通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点，讨论不同的增强算法的技术要点，并对其图像增强方法进行性能评价。 关键字：图像；图像增强；算法
目录 一、MATLAB的简介 (1) 1.1MATLAB主要功能 (1) 二、MATLAB的主要功能 (1) 2.1数字增强技术概述 (1) 2.2数字图像的表示 (2)
三、直方图的均衡化 (2) 3.1图像的灰度 (2) 3.2灰度直方图 (2) 3.3直方图均衡化 (3) 四、图像二值化 (5) 4.1图像二值化 (5) 五、对比度增强 (7) 5.1对比度增强 (7) 5.2灰度调整 (8) 5.3对数变换 (9) 六、滤波 (10) 6.1平滑滤波 (10) 6.2线性平滑滤波程序： (11) 6.3非线性滤波 (12) 七、锐化 (18) 八、参考文献 (19) 九、自我评价 (20)
一、Matlab的简介 1.1 MATLAB主要功能 MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包，包含各种能够进行常规运算的“工具箱”，如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等；同时还提供了编程计算的编程特性，通过编程可以解决一些复杂的工程问题；也可绘制二维、三维图形，输出结果可视化。目前，已成为工程领域中较常用的软件工具包之一。 二、MATLAB的主要功能 2.1数字增强技术概述 图像增强是按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些信息使得图像更加实用。图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑处理、图像尖锐化处理等。 图像增强技术主要包括：直方图修改处理，图像平滑处理，图像尖锐化处理，彩色图像处理。从纯技术上讲主要有两类：频域处理法和空域处理法。 频域处理法主要是卷积定理，采用修改图像傅立叶变换的方法实现对图像的增强处理技术；空域处理法：是直接对图像中的像素进行处理，基本上是以灰度映射变换为基础的。
Matlab中图像函数大全2 matlab 2009-10-26 21:08:13 阅读900 评论0 字号：大中小订阅 边学边和大家交流，我将我在学习中搜集到的资料和大家分享！ 图像处理函数详解——strel 功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法：SE = strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子： se1 = strel('square',6) % 创建6*6的正方形 se2 = strel('line',10,45) % 创建直线长度10，角度45 se3 = strel('disk',15) % 创建圆盘半径15 se4 = strel('ball',15,5) % 创建椭圆体，半径15，高度5
图像处理函数详解——roipoly 功能：用于选择图像中的多边形区域。 用法：BW = roipoly(I,c,r) BW = roipoly(I) BW = roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi] = roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi] = roipoly(...) BW = roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0. BW = roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW = roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。 例子：I = imread('eight.tif'); c = [222 272 300 270 221 194]; r = [21 21 75 121 121 75]; BW = roipoly(I,c,r); imshow(I) figure, imshow(BW) 图像处理函数详解——roifilt2 功能：用于对一个区域进行滤波。 用法：J = roifilt2(h,I,BW) J = roifilt2(I,BW,fun) J = roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...) J = roifilt2(h,I,BW)表示使用滤波器h对图像I中用二值掩模BW选中的区域滤波。BW为和I大小相同的二值图像。