第4章MATLAB图像处理工具箱

第4章图像灰度变换Matlab对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（ImageProcessingToolbox）中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成，可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、数学形态学处理等图像处理操作。图像处理工具箱主要有：＊ImageAcquisitionToolbox(图像采集工具箱)＊ImageProcessingToolbox（图像处理工具箱）＊SignalProcessingToolbox（信号处理工具箱）＊WaveletToolbox（小波分析工具箱）＊StatisticsToolbox(统计工具箱)＊BioinformaticsToolbox(生物信息学工具箱)4.1MATLAB图像处理程序的特点上手容易，开发周期短，见效快。程序代码编写量明显较小有专门的图像处理工具箱MATLAB程序不能脱离MATLAB平台而独立存在4.2图像处理工具箱的图像类型图像处理工具箱支持4种图像类型，它们是：真彩色图像（RGBimages）索引色图像（indeximages）灰度图像（intensityimages）二值图像（binaryimages）Matlab还支持由多帧图像组成的图像序列真彩色图像真彩色图像用R、G、B3个分量表示1个像素的颜色，数据结构是一个m×n×3的多维数组。如果读取图像中(100,50)处像素值，可以查看三元组(100,50,1:3)。真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是［0,1］常用存储方法是无符号整型存储，亮度值范围为[0,255]图1真彩色图像的结构真彩色图像数据格式双精度类:Double(每个像素占8个字节)整数类：Uint8(每个像素占1个字节)数组大小：m×n×3(:,:,1)－红色分量(:,:,2)－绿色分量(:,:,3)－蓝色分量像素取值：[0,1]数组大小：m×n×3(:,:,1)－红色分量(:,:,2)－绿色分量(:,:,3)－蓝色分量像素取值：[0,255]RGB图像的表示方法-三幅分量图像合成索引色图像索引图像是把像素值作为RGB调色板下标的图像。索引色图像包含2个结构，一个是调色板map；另一个是图像数据矩阵X。调色板是一个有3列和若干行的色彩映像矩阵，矩阵每行代表一种色彩，通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数，形成一种特定颜色。图像数据是uint8或是双精度的。Matlab中调色板的色彩强度是［0,1］中的浮点数，0代表最暗，1代表最亮。图2索引色图像的结构索引图像的数据格式双精度类:Double(每个元素占8个字节)整数类：Uint8(每个元素占1个字节)图像数组大小：m×n图像元素取值:[1,p]调色板矩阵：p×3图像数组大小：m×n图像元素取值:[0,p-1]调色板矩阵：p×3索引图像的double与uint8型123401230000.06270.062700010.29020.6270.6270.38200.35781doubleuint8图像数据调色板索引图像的表示方法读入一幅索引图像的语句如下：[X,map]=imread(‘trees.tif’);显示一幅索引图像，可使用语句：imshow(X,map)或者：image(X)%用系统当前的颜色表显示索引图像colormap(map)%将系统当前颜色表设置为map举例：[X,map]=imread(‘trees.tif’);image(X)其效果等同于：imshow(X,colormap)举例：[X,map]=imread(‘trees.tif’);image(X)colormap(map);其效果等同于：imshow(X,map)MATLAB提供了一些预定义的彩色表imshow(X,hsv)imshow(X,autumn)imshow(X,copper)imshow(X,gray(64))灰度图像存储灰度图像只需要一个数据矩阵，数据类型可以是double也可以是uint8。存储时会使用一个默认的调色板来显示图像。二值图像与灰度图像相同，二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有2个灰度值。可以采用uint8或double类型存储，工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。图像序列图像处理工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。使用cat函数将分散图像合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同。将A1、A2、A3、A4、A5五幅图像合并成一个图像序列A，Matlab语句为A=cat(1，A1，A2，A3，A4，A5),1维，纵向排列A=cat(2，A1，A2，A3，A4，A5)，2维，横向排列A=cat(3，A1，A2，A3，A4，A5)，3维，竖向排列图像序列也可以产生一个四维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色后构成第四维。一个包含了5幅400×300真彩色图像的序列，大小为400×300×3×5一个包含了5幅400×300灰度或是索引图像的序列，其大小为400×300×1×5A=cat(4，A1，A2，A3，A4，A5)，4维提取其中一帧（如第2帧）：A(:,:,:,2)4.3Matlab图像类型转换索引图像灰度图像真彩图像二值图像数据矩阵1.dither函数功能：图像抖动把RGB图像转换成索引图像把灰度图像转换成二值图像。格式：X=dither(RGB，map)BW=dither(I)（1）RGB图像抖动成索引图像I=imread('autumn.tif');map=pink(1024);X=dither(I,map);imshow(I);figure,imshow(X,map);colorbar（2）灰度图像抖动成二值图像I=imread('rice.png');bw=dither(I);imshow(I);figure,imshow(bw);2.gray2ind函数功能：将灰度图像转换成索引图像。格式：[X,map]=gray2ind(I,n)n的缺省值为64。I=imread('cameraman.tif');[X,map]=gray2ind(I,16);subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(X,map);3.grayslice函数功能：通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像。格式：X=grayslice(I,n)I=imread('cameraman.tif');X=grayslice(I,16);imshow(I);figure,imshow(X,bone(16));功能：将灰度图像、索引色图像和真彩色图像转化成二值图像。格式：BW=im2bw(I,level)BW=im2bw(X,map,level)BW=im2bw(RGB,level)level是一个归一化阈值，取值在[0,1]。4.im2bw函数I=imread('autumn.tif');X=im2bw(I,0.5);imshow(I);figure,imshow(X);功能：将索引图像转换成灰度图像。格式：I=ind2gray(X,map)5.ind2gray函数功能：将索引色图像转换成真彩色图像。格式：RGB=ind2rgb(X,map)例：[I,map]=imread('m83.tif');X=ind2rgb(I,map);imshow(I,map);figure,imshow(X);6.ind2rgb函数功能：将一个数据矩阵转换成一幅灰度图像。格式：I=mat2gray(A)7.mat2gray函数I=imread('rice.png');J=filter2(fspecial('sobel'),I);K=mat2gray(J);figure,imshow(I),figure,imshow(K)功能：将一幅真彩色图像转换成灰度图像。格式：I=rgb2gray(RGB)例：RGB=imread('autumn.tif');X=rgb2gray(RGB);imshow(RGB);figure,imshow(X);8.rgb2gray函数转换效果图功能：将真彩色图像转换成索引色图像。格式：[X,map]=rgb2ind(RGB,n)例：RGB=imread('autumn.tif');[X,map]=rgb2ind(RGB,128)imshow(RGB);figure,imshow(X,map);9.rgb2ind函数4.4图像文件的读写和查询imread：读取图形文件格式的图像；imwrite：写入图形文件格式的图像；imfinfo：获取图像的信息；load＼save：以Mat文件加载或保存矩阵数据；imshow：显示加载到Matlab中的图像。函数imread可完成图形图像文件的读取操作，其语法如下一般：A=imread(filename,fmt)索引图像：［X,map］=imread(filename,fmt)[X,map]=imread(‘m83.tif’,‘tif’)1图形图像文件的读取imdata=imread('ngc6543a.jpg');image(imdata)imread函数可以从图形文件中以特定位宽读取图像。读取的大多数图像均为8bit。加载到内存中时，就存储在类uint8中。对于索引图像来说，即使图像阵列的本身为uint8或uint16，imread函数仍然将颜色映像表读取并存储到一个双精度的浮点类型阵列中。2图形图像文件的写入（保存）imwrite函数可以完成图形图像文件的写入操作，其语法为：imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)缺省的保存方式：uint8数据格式。Matlab中许多图像都是8bit，不需要双精度的浮点数据。imwrite(X,map,‘lena.bmp’,‘bmp’)A=imread('onion.png');B=A(50:100,100:150,:);imwrite(B,'onion-part.png')C=imread('onion-part.png');subplot(1,2,1)image(A);axisimage;title('全部')subplot(1,2,2)image(C);axisimage;title('部分')3图形图像文件信息的查询imfinfo函数用于从图像文件中查询其信息。所获取信息依文件类型不同而不同，至少包含下面内容文件名文件格式文件格式的版本号文件修改时间文件的字节大小图像的宽度（像素）图像的长度（像素）每个像素的位数图像类型（RGB图像、灰度图像还是索引图像）imfinfo('autumn.tif')info=Filename:[1x64char]FileModDate:'01-十月-199616:19:44'FileSize:27387Format:'jpg'FormatVersion:''Width:600Height:650BitDepth:24ColorType:'truecolor'FormatSignature:''NumberOfSamples:3CodingMethod:'Huffman'CodingProcess:'Sequential'Comment:{[1x69char]}4图像文件的显示图像显示函数imshow。其语法格式如下灰度图像imshow(I)imshow(I,n)imshow(I,［lowhigh］)二值图像imshow(BW)索引图像imshow(X,map)真彩色图像imshow(RGB)其中n为灰度级数目，缺省值为256。［lowhigh］为图像数据的值域。索引图像及其显示索引图像包括数据矩阵X和颜色映像矩阵map。其中map是一个p×3的数据矩阵，其每个元素的值均为［0,1］之间双精度浮点型数据。map矩阵的每一行分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。而数据矩阵X可以是