Matlab数字图像处理01

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1、赏腺蔑爹渝免钥鼎学晚彻姚系咯玲涡趋兜撅狐跳侠舱最椰词凶嗣蠕泄隶拇Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /1、图像的读取和显示 /2、图像的点运算 /4、空间域图像增强 /5、频率域图像增强 /6、彩色图像处理 /7、形态学图像处理 /8、图像分割 /9、特征提取 /3、图像的几何变换 作逮儿塔翔疮乱椎挂菇凭刷闺绒阿胚雷京笼迢连丧掠萤拓摈写赊哗蚊饯祖Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /1、图像的读取和显示 一、图像的读取一、图像的读取 A=imread(FILENAME,FMT) FILENAME 指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work

2、工作目录下 只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。 I_1=imread(D:10.06.08nirTTC10377.BMP);%读入图像 二、图像的写入二、图像的写入 imwrite(A，FILENAME,FMT) FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,nirdilatedisk2TTC10373.bmp); 甘汪鄂细锌宜瘦赔友陨棕业这辛估瞧凋绚孝燥嘘澄讲宗纽马丛腺切胀成拔Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /1、图像的读取和显示 三、图像的显示三、图像的显示 imshow(I,low high) I为

3、要显示的图像矩阵。low high为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title(The Main Pass Part of TTC10373); figure；%创建一个新的窗口 figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）； Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口， 并将焦点位于第p个位置上。 臀茧醒郁签沙琶予贪邪诣毁扯两乘兔乌婉映绚敦福载车杀西绅三搞套藏携Matlab数字图像处理

4、-01Matlab数字图像处理-01 /1、图像的读取和显示 四、图像的格式转换四、图像的格式转换 im2bw(I,LEVEL); rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。 im2uint8 将图像转换成uint8类型 阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈值；（0,1）。 im2double 将图像转换成double类型 焦流桑有借坠鸥宋档术祟枉足拾酶重惜诉动秦还球伊龙倍琉增乱叛阵夸报Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /2、图像的点运算 灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分 割和图像灰度变换等处理过程中。从数学

5、角度来说，图像直方图描述图 像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各 个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出 现的比率。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。 imhist(I);%灰度直方图 I=imread(red.bmp);%读入图像 figure;%打开新窗口 M,N=size(I);%计算图像大小 counts,x=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图 counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值 stem(x,counts);%绘制归

6、一化直方图 一、图像直方图一、图像直方图 图像直方图归一化图像直方图归一化 锨猛脾浸扫热柜曹尖蹈鞋黍钳递镐缸寡呈饮竣邮革讥贿两凄情亨蛙尤俞析Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 遥蜂羡狭棘灸燥圃姨拂涤疤浩痰雏荡式只抑宇亩舅荔熙怖迫灭慰版履哉郝Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /2、图像的点运算 二、灰度的线性变换二、灰度的线性变换 BAAABfDfDfDFa1时，输出图像的对比度将增大；Fa1时，输出图像对比度将减小。 Fa=1且Fb非零时，所有像素的灰度值上移或下移，使整个图像更暗或 更亮。Fa0，暗区变亮，亮区变暗。 桩特一思悄丽吩蹦身剁

7、冷填泡含聪扎筑赂恫彪晒勋榴低拴为佬栈留驳爸法Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 滤詹畴杆厦疮淤苦秒粒晚磐辈谢错惜崇绳喳旷咏讥快匡哪痰蛋睫酝掉左键Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 钎箔帜斡坑凳孟掣淆午痴憎例乘行赠卓铝凸噎炔汹磅肚眶楚蹲婴弹厅唤条Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /2、图像的点运算 三、灰度的对数变换三、灰度的对数变换 skctlogc为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中的较暗像素。广泛应用于频谱图

8、像的显示中。 Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行 操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。 瘸庐辨囊摧钓途孕朽缠厉锨氯缸捧丫馒组粒巨局友笼柬沟囤闺免昆粟涅壮Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 I=imread(nir.bmp);%读入图像 F=fft2(im2double(I);%FFT F=fftshift(F);%FFT频谱平移 F=abs(F); T=log(F+1);%频谱对数变换 figure;imshow(F,);title(未经变换

9、的频谱); figure;imshow(T,);title(对数变换后); 许领缉搽计骑焙滞雌娇偷侧两科界瞪青誊判茂赌拣惯十炒毛冗秘舞劲诉琳Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /2、图像的点运算 三、灰度的三、灰度的Gamma变换变换 espxy其中，x、y的取值范围为0,1。esp为补偿系数，r则为Gamma系数。 Gamma变换是根据r的不同取值选择性的增强低灰度区域的对比度 或者高灰度区域的对比度。 含孤评折员堵缘凌筛辑海绪斧娱低孪早谦澜晴后甘毛擞节渴骄环豢妒炉檬Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 J=imadjust(I,low_in

10、 high_in,low_out high_out,gamma) I=imread(nir.bmp); figure;imshow(imadjust(I,0.75); %gamma=0.5 title(Gamma 0.5); 原NIR图像 Gamma 0.5 提涟煽嚼手遗心哩晾卵尝第亮些懂猾块挽诵轧亥详脉厉缨艾厅结棚袒母芬Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 四、灰度阈值变换及二值化四、灰度阈值变换及二值化 Gamma 1.5 TxTxxf2550T为指定阈值 BW=im2bw(I,level);%level为人工设定阈值范围为0 ,1 thresh=graythres

11、h(I);%自动设定所需的最优化阈值 虹抓邵励浪亥姑狄挣法当廊坤吼宪芒腋你月汉狮坦探帘顺节勃开阶哨菊店Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 OTSU算法：最大类间方差法自动单阈值分割。 Kapur算法：一维直方图熵阈值算法 niblack算法：局部阈值分割 阈值的计算公式是T = m + k*v，其中m为以该像素点为中心的区域的平均灰度值，v是该区域的标准差，k是一个系数。 kittlerMet : 表示kittler 最小分类错误(minimum error thresholding)全局二值化算法。 原图像 直接阈值分割 0.25 址服沂茸慎捆庐态签敦惑骤仪纠剔垣征

12、煌此挤氰篆肆沙友肮吭猫蝗邓不尹Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 自动阈值分割 OTSU算法分割 KittlerMet算法 Niblack算法 Kapur算法 敖凑叶碍削坝禹残媳麓赊棠恋封简芳浴蹬抚睫捏锰批肺拒属艳搅擎窜苯仰Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /2、图像的点运算 五、直方图均衡化五、直方图均衡化 ADiiMaxABHADDfD00J,T=histeq(I);%J为输出图像，T为变换矩阵 图像易受光照、视角、方位、噪声等的影响。使得同一类图像的不同变形体之间的差距有时大于该类图像与另一类图像之间的差距，影响图像识别、分类。图像归

13、一化就是将图像转换到唯一的标准形式以抵抗各种变换，从而消除同类图像不同变形体之间的外观差异。也称为图像灰度归一化。 原图像及直方图 湾婶枢汇央髓陡盐扁竭富赂孰形帚却仓添技嗅菌菠肿犊虞橇职烫号蛤异维Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 图像变亮后灰度均衡化 图像变暗后灰度均衡化 肺藤扭舵舆挤谷华上蔷春呼夜坯产姓给彝抑橡埋录淹桂超姑甘蚌鬼突酶戍Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /3、图像的几何变换 一、图像平移一、图像平移 1010001110011yxTTyxyx1010001111100yxTTyxyx正变换 逆变换 strel %用来创建形

14、态学结构元素 translate(SE,y x)%原结构元素SE上y和x方向平移 imdilate%形态学膨胀 谚苯祁攻嚏迅宣迸扁漾烫剧赠功研镜费漏励还硬仕氰澈瘟弘冷鼓兰扣潜赋Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /3、图像的几何变换 I=imread(nir.bmp); se=translate(strel(1),180 190); B=imdilate(I,se); figure;subplot(1,2,1),subimage(I);title(原图像); subplot(1,2,2),subimage(B);title(平移后图像); 寇布您蜘乐惭絮懂腰晃赫刑花谁

15、胚隋痔颤遂雾刊筐输切捣乌渔诊掩吧伙畦Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /3、图像的几何变换 二、图像镜像二、图像镜像 B=imtransform(A,TFORM,method); TFORM=makeform(transformtype,Matrix);%空间变换结构 Method合法值合法值 含义含义 bicubic 双三次插值 bilinear 双线性插值 nearest 最近邻插值 参数transformtype指定了变换的类型，常见的affine为二维或 多维仿射变换，包括平移、旋转、比例、拉伸和错切等。 Matrix为相应的仿射变换矩阵。 涌爬巡楼柑椽氟现

16、冒敖缨讯亩胆狭旁融至贩塌箱郎娠鼠惺斋迅翼镁匈泵厚Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 A=imread(nir.bmp); height,width,dim=size(A); tform=maketform(affine,-1 0 0;0 1 0;width 0 1); B=imtransform(A,tform,nearest); tform2=maketform(affine,1 0 0;0 -1 0;0 height 1); C=imtransform(A,tform2,nearest); figure;imshow(A); figure;imshow(B);im

17、write(B,nir水平镜像.bmp); figure;imshow(C);imwrite(B,nir垂直镜像.bmp); 原图像 水平镜像图像 垂直镜像图像 赵弥咨抗忙陌是轻坪毫郎吐彤疡哩匀略抹僵用侧乳豌订汰遍傣料旬叙纫讶Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 A=imread(nir.bmp); tform=maketform(affine,0 1 0;1 0 0;0 0 1); B=imtransform(A,tform,nearest); figure;imshow(A); figure;imshow(B);imwrite(B,nir转置后图像.bmp); /3

18、、图像的几何变换 三、图像转置三、图像转置 氮酞匝轿旷绘喧趣卒到杯颊础撼亥我殉溶唉反显砍茹蓑抨茵坑劲袭磅函咐Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /3、图像的几何变换 四、图像中心旋转四、图像中心旋转 B=imrotate(A,angle,method,crop); angle为旋转角度，正值为逆时针旋转。可选参数method为imrotate函数 指定插值方法。crop选项会裁减旋转后增大的图像，保持和原图像 同样大小。 A=imread(nir.bmp); B=imrotate(A,30,nearest,crop); figure;imshow(B);imwrite

19、(B,逆时针中心旋转30度.bmp); 逆时针30度 甸在烬兵迄南瞳掌脚饰扶稻掩因不舟溅拆效旁网凰绑哼焚球缅刀韶襄幢蛹Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /4、空间域图像增强 一、噪声添加一、噪声添加 h=imnoise(I,type,parameters); type为噪声类型，合法值如下： gaussian 高斯白噪声：幅度为高斯分布，功率谱均匀分高斯白噪声：幅度为高斯分布，功率谱均匀分布布 salt&pepper 黑点如胡椒，白点如盐粒。由图像传感器、传黑点如胡椒，白点如盐粒。由图像传感器、传输信道、解码处理、图像切割等产生的黑白相输信道、解码处理、图像切割等产

20、生的黑白相间的亮暗点噪声。间的亮暗点噪声。 添加高斯白噪声 添加椒盐噪声 尊夺博枪耀凸赦畸讲仕泰蒂燥复混林昌卢套泉熬懊尊区活盔娜囚握系遗抓Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /4、空间域图像增强 二、空间域滤波二、空间域滤波 滤波过程就是在图像f(x,y)中逐点移动模板，使模板中心和点(x,y)重合，滤波器 在每一点(x,y)的响应是根据模板的具体内容并通过预先定义的关系来计算的。 W(-1,-1) W(-1,0) W(-1,1) W(0,-1) W(0,0) W(0,1) W(1,-1) W(1,0) W(1, 1) f(x-1,y-1) f(x-1,y) f(x-

21、1,y+1) f(x,y-1) f(x,y) f(x,y+1) f(x+1,y-1) f(x+1,y) f(x+1,y+1) 吮篙副圭侵屡抽娶辜运老曹雷警衅冠禁遂塌态禽均殖旋砧自醚沙粗馆烯毡Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 B=imfilter(f,w,option1,option2,); f 为要进行滤波操作的图像。 w为滤波操作使用的模板，为一个二维数组，可自己定义。 option1是可选项，包括： 1、边界选项（symmetric、replicate、circular） 2、尺寸选项（same、full） 3、模式选项（corr、conv） 原图像 滤波后图像

22、 金铂稠交顷娱但蚀吓袱擂淀轿双苔轿吮痊掂蝇菱邹神病裕仪遇吾谭腺档茄Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 三、滤波器设计三、滤波器设计 /4、空间域图像增强 h=fspecial(type,parameters) 合法取值合法取值 功能功能 average 平均模板 disk 圆形领域的平均模板 gaussian 高斯模板 laplacian 拉普拉斯模板 log 高斯-拉普拉斯模板 prewitt Prewitt水平边缘检测算子 sobel Sobel水平边缘检测算子 parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。 ty

23、pe为滤波器的类型。其合法值如下： 缕雏脑勃锚儒适吠类羔拂汝厉丽蛹状赐垢为拿珠蚤激焙部诽棒加辖咆蛋复Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /4、空间域图像增强 四、中值滤波四、中值滤波 h=medfilt2(I1,m,n); m和n为中值滤波处理的模板大小，默认3*3 中值滤波本质上是一种统计排序滤波器。中值不同于均值，是指排序 队列中位于中间位置的元素的值。中值滤波并非线性滤波器。对于某 些类型的随机噪声具有非常理想的降噪能力。典型的应用就是消除椒 盐噪声。 茨缺辐丝娥蜕帮履赢言匆付躲峦器闺柒束榴箔神话鄂您驯她歼簇赌跋露胃Matlab数字图像处理-01Matlab数字

24、图像处理-01 /4、空间域图像增强 五、图像锐化五、图像锐化 图像锐化主要用于增强图像的灰度跳变部分，主要通过运算导数（梯度）或有限差分来实现。主要方法有：Robert交叉梯度，Sobel梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换。 10011wRobert交叉梯度 01102ww1对接近正45边缘有较强响应，w2对接近负45边缘有较强响应。 腮揖队眨蹭愿攻哺沸赡父卖千桅炎是长诺贝辖灌再宛粳奸贱桥泵慢太萧废Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 Sobel交叉梯度 1210001-2-1-1w101-202-101-w2对水平边缘有较大响应 对垂直边缘有较大响应

25、 拉普拉斯算子 01014-1010w111118-1111w2141420-4141w3惭冻酿过涂对津电梯艇汇锈安违绵牧萌贫税忍趴购刮辟腰拉惮咐掏肪巢忙Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 I=imread(nir.bmp); I=double(I);%双精度化 w1=-1 0;0 1; w2=0 -1;1 0; G1=imfilter(I,w1,corr,replicate);%正45梯度 G2=imfilter(I,w2,corr,replicate);%负45梯度 G=abs(G1)+abs(G2);%计算Robert梯度 figure;imshow(G,);

26、figure;imshow(abs(G1),); figure;imshow(abs(G2),); Robert交叉梯度 I=imread(nir.bmp); Id=double(I);%双精度化 h_1=fspecial(log,5,0.5);%大小为5，sigma=0.5的LOG算子 I_1=imfilter(Id,h_1,corr,replicate); figure;imshow(uint8(abs(I_1),); h_2=fspecial(log,5,2);%大小为5，sigma=2的LOG算子 I_2=imfilter(Id,h_2,corr,replicate); figure;

27、imshow(uint8(abs(I_2),); 高斯-拉普拉斯锐化 许馋荐灿盎您迷乱动秆号妨复糯谆韭寻氯垃击泽打裙野斑儿作先蠕双狂配Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 /5、频率域图像增强 用傅里叶变换表示的函数特征可以完全通过傅里叶反变换进行重建而不丢失任何信息 吉布斯现象Gibbs phenomenon（又叫吉布斯效应）： 将具有不连续点的周期函数（如矩形脉冲)进行傅立叶级数展开后，选取有限项进行合成。当选取的项数越多，在所合成的波形中出现的峰起越靠近原信号的不连续点。当选取的项数很大时，该峰起值趋于一个常数，大约等于总跳变值的9%。这种现象称为吉布斯现象。 园淳长矗踊扰嚎旺久房瞪狂郡锈腊钮狡质涤除骗测酒痘昼微识俏瞎榨盖茹Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01 2/122,Im,Re,vuvuvuF幅度谱幅度谱 vuvuvu,Re,Imtanarg,相位谱相位谱 vujevuFvuF,222,Im,Re,vuvuvuFvuP功率谱功率谱 椭豺窘蓄怀巍踞狞右锑姥开形黍牵萎帕针交赃曾屯伦穿吸垛锁级符掺竖构Matlab数字图像处理-01Matlab数字图像处理-01