【基础教程】基于matlab图像处理（读写+显示+运算+转换+变换+增强+滤波+分析+统计）【含Matlab源码 144期】

1 图像的读入和显示

（1）图像读入

A=imread('文件名',文件格式)[X,map]=imread('文件名') %X代表索引图像矩阵，map为颜色映射表

（2）图像显示

image(A);

2 图像写回

A=imwrite('文件名',文件格式)[X,map]=imwrite('文件名')%注意，当只写文件名时，它应带有扩展名

3 获取图像信息

info=iminfo('文件名')

4 标准图像显示技术

imshow(I,n)%显示灰度图像，n为灰度级数imshow(I,[low,high])%[low,high]为图像数据的值域（可为空[ ]）imshow(BW)%显示二值图像imshow(X,map)%显示索引色图像

5 图像的运算

Z=imadd(X,Y);%图像的加运算，X,Y是输入的两幅图像，其中一个可以是常数Z=imsubtract(X,Y);%图像的减运算，Y可以是常数Z=immiltiply(X,y);%图像的乘运算，Y也可以是常数Z=imdivide(X,y);%图像的除运算，Y也可以是常数

6 图像的类型转换

RGB=ind2rgb(X,map);%索引图转换为真彩色图I=mat2gray(A);%将一个数据矩阵转换为灰度图I=rgb2gray(RGB);%将一副灰度图转换为真彩色图[X,map]=rgb2ind(RGB,n)%将RGB图转换为索引色图BW=im2bw(I,level)%将真彩色图或灰度图转换为二值图，level为阈值
BW=im2bw(X,map,level)%将索引色图转换为二值图I=ind2gray(X,map)%将索引色图转换为灰度图

7 傅里叶变换

Y=fft2(x,m,n)%二维离散傅里叶快速变换，x为要进行傅里叶变换的矩阵，m、n是返回的变换矩阵Y的行数和列数。Y=ifft2(x,m,n)%二维离散傅里叶反变换Y1=fftshift(Y)%把傅里叶变换操作得到的结果中零频率成分移到矩阵中心，这样利于观察频谱。

8 离散余弦变换

D=dct2(A,m,n);%二维离散余弦变换，A是输入图像，B是返回的DCT变换系数，m、n为D的行数和列数D=idct(A,m,n);%e二维离散余弦逆变换D=dctmtx(n);%返回DCT变换矩阵

9 Radon变换

[R,xp]=radon(I,theta);%I为图像矩阵，theta为角度I=iradon(R,thrta);%逆Radon变换

10 图像的增强

imhist(I);%显示一副图像的直方图J=histeq(I);%直方图均衡化J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma);%调整图像灰度值J=adapthisteq(I);%有限对比自适应直方图均衡化S=decorrestretch(I);%去相关色度拉伸B=imfilter(A,H,option1,option2,...)
A是输入图像，H是卷积核或相关核，option是一些可选参数。
注：权重矩阵称为卷积核，也称为滤波器。卷积核是相关核旋转180度得到的,可选参数参看help
其中H也用H=fspecial(type,parameters)可自定义

11 中值滤波器

B=medfilt2(A,[m,n])%A是输入的图像，[m,n]是邻域的大小

12 自适应滤波器

B=wiener2(A,[m,n])

13 图像的分析

P=impixel(I);%交互式获取图像像素值P=impixel(I,c,r);%指定点坐标像素值，c、r为行坐标和列坐标C=improfile(I,xi,yi,n,method);%创建图像强度曲线，n规定了计算图像强度点的个数，xi、yi规定了空间直线端点坐标，method是插值方法（nearest,bilinrar,bicubic）imcontour(I,n,linespec);%显示图像数据的等值线图

14 图像的统计信息

B=mean(A);%计算A的均值b=std2（A）;%计算A的标准差r=corr2(A,B)%;A,B为输入二维矩阵，r是返回的协方差系数

8 备注

版本：2014a

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