在matlab中实现图像的读取与转换 (恢复)

1、在matlab中实现图像的读取与转换：1.读取图像（1）读取索引图像indX,map=imread('f:ind.bmp');image(X); %显示矩阵x图像的结构colormap(map) %设置色图，用image必须有色阵图或者X,map=imread('f:ind.bmp');imshow(X)或者：im=imread('bottle.png');%im是任意取得名字， 注意把图片放在matlab的工作区，及M文件所放的位置(M 文件也一定放在matlab work区，否则路径不对调用不了)（2）读取灰度图像grayI=imread(&

2、#39;f:gray.bmp');imshow(I)或者I=imread('f:gray.bmp');imagesc(I,0 255); %预处理colormap(gray); %灰度处理，显示灰度图像结构pause %停留imshow(I) %显示灰度图像（3）读取彩色图像RGBRGB=imread('f:rgb.bmp');image(RGB); %显示RGB图像的结构pause;imshow(RGB); %显示RGB图像（4）读取二值图像BWBW=imread('f:bw.bmp');imshow(BW)1.图像转换（1）彩色Rgb

3、到灰度gray X,map=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(X);I=rgb2gray(X);subplot(212),imshow(I,map)或者RGB=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);I=rgb2gray(RGB);subplot(212),imshow(I)（2）彩色rgb到索引indRGB=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);X,map=rgb2ind(RGB,8);subplo

4、t(212),imshow(X,map)（3）彩色RGB到二值bwRGB=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);level=graythresh(RGB);BW=im2bw(RGB,level);subplot(212),imshow(BW)Matlab 最大值滤波 中值滤波 最小值滤波 函数 ordfilt2ordfilt2函数在MATLAB图像处理工具箱中提供了二维统计顺序滤波函数ordfilt2函数。二维统计顺序滤波是中值滤波的推广，对于给定的n个数值al ,a2,.,an，将它们按大小顺序排列，将处于第k个位置的元素作

5、为图像滤波输出，即序号为k的二维统计滤波。ordfilt2函数语法格式为：Y=ordfilt2(X,order,domain)Y=ordfilt2(X,order,domain,S)其功能是：对图像X作顺序统计滤波，order为滤波器输出的顺序值，domain为滤波窗口。S是与domain大小相同的矩阵，它是对应domain中非零值位置的输出偏置，这在图形形态学中是很有用的。例如：Y=ordfilt2(X,5,ones(3,3)，相当于3×3的中值滤波Y=ordfilt2(X,1,ones(3,3)，相当于3×3的最小值滤波Y=ordfilt2(X,9,ones(3,3)，

6、相当于3×3的最大值滤波Y=ordfilt2(X,1,0 1 0;1 0 1;0 1 0)，输出的是每个像素的东、西、南、北四个方向相邻像素灰度的最小值。个人备注：这里，因为模板是3*3，那么邻域内的数据就按1-9由小到大排序，所以函数的第二个参数：5、1、9就分别对应的是中值、最小值、最大值，所以这种参数的设置也就是中值滤波、最小值滤波、最大值滤波。第二个参数的作用取决于模板的大小。 Matlab函数rgb2gray简介函数功能：将真彩色图像转换为灰度图像。在matlab命令窗口中键入doc rgb2gray或help rgb2gray可以获得更多关于该函数的帮助信息。调

7、用格式：I = rgb2gray(RGB)将真彩色RGB图像转换成灰度图像。（RGB并不发生变化）newmap = rgb2gray(map)返回一个灰度调色板。相关函数： ind2gray, mat2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc程序示例% 1. 显示RGB真彩色图像imgrgb = imread('flower.jpg');figure('Name', '显示真彩色图像')imshow(imgrgb)% 2. 显示灰度图像imggray = rgb2gray(imgrgb);figure('Name

8、', '显示灰度图像')imshow(imggray)中值滤波函数medfilt2(A,m n) m n表示滤波器的大小，即是m*n的滤波器，m行n列的滤波器，滤波器也成模板 medfilt2, matlab, 消除噪声, 中值滤波器, 椒盐噪声在图像处理中，在进行如边缘检测这样的进一步处理之前，通常需要首先进行一定程度的降噪。中值滤波是一种非线性数字滤波器技术，经常用于去除图像或者其它信号中的杂讯。这个设计思想就是检查输入信号中的采样并判断它是否代表了信号，使用技术个采样组成的观察窗实现这项功能。观察窗口中的数值进行排序，位于观察窗中间的中值作为输

9、出。然后，丢弃最早的值，取得新的采样，重复上面的计算过程。中值滤波是图像处理中的一个常用步骤，它对于斑点噪声（en:speckle noise）和椒盐噪声（en:salt-and-pepper noise）来说尤其有用。保存边缘的特性使它在不希望出现边缘模糊的场合也很有用。当要求在降低噪声的同时要求保持边缘，中值滤波较卷积有更好的效果。在matlab中，medfilt2函数用于执行二维中值滤波，使用方法如下：B = medfilt2(A, m n) B = medfilt2(A)B = medfilt2(A, indexed, .)其中m n表示邻域块的大小，默认值为3 3。/b=m

10、edfilt2(a,m,n);b是中值滤波后的图象矩阵，a是原图矩阵，m和n是处理模版大小，默认3×3。例如：我们先在一个图像上加入椒盐噪声，然后使用中值滤波将其去除。 I = imread(eight.tif);J = imnoise(I,salt & pepper,0.02);K = medfilt2(J);imview(J), imview(K)复制代码由上例图形可以看出，不论什么样的方法，消除噪声的同时，都会使原图像信息有所丢失！相关函数：filter2, ordfilt2, wiener2参考文献：1 Matlab7.0帮助文档2 Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Englewood