matlab图像处理函数

1、Matlab图像处理函数大全目录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc252344857 图像增强 PAGEREF _Toc252344857 h 3 HYPERLINK l _Toc252344858 1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344858 h 3 HYPERLINK l _Toc252344859 1.1 imhist 函数 PAGEREF _Toc252344859 h 3 HYPERLINK l _Toc252344860 1.2 imcontour 函数 PAGEREF _Toc252344860 h 3 HY

2、PERLINK l _Toc252344861 1.3 imadjust 函数 PAGEREF _Toc252344861 h 3 HYPERLINK l _Toc252344862 1.4 histeq 函数 PAGEREF _Toc252344862 h 4 HYPERLINK l _Toc252344863 2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344863 h 4 HYPERLINK l _Toc252344864 3. 图像滤波的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344864 h 5 HYPERLINK l _Toc25234486

3、5 3.1 conv2 函数 PAGEREF _Toc252344865 h 5 HYPERLINK l _Toc252344866 3.2 conv 函数 PAGEREF _Toc252344866 h 5 HYPERLINK l _Toc252344867 3.3 filter2函数 PAGEREF _Toc252344867 h 5 HYPERLINK l _Toc252344868 3.4 fspecial 函数 PAGEREF _Toc252344868 h 6 HYPERLINK l _Toc252344869 4. 彩色增强的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc2523

4、44869 h 6 HYPERLINK l _Toc252344870 4.1 imfilter函数 PAGEREF _Toc252344870 h 6 HYPERLINK l _Toc252344871 图像的变换 PAGEREF _Toc252344871 h 7 HYPERLINK l _Toc252344872 1. 离散傅立叶变换的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344872 h 7 HYPERLINK l _Toc252344873 2. 离散余弦变换的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344873 h 7 HYPERLINK l _Toc25

5、2344874 2.1. dct2 函数 PAGEREF _Toc252344874 h 7 HYPERLINK l _Toc252344875 2.2. dict2 函数 PAGEREF _Toc252344875 h 8 HYPERLINK l _Toc252344876 2.3. dctmtx函数 PAGEREF _Toc252344876 h 8 HYPERLINK l _Toc252344877 3. 图像小波变换的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344877 h 8 HYPERLINK l _Toc252344878 3.1 一维小波变换的 Matlab 实现

6、PAGEREF _Toc252344878 h 8 HYPERLINK l _Toc252344879 3.2 二维小波变换的 Matlab 实现 PAGEREF _Toc252344879 h 9 HYPERLINK l _Toc252344880 图像处理工具箱 PAGEREF _Toc252344880 h 12 HYPERLINK l _Toc252344881 1. 图像和图像数据 PAGEREF _Toc252344881 h 12 HYPERLINK l _Toc252344882 2. 图像处理工具箱所支持的图像类型 PAGEREF _Toc252344882 h 13 HYP

7、ERLINK l _Toc252344883 2.1 真彩色图像 PAGEREF _Toc252344883 h 13 HYPERLINK l _Toc252344884 2.2 索引色图像 PAGEREF _Toc252344884 h 13 HYPERLINK l _Toc252344885 2.3 灰度图像 PAGEREF _Toc252344885 h 14 HYPERLINK l _Toc252344886 2.4 二值图像 PAGEREF _Toc252344886 h 14 HYPERLINK l _Toc252344887 2.5 图像序列 PAGEREF _Toc252344

8、887 h 14 HYPERLINK l _Toc252344888 3. MATLAB图像类型转换 PAGEREF _Toc252344888 h 15 HYPERLINK l _Toc252344889 4. 图像文件的读写和查询 PAGEREF _Toc252344889 h 15 HYPERLINK l _Toc252344890 4.1 图形图像文件的读取 PAGEREF _Toc252344890 h 15 HYPERLINK l _Toc252344891 4.2 图形图像文件的写入 PAGEREF _Toc252344891 h 16 HYPERLINK l _Toc25234

9、4892 4.3 图形图像文件信息的查询 imfinfo()函数 PAGEREF _Toc252344892 h 16 HYPERLINK l _Toc252344893 5. 图像文件的显示 PAGEREF _Toc252344893 h 16 HYPERLINK l _Toc252344894 5.1 索引图像及其显示 PAGEREF _Toc252344894 h 16 HYPERLINK l _Toc252344895 5.2 灰度图像及其显示 PAGEREF _Toc252344895 h 17 HYPERLINK l _Toc252344896 5.3 RGB 图像及其显示 PAG

10、EREF _Toc252344896 h 17 HYPERLINK l _Toc252344897 5.4 二进制图像及其显示 PAGEREF _Toc252344897 h 18 HYPERLINK l _Toc252344898 5.5 直接从磁盘显示图像 PAGEREF _Toc252344898 h 18 HYPERLINK l _Toc252344899 图像处理函数 PAGEREF _Toc252344899 h 19 HYPERLINK l _Toc252344900 图像处理函数详解strel PAGEREF _Toc252344900 h 19 HYPERLINK l _To

11、c252344901 图像处理函数详解roipoly PAGEREF _Toc252344901 h 20 HYPERLINK l _Toc252344902 图像处理函数详解roifilt2 PAGEREF _Toc252344902 h 20 HYPERLINK l _Toc252344903 图像处理函数详解roifill PAGEREF _Toc252344903 h 21 HYPERLINK l _Toc252344904 图像处理函数详解roicolor PAGEREF _Toc252344904 h 22 HYPERLINK l _Toc252344905 matlab图像处理函

12、数详解rgb2gray PAGEREF _Toc252344905 h 22 HYPERLINK l _Toc252344906 Matlab图像处理函数：regionprops PAGEREF _Toc252344906 h 22 HYPERLINK l _Toc252344907 图像处理函数详解padarray PAGEREF _Toc252344907 h 27 HYPERLINK l _Toc252344908 图像处理函数详解nlfilter PAGEREF _Toc252344908 h 27 HYPERLINK l _Toc252344909 图像处理函数详解montage P

13、AGEREF _Toc252344909 h 28 HYPERLINK l _Toc252344910 函数详解mat2gray PAGEREF _Toc252344910 h 28 HYPERLINK l _Toc252344911 图像处理函数详解imclose PAGEREF _Toc252344911 h 29 HYPERLINK l _Toc252344912 图像处理函数详解imopen PAGEREF _Toc252344912 h 29 HYPERLINK l _Toc252344913 图像处理函数详解imerode PAGEREF _Toc252344913 h 30 HY

14、PERLINK l _Toc252344914 图像处理函数详解imdilate PAGEREF _Toc252344914 h 30 HYPERLINK l _Toc252344915 图像处理函数详解imresize PAGEREF _Toc252344915 h 31 HYPERLINK l _Toc252344916 图像处理函数详解imnoise PAGEREF _Toc252344916 h 32 HYPERLINK l _Toc252344917 图像处理函数详解imhist PAGEREF _Toc252344917 h 32 HYPERLINK l _Toc252344918

15、 图像处理函数详解imfinfo PAGEREF _Toc252344918 h 33 HYPERLINK l _Toc252344919 图像处理函数详解imcomplement PAGEREF _Toc252344919 h 34 HYPERLINK l _Toc252344920 图像处理函数详解imapprox PAGEREF _Toc252344920 h 35 HYPERLINK l _Toc252344921 图像处理函数详解imadjust PAGEREF _Toc252344921 h 35 HYPERLINK l _Toc252344922 图像处理函数详解imadd PA

16、GEREF _Toc252344922 h 36 HYPERLINK l _Toc252344923 图像处理函数详解im2uint8 PAGEREF _Toc252344923 h 37 HYPERLINK l _Toc252344924 图像处理函数详解im2bw PAGEREF _Toc252344924 h 37 HYPERLINK l _Toc252344925 图像处理函数详解histeq PAGEREF _Toc252344925 h 37 HYPERLINK l _Toc252344926 图像处理函数详解dither PAGEREF _Toc252344926 h 38 HY

17、PERLINK l _Toc252344927 图像处理函数详解conv2 PAGEREF _Toc252344927 h 38 HYPERLINK l _Toc252344928 图像处理函数详解colfilt PAGEREF _Toc252344928 h 39 HYPERLINK l _Toc252344929 图像处理函数详解bwperim PAGEREF _Toc252344929 h 40 HYPERLINK l _Toc252344930 图像处理函数详解bwlabel PAGEREF _Toc252344930 h 41 HYPERLINK l _Toc252344931 图像

18、处理函数详解bwareaopen PAGEREF _Toc252344931 h 41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

19、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

20、色板 map 。此时若 low high 和 bottom top 都为23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

21、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

22、 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,Nasize(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：

23、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

24、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) 80);BW2 = ismember(L,idx);计算性能考虑大多数的属性测量计算时间都非常地少，除了那些非常依赖于图像L中区域个数和像素个数

25、的属性。例如： ConvexHull ConvexImage ConvexArea FilledImage 另外建议一次性计算所有属性值，因为分开计算和一起计算时间相差无几！使用二值图像工作在调用regionprops之前必须将二值图像转变为标注矩阵。两个函数可以做到： L = bwlabel(BW); L = double(BW);注意：虽然这两个函数从同一二值图像产生不同的标注矩阵，但是它们是等效的！例如：给出如下的二值矩阵BW， 1 1 0 0 0 01 1 0 0 0 00 0 0 0 0 00 0 0 0 1 10 0 0 0 1 1bwlabel 创建一个包含两个分别由整数1和2标

26、注的连续区域标注矩阵 mylabel = bwlabel(BW)mylabel = 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 0 0 0 2 2double 创建一个包含一个由整数1标注的不连续区域标注矩阵。 mylabel2 = double(BW)mylabel2 = 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1regionprops 并不负责自动转换二值图像数据类型，而是由你自己决定使用何种数据转换方法来存储自己想要的数据。 regionprops函数的扩展

27、思路在regionprops函数的基础上，你可以使用它提供的基本数据来扩展它的功能，比如我就将区域的曲率数据和骨架数据作为它的另外属性值来开发，从而希望它能用来做更细致的特征提取。图像处理函数详解padarray功能：填充图像或填充数组。用法：B = padarray(A,padsize,padval,direction) A为输入图像，B为填充后的图像，padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用r c来表示。padval和direction分别表示填充方法和方向。它们的具体值和描述如下：padval：symmetric表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展； replicate表

28、示图像大小通过复制外边界中的值来扩展； circular图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。 direction：pre表示在每一维的第一个元素前填充； post表示在每一维的最后一个元素后填充； both表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。 若参量中不包括direction，则默认值为both。若参量中不包含padval，则默认用零来填充。若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为both。在计算结束时，图像会被修剪成原始大小。举例： A = 1 2; 3 4; B = padarray(A,3 2,replicate,post)图像处

29、理函数详解nlfilter功能：用来执行通用的滑动邻域操作。用法：B = nlfilter(A,m n,fun)B = nlfilter(A,m n,fun,P1,P2,.)B = nlfilter(A,indexed,.)B = nlfilter(A,m n,fun)表示对图像A的每一个m*n滑块应用函数fun。fun函数必须接受m*n块作为输入，并返回一个标量y，形如：c=fun（x）c为m*n块x的中心像素点的输入值。例子：B = nlfilter(A,3 3,myfun);其中myfun是以m文件如下：function scalar = myfun(x)scalar = median(

30、x(:);图像处理函数详解montage功能：在同一时间显示多帧图像中的所有帧。用法：montage(I) montage(BW)montage(X,map)montage(RGB)h = montage(.)montage(I)显示灰度图像I共k帧，I为m*n*1*k的数组montage(BW) 显示二值图像I共k帧，I为m*n*1*k的数组montage(X,map)显示索引图像I共k帧，色图由map指定为所有的帧图像的色图，X为m*n*1*k的数组montage(RGB)显示真彩色图像GRB共k帧，RGB为m*n*3*k的数组例子：mri=uint8(zeros(128,128,1,27

31、);for frame=1:27mri(:,:,:,frame),map=imread(mri.tif,frame);%把每一帧读入内存中endmontage(mri,map);函数详解mat2gray功能：将矩阵转化为灰度图像。用法：I = mat2gray(A,amin amax) 把一个double类的任意数组转换成取值范围为0 1的亮度图像。其中图像I的取值范围也在0（黑色）到1（白色）之间。参数amin和amax表示将A中小于amin的值转换为0，将A中大于amax的值转换为1。I = mat2gray(A) 将矩阵A中实际最小值和最大值分别赋给amin和amax。举例：I = im

32、read(rice.png); J = filter2(fspecial(sobel),I); K = mat2gray(J); imshow(I), figure, imshow(K)图像处理函数详解imclose功能：对图像实现闭运算，闭运算也能平滑图像的轮廓，但与开运算相反，它一般融合窄的缺口和细长的弯口，去掉小洞，填补轮廓上的缝隙。用法：IM2 = imclose(IM,SE)IM2 = imclose(IM,NHOOD)用法和imopen相同，请在本论坛查找！例子：originalBW = imread(circles.png); se = strel(disk,10); close

33、BW = imclose(originalBW,se);imview(closeBW) HYPERLINK /misc.php?act%3cwbr%3eion=viewratings&tid=1433&pid=8445 HYPERLINK /thread-24711-1-1.html 图像处理函数详解imopen功能：对图像实现开运算，开运算一般能平滑图像的轮廓，消弱狭窄的部分，去掉细的突出。用法：IM2 = imopen(IM,SE)IM2 = imopen(IM,NHOOD)IM2 = imopen(IM,SE)用结构元素SE实现灰度图像或二值图像的IM的形态开运算。SE可以是单个结构元素

34、对象或者结构元素对象数组。IM2 = imopen(IM,NHOOD)用结构元素strel（NHOOD）执行开运算。例子：I = imread(snowflakes.png);se = strel(disk,5);I_opened = imopen(I,se);imview(I_opened,)图像处理函数详解imerode功能：对图像实现腐蚀操作，即膨胀操作的反操作。用法：IM2 = imerode(IM,SE)IM2 = imerode(IM,NHOOD)IM2 = imerode(IM,SE,PACKOPT,M)IM2 = imerode(.,PADOPT)IM2 = imerode(I

35、M,SE) 腐蚀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。IM2 = imerode(IM,NHOOD)腐蚀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。IM2 = imerode(.,PADOPT)指出输出图像的大小（是否与输入图像大小一致）。例子：originalBW = imread(circles.png);se = strel(disk,11);erodedBW = imerode(originalBW,se);imview(originalBW), imview(erodedBW)图像处理函数详解imdilate

36、功能：对图像实现膨胀操作。用法：IM2 = imdilate(IM,SE)IM2 = imdilate(IM,NHOOD)IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)IM2 = imdilate(.,PADOPT)IM2 = imdilate(IM,SE) 膨胀灰度，二值，压缩二值图像IM，返回IM2。参数SE为由strel函数返回的结构元素或者结构元素对象组。IM2 = imdilate(IM,NHOOD)膨胀图像IM，这里NHOOD是定义结构元素邻域0和1的矩阵。IM2 = imdilate(IM,SE,PACKOPT)定义IM是否是一个压缩的二值图像。IM2 = imdil

37、ate(.,PADOPT)指出输出图像的大小。例子：I = imread(cameraman.tif);se = strel(ball,5,5);I2 = imdilate(I,se);imshow(I), title(Original)figure, imshow(I2), title(Dilated)图像处理函数详解imresize功能：改变图像的大小。用法：B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,mrows ncols,method)B = imresize(.,method,n)B = imresize(.,met

38、hod,h)imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。method的几种可选值：nearest（默认值）最近邻插值bilinear双线性插值bicubic双三次插值B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍B = imresize(.,method,h)中的h可以是任意一个FIR滤波器（h通常由函数ftrans2、fwind1、fwind2、或fsamp2等生成的二维FIR滤波器）。例子：I = imread(circuit.tif);J =imresize(I,1.25);%使用默认的最近邻插值法放大图像1.25倍imshow(I)figure,

39、 imshow(J)图像处理函数详解imnoise功能：模仿噪声信息，相当于图像的相加运算。用法：J = imnoise(I,type)J = imnoise(I,type,parameters)参数Type对应的噪声类型如下：gaussian高斯白噪声localvar0均值白噪声poisson泊松噪声salt & pepper盐椒噪声speckle乘性噪声例子：I = imread(eight.tif);J = imnoise(I,salt & pepper,0.02);%密度0.02的盐椒噪声imshow(I)figure, imshow(J)图像处理函数详解imhist功能：显示图像的直

40、方图。输入数据类型可以是无符号8位、16位、有符号16位、单精浮点、字符型、逻辑型等数据。用法： imhist(I,n)计算和显示图像I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认为256。如果I是二值图像，那么n仅有两个值。 imhist(X,map)计算和显示索引图像x的直方图，map为调色板。 counts,x = imhist(.)返回直方图数据向量counts或相应的色彩值向量x。举例： I=imread(rice.tif) imshow(I) figure,imhist(I)图像处理函数详解imfinfo功能：获取图像文件的信息用法：info = imfinfo(filename,fmt)

41、 info = imfinfo(filename)参数fmt对应于图像处理工具箱中所有支持的图像文件格式（如bmp,jpg等等）例子：info = imfinfo(canoe.tif)info = Filename:canoe.tif FileModDate: 25-Oct-1996 22:10:39 FileSize: 69708 Format: tif FormatVersion: Width: 346 Height: 207 BitDepth: 8 ColorType: indexed FormatSignature: 73 73 42 0 ByteOrder: little-endia

42、n NewSubfileType: 0 BitsPerSample: 8 Compression: PackBits PhotometricInterpretation: RGB Palette StripOffsets: 9x1double SamplesPerPixel: 1 RowsPerStrip: 23 StripByteCounts: 9x1double XResolution: 72 YResolution: 72 ResolutionUnit: Inch Colormap: 256x3double PlanarConfiguration: Chunky TileWidth: T

43、ileLength: TileOffsets: TileByteCounts: Orientation: 1 FillOrder: 1 GrayResponseUnit: 0.0100 MaxSampleValue: 255 MinSampleValue: 0 Thresholding: 1图像处理函数详解imcomplement功能：对图像进行求反运算。用法：IM2 = imcomplement(IM) 计算图像IM的负片。图像IM可以是二值图像、灰度图像、或者RGB图像。IM2和IM类型相同。例子： X = uint8( 255 10 75; 44 225 100); X2 = imcom

44、plement(X) X2 = 0 245 180 211 30 155 bw = imread(text.png); bw2 = imcomplement(bw); subplot(1,2,1),imshow(bw) subplot(1,2,2),imshow(bw2) I = imread(glass.png); J = imcomplement(I); imshow(I), figure, imshow(J)图像处理函数详解imapprox功能：减少索引图像的色彩数，能够指定新色图的色彩数。即对索引图像进行近似处理。用法：Y,newmap = imapprox(X,map,n)Y,new

45、map = imapprox(X,map,tol)Y = imapprox(X,map,newmap). = imapprox(.,dither_option)Y,newmap = imapprox(X,map,n)表示把索引图像和色图map进行最小值量化逼近。函数返回索引图像和新的色图newmap，色图至多有n种色彩。Y,newmap = imapprox(X,map,tol) 表示把索引图像和色图map进行均衡量化逼近。新色图newmap至多有(floor(1/tol)+1)3种色彩，tol的范围必须为0,1.0。例子：X, map = imread(trees.tif);Y, newma

46、p = imapprox(X, map, 16);imview(Y, newmap)图像处理函数详解imadjust功能：调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。用法： J = imadjust(I,low_in; high_in,low_out; high_out,gamma) 将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至hige_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in以下与high_in以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in以下的值映射到low_out，high_in以上的值映射到high_out。它们都可以使用空的矩阵，默认值是0 1。 n

47、ewmap = imadjust(map,low_in high_in,low_out high_out,gamma) 调整索引色图像的调色板map。 RGB2 = imadjust(RGB1,low_in high_in,low_out high_out,gamma) 对RGB图像1的红、绿、蓝调色板分别进行调整。随着颜色矩阵的调整，每一个调色板都有唯一的映射值。 参数gamma指定了曲线的形状，该曲线用来映射I的亮度值。如果gamma小于1，映射被加权到更高的输出值。如果gamma大于1，映射被加权到更低的输出值。如果省略了函数的参量，则gamma默认为1（线性映射）。举例： 调整灰度图像

48、：K = imadjust(I,0.3 0.7,); figure, imshow(K) 调整RGB图像：RGB1 = imread(football.jpg); RGB2 = imadjust(RGB1,.2 .3 0; .6 .7 1,); imshow(RGB1), figure, imshow(RGB2)图像处理函数详解imadd功能：实现图像相加运算。用法：Z = imadd(X,Y)例子：I = imread(rice.png);J = imread(cameraman.tif);K = imadd(I,J,uint16);%转换数据类型，然后将图像相加imshow(K,)图像处理

49、函数详解im2uint8功能：将图像转换为8位无符号整型。也可将输出值限定在0 255内。用法：I2 = im2uint8(I) RGB2 = im2uint8(RGB) I = im2uint8(BW) X2 = im2uint8(X,indexed)举例：I = reshape(uint8(linspace(0,255,255),5 5) I2 = im2uint8(I)图像处理函数详解im2bw功能：通过设定亮度将阈值灰度、真彩、索引图像转换为二值图像。用法：BW = im2bw(I,level)BW = im2bw(X,map,level)BW = im2bw(RGB,level)分别

50、将灰度图像、索引图像、真彩色图像转换为二值图像。Level是归一化的阈值，值域为0，1。Level可以由函数graythresh（I）来计算。例子：load treesBW = im2bw(X,map,0.4);imview(X,map),imview(BW)图像处理函数详解histeq功能：直方图均衡化。用法： J = histeq(I,hgram)将原始图像I的直方图变成用户指定的向量hgram。hgram中的各元素的值域为0,1。 J = histeq(I,n)指定直方图均衡后的灰度级数n，默认值为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

51、变换T。 newmap = histeq(X,map,hgram) newmap = histeq(X,map) newmap,T = histeq(X,.) 这三个是针对索引图像调色板的直方图均衡化，用法和灰度图像的一样。举例： I = imread(tire.tif); J = histeq(I); imshow(I) figure, imshow(J)图像处理函数详解dither功能：可以把真彩色图像装换成索引图像或者把灰度图像转换为二值图像。用法：X = dither(RGB,map)BW = dither(I) X = dither(RGB,map,Qm,Qe)X = dither(RGB,map)表示把真彩色图像RGB按指定的色图map抖动成索引图像X，但map不能超过65536种颜色。BW = dither(I)表示把灰度图像I抖动