matlab图像处理函数大全

1Matlab图像处理函数汇总：1、图像的变换①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如：i=imread('104_8.tif');j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器h=fspecial('average');%均值滤波器2、图像的增强①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：i=imread('104_8.tif');2imhist(i);②直方图均化：histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整：imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);④对数变换：log函数用于数字图像的对数变换，如：i=imread('104_8.tif');j=double(i);k=log(j);⑤基于卷积的图像滤波函数：filter2函数用于图像滤波，如：i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);⑥线性滤波：利用二维卷积conv2滤波,如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);⑦中值滤波：medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread('104_8.tif');3j=medfilt2(i);⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化图像,如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像,如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、图像边缘检测①sobel算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'sobel',thresh)②prewitt算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'prewitt',thresh)③roberts算子如：i=imread('104_8.tif');4j=edge(i,'roberts',thresh)④log算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'log',thresh)⑤canny算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'canny',thresh)⑥Zero-Cross算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'zerocross',thresh)4、形态学图像处理①膨胀：是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作，函数imdilate执行膨胀运算，如：a=imread('104_7.tif');%输入二值图像b=[010;111;010];c=imdilate(a,b);②腐蚀：函数imerode执行腐蚀，如：a=imread('104_7.tif');%输入二值图像b=strel('disk',1);c=imerode(a,b);③开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用imopen来实现，如：a=imread('104_8.tif');5b=strel('square',2);c=imopen(a,b);④闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用imclose来实现，如：a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imclose(a,b);Matlab中图像函数大全图像增强1.直方图均衡化的Matlab实现1.1imhist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。1.2imcontour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。1.3imadjust函数功能：通过直方图变换调整对比度格式：J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)说明：J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)其中，gamma为校正量r，[lowhigh]为原图像中要变换的灰度范围，[bottomtop]指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)调整索引色图像的调色板map。此时若[lowhigh]和[bottomtop]都为2×3的矩阵，则分别调整R、G、B3个分量。61.4histeq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,...)说明：J=histeq(I,hgram)实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象I的直方图变换成用户指定的向量hgram。hgram中的每一个元素都在[0,1]中；J=histeq(I,n)指定均衡化后的灰度级数n，缺省值为64；[J,T]=histeq(I,...)返回从能将图像I的灰度直方图变换成图像J的直方图的变换T；newmap=histeq(X,map)和[new,T]=histeq(X,...)是针对索引色图像调色板的直方图均衡。2.噪声及其噪声的Matlab实现imnoise函数格式：J=imnoise(I,type)J=imnoise(I,type,parameter)说明：J=imnoise(I,type)返回对图像I添加典型噪声后的有噪图像J，参数type和parameter用于确定噪声的类型和相应的参数。3.图像滤波的Matlab实现3.1conv2函数功能：计算二维卷积格式：C=conv2(A,B)C=conv2(Hcol,Hrow,A)C=conv2(...,'shape')说明：对于C=conv2(A,B)，conv2的算矩阵A和B的卷积，若[Ma,Na]＝size(A),[Mb,Nb]=size(B),则size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];C=conv2(Hcol,Hrow,A)中，矩阵A分别与Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape')用来指定conv2返回二维卷积结果部分，参数shape可取值如下：》full为缺省值，返回二维卷积的全部结果；》same返回二维卷积结果中与A大小相同的中间部分；valid返回在卷积过程中，未使用边缘补0部分进行计算的卷积结果部分，当size(A)size(B)时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。73.2conv函数功能：计算多维卷积格式：与conv2函数相同3.3filter2函数功能：计算二维线型数字滤波，它与函数fspecial连用格式：Y=filter2(B,X)Y=filter2(B,X,'shape')说明：对于Y=filter2(B,X)，filter2使用矩阵B中的二维FIR滤波器对数据X进行滤波，结果Y是通过二维互相关计算出来的，其大小与X一样；对于Y=filter2(B,X,'shape')，filter2返回的Y是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数shape确定，其取值如下：》full返回二维相关的全部结果，size(Y)size(X)；》same返回二维互相关结果的中间部分，Y与X大小相同；》valid返回在二维互相关过程中，未使用边缘补0部分进行计算的结果部分，有size(Y)size(X)。3.4fspecial函数功能：产生预定义滤波器格式：H=fspecial(type)H=fspecial('gaussian',n,sigma)高斯低通滤波器H=fspecial('sobel')Sobel水平边缘增强滤波器H=fspecial('prewitt')Prewitt水平边缘增强滤波器H=fspecial('laplacian',alpha)近似二维拉普拉斯运算滤波器H=fspecial('log',n,sigma)高斯拉普拉斯（LoG）运算滤波器H=fspecial('average',n)均值滤波器H=fspecial('unsharp',alpha)模糊对比增强滤波器说明：对于形式H=fspecial(type)，fspecial函数产生一个由type指定的二维滤波器H，返回的H常与其它滤波器搭配使用。4.彩色增强的Matlab实现4.1imfilter函数功能：真彩色增强格式：B=imfilter(A,h)8说明：将原始图像A按指定的滤波器h进行滤波增强处理，增强后的图像B与A的尺寸和类型相同图像的变换1.离散傅立叶变换的Matlab实现Matlab函数fft、fft2和fftn分别可以实现一维、二维和N维DFT算法；而函数ifft、ifft2和ifftn则用来计算反DFT。这些函数的调用格式如下：A＝fft(X,N,DIM)其中，X表示输入图像；N表示采样间隔点，如果X小于该数值，那么Matlab将会对X进行零填充，否则将进行截取，使之长度为N；DIM表示要进行离散傅立叶变换。A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)其中，MROWS和NCOLS指定对X进行零填充后的X大小。A＝fftn(X,SIZE)其中，SIZE是一个向量，它们每一个元素都将指定X相应维进行零填充后的长度。函数ifft、ifft2和ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。例子：图像的二维傅立叶频谱%读入原始图像I＝imread('lena.bmp');imshow(I)%求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I));figure;imshow(log(abs(J)),[8,10])2.离散余弦变换的Matlab实现2.1.dCT2函数功能：二维DCT变换格式：B=dct2(A)B=dct2(A,m,n)B=dct2(A,[m,n])说明：B＝dct2(A)计算A的DCT变换B，A与B的大小相同；B＝dct2(A,m,n)和B=dct2(A,[m,n])通过对A补0或剪裁，使B的大9小为m×n。2.2.dict2函数功能：DCT反变换格式：B=idct2(A)B=idct2(A,m,n)B=idct2(A,[m,n])说明：B＝idct2(A)计算A的DCT反变换B，A与B的大小相同；B＝idct2(A,m,n)和B=idct2(A,[m,n])通