Matlab图像处理工具箱

第二章Matlab图像处理工具箱Matlab简介Matlab常用基本命令图像处理工具箱简介Matlab中图像类型及类型转换2.1Matlab简介Matlab：MatrixLaboratory

(矩阵实验室）当今最流行的科学计算软件包

Matlab软件包的主要构成：三个部分主包、Simulink、工具箱1.主包Matlab语言、Matlab工作环境、图形句柄、

Matlab数学函数库、MatlabAPI2.Simulink：用于动态系统仿真的交互式系统3.工具箱：用来解决各个领域特定问题的函数库。多种学科20多种工具箱2.2Matlab常用命令1.读取图像imread：

使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，语法：imread(‘filename’)例如：>>f=imread('C:\DocumentsandSettings\Administrator\桌面\rose.jpg');2.size函数:给出一副图像的行数和列数>>size（f）

ans=102410243.whos函数：可以显示出一个数组的附加信息>>whosfNameSize

BytesClassf197x199x3

117609uint8array4.显示图像imshow:在MATLAb桌面上,图像一般使用imshow来显示，语法：imshow(f,G)其中，f是一个图像数组，G是显示该图像的灰度级数。5.图像写入imwrite语法：imwrite(f,“”)2.3Matlab图像处理工具箱Matlab是一种基于向量(数组)而不是标量的高级程序语言,因而Matlab从本质上就提供了对图像的支持。从图像的数字化过程可以知道,数字图像实际上就是一组有序离散的数据。使用Matlab可以对这些离散数据形成的矩阵进行一次性的处理。1.图像采集与导出MatlabImageProcessingToolbox图像采集工具箱提供大量函数用于采集图像和视频信号。

该工具箱支持的硬件设备包括工业标准的PC图像采集卡和相应的设备。包括Matrox和DataTranslation公司提供的视频采集设备,同时在Windows平台下还支持USB或者火线(IEEE.1394)技术的视频摄像头等设备。支持多种图像数据格式

主要有BMP、JPEG、TIFF、HDF、HDF.EOS和DICOM还包括医药卫生、遥感遥测和天文领域的特殊图像文件格式。此外,Matlab本身还支持其他工业标准的数据文件格式。

例如：Excel、ASCII文本、二进制文件（通过低级I/O函数支持读写）2.图像处理提供了裁减图像和尺寸变换等操作的函数提供了很多高层次的图像处理函数。

包括排列、变换和锐化等操作。

例如：Radon变换在X射线断层扫描领域来重构图像离散余弦变换(JPEG图像压缩核心算法)作为实现新的压缩算法的核心3.图像分析与增强提供了大量图像分析与增强函数

利用这些函数可以分析图像数据,获取图像细节信息,并且设计相应的滤波算子,滤除图像数据所包含的噪声。例如：边缘检测算法

用于表示图像中具体物体的边缘Canny、Sobel和Roberts算法众多数学形态学函数

这些函数可以用于处理灰度图像或者二值图像。可以快速实现边缘检测、图像去噪、骨架提取(skeletonization)和粒度测定(granulometry)等算法专用的数学形态学函数

例如填充处理、峰值检测、分水岭分割等,且所有的数学形态学函数都可以处理多维图像数据。4.数据可视化Matlab本身就是功能强大的数据可视化工具,可以通过各种形式显示分析数据。例如灰度直方图、等高线、蒙太奇混合、像素分析、图层变换及材质贴图等

利用可视化的图形,不仅能够评估图形图像的特性,还能够分析图像中的色彩分布情况5.算法开发与发布Matlab允许用户自己开发算法,并且将其封装起来,不断扩展到工具箱函数中，其中包括内置的图形用户界面开发工具、可视化调试器以及算法性能调试器等在支持Matlab的平台上共享用户所开发的算法,并将算法同已有的C代码结合在一起,完成算法的发布工作。Matlab还可以将用户开发的GUI、图像处理算法等应用程序发布为C或者C++源代码，进而编译生产COM组件或者Java接口,将Matlab开发的算法同其他开发工具结合起来。图像处理相关工具箱主要包括ImageAcquisitionToolboxImageProcessingToolboxSignalProcessingToolboxWaveletToolboxStatisticsToolboxBioinformaticsToolboxMatlabCompilerMatlabCOMBuilder图像处理工具箱ImageProcessingToolbox由一系列支持图像处理操作的函数组成。操作的主要类型有：

几何操作、区域操作和块操作、

线性滤波和滤波器的设计、

变换(DCT变换)、

图像分析和增强、

二值图像操作等和其他工具箱一样,还可以根据需要编写自己的函数以满足特定的需要,也可以将这个工具箱和信号处理工具箱、小波工具箱等其他工具箱结合起来使用图像处理工具箱函数按具体功能可以分为以下几类:图像显示(DisplayingandPrintingImages)几何操作(SpatialTransformations)图像注册(ImageRegistration)邻域和块操作(NeighborhoodandBlockOperations)线性滤波和滤波器的设计(LinearFilteringandFilterDesign)图像变换(Transforms)形态学分析(MorphologicalOperations)图像分析与增强(ImageanalysisandEnhancement)区域操作(RegionbasedProcessing)图像恢复(ImageDeblurring)颜色映射和颜色空间转换(Color)2.4Matlab中图像类型及类型转换Matlab支持多种图像类型支持各种类型之间的转换1.图像和图像数据图像：Matlab中数字图像是由一个或多个矩阵表示。Matlab强大的矩阵运算功能完全可以应用于图像,适用于矩阵运算的语法对Matlab中的数字图像同样适用。图像的数据类型1.double型：

Matlab缺省将图像存储为双精度类型(double),即64bit浮点数。

优点：

使用中不需要数据类型的转换。因为几乎所有的Matlab及其工具箱函数都可以使用double作为参数类型。缺点：对于图像存储来说,导致巨大的存储量。2.uint8型

Matlab还支持图像数据的另一种类型，无符号整型(uint8),即图像矩阵中每个数据占用1个字节。

优点：节省存储空间

缺点：大多数操作及函数(比如最基本的矩阵相加)都不支持uint8类型。运算时将其转换成double型。注意：存在2种图像数据类型,在使用函数时注意函数所要求的参数类型。由于2种类型数据的值域不同,编程时还要注意值域转换。常用的数据转换语句图像类型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）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B=logical（uint8(round(A)))uint8转doubledouble转uint82.图像类型图像处理工具箱支持4种图像类型灰度图像(intensityimages)真彩色图像(RGBimages)

索引色图像(indeximages)二值图像(binaryimages)此外,Matlab还支持由多帧图像组成的图像序列。1）灰度图像(Intensityimages)灰度图像用一个数据矩阵表示，矩阵中每一个元素的值表示该点所在位置像素的亮度（或称灰度）。换句话说，存储灰度图像只需用一个数据矩阵。灰度图像中每个像素点的值所用的数据类型可以是double，其

值域为[0,1],也可以是uint8,值域[0,255]。2）真彩色图像(RGBimages)真彩色图像也称RGB图像，它用R、G、B3个分量表示一个像素的颜色。一个尺寸为m×n的真彩色图像,其数据结构是一个m×n×3的多维数组。如果要读取图像中(1,2)处的像素值,可以查看三元组(1

,2,1∶3)真彩色图像一般用双精度double数据类型存储，此时亮度值的范围是[0,1],这与一般的Windows编程习惯不同。比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储,亮度值的范围为[0,255]。3）索引图像(indexedimages)Matlab中的索引图像包含2个结构,

调色板和图像数据矩阵。

调色板是一个有3列和若干行的色彩映像矩阵,矩阵的每行都代表一种色彩,通过3个分别代表红、绿、蓝颜色强度的双精度数,形成一种特定的颜色。需要注意的是Matlab中的调色板的色彩强度是[0,1]中的浮点数,0代表最暗,1代表最亮,这一点与Windows编程习惯不同。4）二值图像(binaryimage)二值图像在Matlab中具有非常重要的意义。一幅二值图像是一个取值只有0和1的逻辑数组。也就是说，与灰度图像相同,二值图像只需一个数据矩阵,但每个像素只能取[0,1]2个值之一。二值图像可以采用uint8或double类型存储,工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。5）图像序列图像序列是一个四维的数组,图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第四维。比如一个包含了5幅400×300真彩色图像的序列,其大小为400×300×5。3.图像类型转换函数名函数功能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色图像grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设置亮度阈值将真彩色、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幅灰度图rgb2gray将一幅真彩色图像转换成灰度图像rgb2ind将真彩色图像转换成