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MATLAB(1)——图像处理常用函数

作者:互联网

由于数字图像可以被看作为一个矩阵,因此可以用MATLAB来进行图像处理。本章简单介绍了几个常用到的图像处理函数


1.读取影像  imread()

clear all;
clc;
img1=imread('xyy.png');

以读取一张名为“xxy.png”的喜羊羊图片为例,可以看到MATLAB在将图像读取后以矩阵的形式进行了存储。 

 


2.显示图像  imshow()

clear all;
clc;
img1=imread('xyy.png');
imshow(img1);

 结果为图像在一个figure中显示。


 3.影像灰度直方图  imhist()

clear all;
clc;
img1=imread('jinx.jpg');
subplot(1,2,1);imshow(img1);
subplot(1,2,2);imhist(img1);

 使用“jinx.jpg”做演示,代码中的subplot()为在figure中各个分块位置创建坐标区。如(1,2,1)就是1*2这两个分块中的第一个。

结果如下:


 4.直方图均衡化  histeq()

直方图均衡化(histogram equalization)是使变换后图像灰度值的概率密度为均匀分布的映射变换方法、通过直方图均衡化处理,图像对比图得到了提高。

计算公式为:频率映射=映射后的灰度级*原图像的累积频数/原图像的像素数=映射后的灰度级*原图像的频率

clear all;
clc;
img1=imread('jinx.jpg');
subplot(2,2,1);imshow(img1);
subplot(2,2,2);imhist(img1);
img2=histeq(img1);
subplot(2,2,3);imshow(img2);
subplot(2,2,4);imhist(img2);

 结果如下:


 5.空间滤波 imfilter()

使用卷积运算对图像进行滤波。

 例子中使用拉普拉斯算子对喜羊羊图片进行滤波操作,代码如下(前面的直方图均衡忘删了,请不要介意):

clear all;
clc;
img1=imread('xyy.png');
subplot(2,2,1);imshow(img1);
subplot(2,2,2);imhist(img1);
img2=histeq(img1);
lapl=[0 1 0;1 -4 1;0 1 0];
img2=imfilter(img1,lapl);
subplot(2,2,3);imshow(img2);
subplot(2,2,4);imhist(img2);

 结果如图:


 6.二值化分割阈值(threshold)函数  graythresh()

此函数使用最大类间方差法求得阈值,代码如下:

clear all;
clc;
img1=imread('xyy.png');
subplot(1,2,1);imshow(img1);
level=graythresh(img1);
subplot(1,2,2);imhist(img1);

此时的阈值为:0.6118,该数值为归一化后的值,范围是0~1。


 7.影像转二值图 im2bw()

一般使用上述的阈值即可实现该操作,代码如下:

clear all;
clc;
img1=imread('xyy.png');
subplot(1,2,1);imshow(img1);
level=graythresh(img1);
img2=im2bw(img1,level);
subplot(1,2,2);imshow(img2);

效果如下图:


 8.开运算 imopen()

使用同一个结构元素对图像先腐蚀后膨胀的运算称为开运算(open),又称开启。它具有消除图像中小于结构元素的细小目标、在纤细点处分离目标、平滑较大目标的边界而且不明显改变其面积的作用。

 代码如下:

clear all;
clc;
img1=imread('jinx.jpg');
subplot(1,2,1);imshow(img1);
img2=imopen(img1,strel('disk',5));
img3=imsubtract(img1,img2);
subplot(1,2,2);imshow(img3);

 我们可以用它来提取背景,再使用imsubtract()函数减去此背景图像。(例子中的图片不太明显...)

 


 更多内容大家可以前往MATLAB官方帮助文档查看。

参考文献:

MATLAB官网帮助文档

韦玉春,汤国安,汪闽,杨昕等《遥感数字图像处理教程》(第三版)

 

 

 

 

标签:subplot,函数,imshow,clc,图像处理,MATLAB,imread,img2,img1
来源: https://blog.csdn.net/m0_50954690/article/details/120617164