matlab图像处理命令(二)

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图像增强

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,...)
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
3.1 conv2 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]

。
3.2 conv 函数
功能：计算多维卷积
格式：与 conv2 函数相同
3.3 filter2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) 。
3.4 fspecial 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
4.1 imfilter函数
功能：真彩色增强
格式：B=imfilter(A,h)
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

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]) 通过对 A 补 0 或剪裁，使 B

的大小为 m×n。
2.3. dctmtx函数
功能：计算 DCT 变换矩阵
格式：D＝dctmtx(n)
说明：D＝dctmtx(n) 返回一个 n×n 的 DCT 变换矩阵，输出矩阵 D 为 double 类型。
3. 图像小波变换的 Matlab 实现
3.1 一维小波变换的 Matlab 实现
(1) dwt 函数
功能：一维离散小波变换
格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD

分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。
(2) idwt 函数
功能：一维离散小波反变换
格式：X=idwt(cA,cD,'wname')
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt(cA,cD,'wname',L)
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。
'wname' 为所选的小波函数
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。
X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。
3.2 二维小波变换的 Matlab 实现
二维小波变换的函数
-------------------------------------------------
函数名 函数功能
---------------------------------------------------
dwt2 二维离散小波变换
wavedec2 二维信号的多层小波分解
idwt2 二维离散小波反变换
waverec2 二维信号的多层小波重构
wrcoef2 由多层小波分解重构某一层的分解信号
upcoef2 由多层小波分解重构近似分量或细节分量
detcoef2 提取二维信号小波分解的细节分量
appcoef2 提取二维信号小波分解的近似分量
upwlev2 二维小波分解的单层重构
dwtpet2 二维周期小波变换
idwtper2 二维周期小波反变换
-------------------------------------------------------------
(1) wcodemat 函数
功能：对数据矩阵进行伪彩色编码
格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
Y=wcodemat(X,NB)
Y=wcodemat(X)
说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16；
OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：
OPT＝'row' ，按行编码
OPT＝'col' ，按列编码
OPT＝'mat' ，按整个矩阵编码
ABSOL 是函数的控制参数（缺省值为 '1'），即：
ABSOL＝0 时，返回编码矩阵
ABSOL＝1 时，返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)
(2) dwt2 函数
功能：二维离散小波变换
格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
说明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻；cA，cH,cV,cD 分别为近似分

量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分

解信号 X 。
(3) wavedec2 函数
功能：二维信号的多层小波分解
格式：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
说明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解；[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定

的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。
(4) idwt2 函数
功能：二维离散小波反变换
格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
说明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X

；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)

和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。
(5) waverec2 函数
说明：二维信号的多层小波重构
格式：X=waverec2(C,S,'wname')
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
说明：X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ，'wname'

为使用的小波基函数；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。

图像处理工具箱
1. 图像和图像数据
缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double)，64位浮点
数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)，即图像矩
阵中每个数据占用1个字节。
在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8
与double两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。
从uint8到double的转换
---------------------------------------------
图像类型 MATLAB语句
---------------------------------------------
索引色 B=double(A)+1
索引色或真彩色 B=double(A)/255
二值图像 B=double(A)
---------------------------------------------
从double到uint8的转换
---------------------------------------------
图像类型 MATLAB语句
---------------------------------------------
索引色 B=uint8(round(A-1))
索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))
二值图像 B=logical(uint8(round(A)))
---------------------------------------------
2. 图像处理工具箱所支持的图像类型
2.1 真彩色图像
R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值，
可查看三元数据(100,50,1:3)。
真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是[0,1]；比较符合习惯的存储方法是用无
符号整型存储，亮度值范围[0,255]
2.2 索引色图像
包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行
的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
注意：MATLAB中调色板色彩强度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。
常用颜色的RGB值
--------------------------------------------
颜色 R G B 颜色 R G B
--------------------------------------------
黑 0 0 1 洋红 1 0 1
白 1 1 1 青蓝 0 1 1
红 1 0 0 天蓝 0.67 0 1
绿 0 1 0 橘黄 1 0.5 0
蓝 0 0 1 深红 0.5 0 0
黄 1 1 0 灰 0.5 0.5 0.5
--------------------------------------------
产生标准调色板的函数
-------------------------------------------------
函数名 调色板
-------------------------------------------------
Hsv 色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束
Hot 黑色－红色－黄色－白色
Cool 青蓝和洋红的色度
Pink 粉红的色度
Gray 线型灰度
Bone 带蓝色的灰度
Jet Hsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束
Copper 线型铜色度
Prim 三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝
Flag 交替为红、白、蓝和黑
--------------------------------------------------
缺省情况下，调用上述函数灰产生一个64×3的调色板，用户也可指定调色板大小。
索引色图像数据也有double和uint8两种类型。
当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行……
如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，，值1代表第2行……
2.3 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，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]
2.4 二值图像
二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。
MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。
2.5 图像序列
MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成图像序列。
图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。
分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，
调色板也必须相同。
可参考cat()函数 A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)
3. MATLAB图像类型转换
图像类型转换函数
---------------------------------------------------------------------------
函数名 函数功能
---------------------------------------------------------------------------
dither 图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像
gray2ind 将灰度图像转换成索引图像
grayslice 通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像
im2bw 通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图
ind2gray 将索引色图像转换成灰度图像
ind2rgb 将索引色图像转换成真彩色图像
mat2gray 将一个数据矩阵转换成一副灰度图
rgb2gray 将一副真彩色图像转换成灰度图像
rgb2ind 将真彩色图像转换成索引色图像
----------------------------------------------------------------------------
4. 图像文件的读写和查询
4.1 图形图像文件的读取
利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：
A=imread(filename,fmt)
[X,map]=imread(filename,fmt)
[...]=imread(filename)
[...]=imread(filename,idx) （只对TIF格式的文件）
[...]=imread(filename,ref) （只对HDF格式的文件）
通常，读取的大多数图像均为8bit，当这些图像加载到内存中时，Matlab就将其存放
在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将
其存贮在uint16中。
注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uint16，imread函数仍将
颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。
4.2 图形图像文件的写入
使用imwrite函数，语法如下：
imwrite(A,filename,fmt)
imwrite(X,map,filename,fmt)
imwrite(...,filename)
imwrite(...,parameter,value)
当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道uint8的数据格式。
4.3 图形图像文件信息的查询 imfinfo()函数
5. 图像文件的显示
5.1 索引图像及其显示
方法一：
image(X)
colormap(map)
方法二：
imshow(X,map)
5.2 灰度图像及其显示
Matlab 7.0 中，要显示一副灰度图像，可以调用函数 imshow 或 imagesc （即
imagescale，图像缩放函数）
(1) imshow 函数显示灰度图像
使用 imshow(I) 或使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)
由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义
大小的调色板。其调用格式如下：
imshow(I,[low,high])
其中，low 和 high 分别为数据数组的最小值和最大值。
(2) imagesc 函数显示灰度图像
下面的代码是具有两个输入参数的 imagesc 函数显示一副灰度图像
imagesc(1,[0,1]);
colormap(gray);
imagesc 函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值（通常是0），
对应于颜色映象表中的第一个值（颜色），第二个值（通常是1）则对应与颜色映象表
中的最后一个值（颜色）。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值（颜色）。
在调用 imagesc 函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该
调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩阵中的最大
值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。
5.3 RGB 图像及其显示
(1) image(RGB)
不管RGB图像的类型是double浮点型，还是 uint8 或 uint16 无符号整数型，Matlab都
能通过 image 函数将其正确显示出来。
RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint8 无符号整型
RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 将 uint8 无符号整型转换为 double 浮点型
RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 将 double 浮点型转换为 uint16 无符号整型
RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 将 uint16 无符号整型转换为 double 浮点型
(2) imshow(RGB) 参数是一个 m×n×3 的数组
5.4 二进制图像及其显示
(1) imshow(BW)
在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示
为黑色，像素 1 显示为白色。
显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示
为黑色。
例如： imshow(~BW)
(2) 此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是 uint8 数据类型，
则数值 0 显示为调色板的第一个颜色，数值 1 显示为第二个颜色。
例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])
5.5 直接从磁盘显示图像
可使用一下命令直接进行图像文件的显示：
imshow filename
其中，filename 为要显示的图像文件的文件名。
如果图像是多帧的，那么 imshow 将仅显示第一帧。但需注意，在使用这种方式时，图像
数据没有保存在Matlab 7.0 工作平台。如果希望将图像装入工作台中，需使用 getimage 函
数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，
命令形式为： rgb ＝ getimage;

bwlabel
功能：
标注二进制图像中已连接的部分。
L = bwlabel(BW,n)
[L,num] = bwlabel(BW,n)

isbw
功能：
判断是否为二进制图像。
语法：
flag = isbw(A)
相关命令：
isind, isgray, isrgb
74．isgray
功能：
判断是否为灰度图像。
语法：
flag = isgray(A)
相关命令：
isbw, isind, isrgb

11．bwselect
功能：
在二进制图像中选择对象。
语法：
BW2 = bwselect(BW1,c,r,n)
BW2 = bwselect(BW1,n)
[BW2,idx] = bwselect(...)
举例
BW1 = imread('text.tif');
c = [16 90 144];
r = [85 197 247];
BW2 = bwselect(BW1,c,r,4);
imshow(BW1)
figure, imshow(BW2)

47．im2bw
功能：
转换图像为二进制图像。
语法：
BW = im2bw(I,level)
BW = im2bw(X,map,level)
BW = im2bw(RGB,level)
举例
load trees
BW = im2bw(X,map,0.4);
imshow(X,map)

转自：http://xiaozu.renren.com/xiaozu/106455/333344685

1、图像的变换

① fft2：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

① imnoise：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

② fspecial：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');

imhist(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');

j=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');

j = 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=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];

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');

b=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);

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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)

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) \ [...]=imread(filename) \ [...]=imread(URL,...) \ [...]=imread(...,idx) (CUR,ICO,and TIFF only) \ [...]=imread(...,'frames',idx) (GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \ [...]=imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...) (ICO,CUR,PNG only)

imwrite 把图像写入（保存）图像文件中

语法：imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt) \ imwrite(...,filename) \ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)

imcrop 剪切图像

语法：I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \ I2=imcrop(I,rect) \ X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \ [A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcrop(...)

imresize 改变图像大小

语法：B=imresize(A,m,method)

imrotate 旋转图像

语法：B=imrotate(A,angle,method) \ B=imrotate(A,angle,method,'crop')

三、像素和统计处理函数

corr2 计算两个矩形的二维相关系数

语法：r=corr2(A,B)

imcontour 创建图像数据的轮廓图

语法：imcontour(I,n) \ imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h] =imcontour(...)

imfeature 计算图像区域的特征尺寸

语法：stats=imfeature(L,measurements) \ stats=imfeature(L,measurements,n)

imbist 显示图像数据的柱状图

impixel 确定像素颜色值

语法：P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \ P=impixel(I,c,r) \ P=impixel(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \ [c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi) \ P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \

[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)
improfile 沿线段计算剖面图的像素值

语法：c=improfile \ c=improfile(n) \ c=improfile(I,xi,yi) \ c=improfile(I,xi,yi,n) \ [cx,cy,c]=improfile(...) \ [cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n) \ [...]=improfile(...,method)

mean2 计算矩阵元素的平均值

语法：B=mean2(A)

pixval 显示图像像素信息

语法：pixval on

std2 计算矩阵元素的标准偏移

语法：b=std2(A)

四、图像分析函数：

edge 图像边缘检测

语法：BW=edge(I,'sobel') \ BW=edge(I,'sobel',thresh) \ BW=edge(I,'sobel',thresh,direction) \ [BW,thresh]=edge(I,'sobel',...) \ BW=edge(I,'prewitt') \ BW=edge(I,'prewitt',thresh) \ BW=edge(I,'prewitt',thresh,direction) \

[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...) \ BW=edge(I,'roberts') \ BW=edge(I,'roberts',thresh) \ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh) \ BW=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...) \ BW=edge(I,'zerocross',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \

BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \ BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)

qtgetblk 获取四叉树分解的块值

语法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim) \ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)

qtsetblk 设置四叉树分解中的块值

语法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)

五、图像增强函数

histeq 用柱状图均等化增强对比

语法：J=histeq(I,hgram) \ J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map,hgram) \ newmap=histeq(X,map)

imadjust 调整图像灰度值或颜色映像表

语法：J=imadjust(I,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ newmap=imadjust(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ RGB2=imadjust(RGB1,...)

imnoise 增强图像的渲染效果

语法：J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)

medfilt2 进行二维中值过滤

语法：B=medfilt2(A,[m n]) \ B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)

ordfilt2 进行二维统计顺序过滤

语法：B=ordfilt2(A,order,domain) \ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padopt)

wiener2 进行二维适应性去噪过滤处理

语法：J=wiener2(I,[m n],noise) \ [J,noise]=wiener2(I,[m n])

六、线性滤波函数

conv2 进行二维卷积操作

语法：C=conv2(A,B) \ C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')

convmtx2 计算二维卷积矩阵

语法：T=convmtx2(H,m,n) \ T=convmtx2(H,[m n])

convn 计算n维卷积

语法：C=convn(A,B) \ C=convn(A,B,'shape')

filter2 进行二维线性过滤操作

语法：Y=filter2(h,X) \ Y=filter2(h,X,shape)

fspecial 创建预定义过滤器

语法：h=fspecial(type) \ h=fspecial(type,parameters)

七、线性二维滤波设计函数

freqspace 确定二维频率响应的频率空间

语法：[f1,f2]=freqspace(n) \ [f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshgrid') \ f=freqspace(N) \ f=freqspace(N,'whole')

freqz2 计算二维频率响应

语法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h) \ [...]=freqz2(h,...,[dx dy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx) \ freqz2(...)

fsamp2 用频率采样法设计二维FIR过滤器

语法：h=fsamp2(Hd) \ h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])

ftrans2 通过频率转换设计二维FIR过滤器

语法：h=ftrans2(b,t) \ h=ftrans2(b)

fwind1 用一维窗口方法设计二维FIR过滤器

语法：h=fwind1(Hd,win) \ h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)

fwind2 用二维窗口方法设计二维FIR过滤器

语法：h=fwind2(Hd,win) \ h=fwind2(f1,f2,Hd,win)

八、图像变换函数

dct2 进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)

语法：B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n) \ B=dct2(A,[m n])

dctmtx 计算离散余弦傅立叶变换

语法：D=dctmtx(n)

fft2 进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)

语法：Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)

fftn 进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)

语法：Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)

fftshift 快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心

语法：Y=fftshift(X) \ Y=fftshift(X,dim)

iradon 进行反radon变换

语法：I=iradon(P,theta) \ I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...)

phantom 产生一个头部幻影图像

语法：P=phantom(def,n) \ P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)

radon 计算radon变换

语法：R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)

九、边沿和块处理函数

bestblk 确定进行块操作的块大小

语法：siz=bestblk([m n],k) \ [mb,nb]=bestblk([m n],k)

blkproc 实现图像的显示块操作

语法：B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)

col2im 将矩阵的列重新组织到块中

语法：A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])

colfilt 利用列相关函数进行边沿操作

语法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...) \ B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \ B=colfilt(A,'indexed',...)

im2col 重调图像块为列

语法：B=im2col(A,[m n],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...)

nlfilter 进行边沿操作

语法：B=nlfilter(A,[m n],fun) \ B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=nlfilter(A,'indexed',...)

十、二进制图像操作函数

applylut 在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作

语法：A=applylut(BW,LUT)

bwarea 计算二进制图像对象的面积

语法：total=bwarea(BW)

bweuler 计算二进制图像的欧拉数

语法：eul=bweuler(BW)

bwfill 填充二进制图像的背景色

语法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwfill(...) \ BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...) \ [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)

bwlabel 标注二进制图像中已连接的部分

语法：L=bwlabel(BW,n) \ [L,num]=bwlabel(BW,n)

bwmorph 提取二进制图像的轮廓

语法：BW2=bwmorph(BW1,operation) \ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)

bwperim 计算二进制图像中对象的周长

语法：BW2=bwperim(BW1) \ BW2=bwperim(BW1,CONN)

bwselect 在二进制图像中选择对象

语法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \ BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)

dilate 放大二进制图像

语法：BW2=dilate(BW1,SE) \ BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n)

erode 弱化二进制图像的边界

语法：BW2=erode(BW1,SE) \ BW2=erode(BW1,SE,alg) \ BW2=erode(BW1,SE,...,n)

makelut 创建一个用于applylut函数的lookup表

语法：lut=makelut(fun,n) \ lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)

十一、区域处理函数

roicolor 选择感兴趣的颜色区

语法:BW=roicolor(A,low,high) \ BW=rocicolor(A,v)

roifill 在图像的任意区域中进行平滑插补

语法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I) \ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,yi) \ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)

roifilt2 过滤敏感区域

语法:J=roifilt2(h,I,BW) \ J=roifilt2(I,BW,fun) \ J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)

roipoly 选择一个敏感的多边形区域

语法: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(...)

十二、颜色映像处理函数

brighten 增加或降低颜色映像表的亮度

语法：brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \ newmap=brighten(cmap,beta)

cmpermute 调整颜色映像表中的颜色

语法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map) \ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index)

cmunigue 查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像

语法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \ [Y,newmap]=cmunique(I)

imapprox 对索引图像进行近似处理

语法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \ [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \ Y=imapprox(X,map,newmap) \ [...]=imapprox(...,dither_option)

rgbplot 划分颜色映像表

语法：rgbplot(cmap)

十三、颜色空间转换函数

hsv2rgb 转换HSV值为RGB颜色空间：M=hsv2rgb(H)

ntsc2rgb 转换NTSC值为RGB颜色空间：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap) \ RGB=ntsc2rgb(YIQ)

rgb2hsv 转换RGB值为HSV颜色空间：cmap=rgb2hsv(M)

rgb2ntsc 转换RGB值为NTSC颜色空间：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap) \ YIQ=rgb2ntsc(RGB)

rgb2ycbcr 转换RGB值为YCbCr颜色空间：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) \ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)

ycbcr2rgb 转化YCbCr值为RGB颜色空间：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap) \ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)

十四、图像类型和类型转换函数

dither 通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像

语法：X=dither(RGB,map) \ BW=dither(I)

gray2ind 转换灰度图像为索引图像

语法：[X,map]=gray2ind(I,n) \ [X,map]=gray2ind(BW,n)

grayslice 从灰度图像为索引图像

语法：X=grayslice(I,n) \ X=grayslice(I,v)

im2bw 转换图像为二进制图像

语法：BW=im2bw(I,level) \ BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level)

im2double 转换图像矩阵为双精度型

语法：I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \ X2=im2double(X1,'indexed')

double 转换数据为双精度型

语法：double(X)

unit8 、unit16转换数据为8位、16位无符号整型： i=unit8(x) \ i=unit16(x)

im2unit8 转换图像阵列为8位无符号整型

语法：I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \ X2=im2unit8(X1,'indexed')

im2unit16 转换图像阵列为16位无符号整型

语法：I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \ X2=im2unit16(X1,'indexed')

ind2gray 把检索图像转化为灰度图像

语法：I=ind2gray(X,map)

ind2rgb 转化索引图像为RGB真彩图像

语法：RGB=ind2rgb(X,map)

isbw 判断是否为二进制图像

语法：flag=isbw(A)

isgray 判断是否为灰度图像

语法：flag=isgray(A)

isind 判断是否为索引图像

语法：flag=isind(A)

isrgb 判断是否为RGB真彩色图像

语法：flag=isrgb(A)

mat2gray 转换矩阵为灰度图像

语法：I=mat2gray(A,[amin amax]) \ I=mat2gray(A)

rgb2gray 转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像

语法：I=rgb2gray(RGB) \ newmap=rgb2gray(map)

rgb2ind 转换RGB图像为索引图像

语法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol) \ [X,map]=rgb2ind(RGB,n) \ X=rgb2ind(RGB,map) \ [...]=rgb2ind(...,dither_option)

十五、新增图像处理工具箱函数

adapthisteq 限制对比度直方图均衡化: J=adapthisteq(I) \ J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)

applycform 用于颜色空间变换 out=applyform(I,C)

bwboundaries 描绘二进制图像边界

语法： B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \ B=bwboundaries(BW,CONN,options) [BW,CONN,options] \ [BL]=bwboundaries(...) \ [BLNA]=bwboundaries()

bwtraceboundary 描述二进制图像中的物体

B=bwtraceboundary(BW,P,fstep) \ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \ B=bwtraceboundary(...N,dir)

decorrstrech 对多通道图像进行去相关处理

语法：S=decorrstretch(I) \ S=decorrstretch(I,TOL)

dicomdict 获取或读取DICOM文件

语法：dicomdict('set',dictionary) \ dictionary=dicomdict('get')

getline 用鼠标选择ployline

语法：[x,y]=getline(fig) \ [x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed')

getpts 用鼠标选择像素点

语法：[x,y]=getpts(fig) \ [x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getpts

getrect 用鼠标选择矩阵

语法：rect=getrect(fig) \ rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)

iccread 读取ICC剖面

语法：P=iccread(filename)

im2java2d 将图像转换为Java缓冲图像

语法：jimage=im2java2d(I) \ jimage=im2java2d(X,MAP)

imview 在图像与蓝旗中显示图像

语法：imview(I) \ imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range) \ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \ h=imview(...) \ imview close all

ippl 检查IPPL的存在

语法：TF=ippl \ [TF B]=ippl

iptdemos 显示图像处理工具箱中的索引图像

lab2double、lab2unit16、lab2unit8 将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据

makecform 创造一个色彩转换结构

poly2mask 把多边形区域转换成mask区域

语法：BW=poly2mask(x,y,m,n)

unitlut 查找表中A像素值

语法：B=unitlut(A,LUT)

xyz2double、xyz2unit16 将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。

语法：xyzd=xyz2double(XYZ) \ xyz16=xyz2unit16(xyz)