数据图像处理 冈萨雷斯 3

复习1.顺序结构1.1数据的输入从键盘输入数据，则可以使用input函数来进行，该函数的调用格式为：

A=input(提示信息，选项)；1.2数据的输出

MATLAB提供的命令窗口输出函数主要有disp函数，其调用格式为：

disp(输出项)1.3程序的暂停暂停程序的执行可以使用pause函数，其调用格式为：

pause(延迟秒数)复习2.选择结构2.1if语句

(1)单分支if语句：

if条件语句组

end(2)双分支if语句：

if条件语句组1else

语句组2end(3)多分支if语句：

if条件1

语句组1elseif条件2

语句组2……elseif条件m

语句组melse

语句组nend复习2.选择结构2.2swich语句

switch语句根据表达式的取值不同，分别执行不同的

语句，其语句格式为：

switch表达式

case表达式1

语句组1case表达式2

语句组2……case表达式m

语句组motherwise

语句组nend复习3.循环结构3.1for语句for语句的格式为：for循环变量=表达式1:表达式2:表达式3

循环体语句end复习3.循环结构3.2while语句

while语句的一般格式为：

while(条件)

循环体语句

end一、图像降质成像过程(光学失真、相对运动、大气湍流等)传输过程(噪声污染、信道误码等)显示过程(设备非线性、设备引入的噪声等)复习一、改善图像质量方法基于点操作的增强－也叫亮度（灰度）变换，常见的几类方法为：1、对f(x)中的每个像素进行变换以得到g(x)2、借助f(x)的直方图进行变换基于模板（滤波）操作的增强，主要有平滑和锐化处理两种方法。复习二、直接灰度变换反转运算表达式：S=(L-1)-r其中，[0,L-1]为图像的灰度级，f为原来灰度值，g为变换后的灰度值。作用：将[0，L-1]变换到[L-1，0]。2.2亮度变换增强三、直方图均衡化图像灰度直方图描述了一幅图像的灰度级内容，即各个灰度级像素数目的统计。在MATLAB图像处理中，通过命令imhist来给出图像的直方图。其基本语法格式为：h=imhist(p)。2.2亮度变换增强三、直方图均衡化通过直方图均衡化做适当的调整，即把一幅已知灰度概率分布图像中的像素灰度做某种映射变换，使它变成一幅具有均匀概率分布的新图像，使图像视觉效果更加清晰。直方图均衡的MATLAB函数为histeq，其基本语法格式为：g=histeq(p)，其中p为读入的图像矩阵。2.2亮度变换增强MATLAB矩阵矩阵的建立向量的建立利用冒号表达式建立一个向量

冒号表达式可以产生一个行向量，一般格式是：e1:e2:e3

其中e1为初始值，e2为步长，e3为终止值。

2.2亮度变换增强MATLAB矩阵

通用的特殊矩阵

zeros：产生全0矩阵(零矩阵)。

ones：产生全1矩阵(幺矩阵)。

eye：产生单位矩阵。

rand：产生0～1间均匀分布的随机矩阵。

randn：产生均值为0，方差为1的标准正态分布随机矩阵。

2.2亮度变换增强MATLAB矩阵矩阵的拆分

矩阵元素的引用方式

通过下标引用矩阵的元素，例如

A(3,2)=200

采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。矩阵元素的序号就是相应元素在内存中的排列顺序。在MATLAB中，矩阵元素按列存储，先第一列，再第二列，依次类推。2.2亮度变换增强MATLAB矩阵矩阵的拆分

利用冒号表达式获得子矩阵A(:,j)表示取A矩阵的第j列全部元素；A(i,:)表示A矩阵第i行的全部元素；A(i,j)表示取A矩阵第i行、第j列的元素。

A(i:i+m,:)表示取A矩阵第i～i+m行的全部元素；A(:,k:k+m)表示取A矩阵第k～k+m列的全部元素，A(i:i+m,k:k+m)表示取A矩阵第i～i+m行内，并在第k～k+m列中的所有元素。2.2亮度变换增强MATLAB矩阵矩阵的拆分

利用冒号表达式获得子矩阵end表示某一维的末尾元素下标。2.2亮度变换增强MATLAB矩阵常用函数

max();

min();

sum();mean();2.2亮度变换增强MATLAB矩阵例…2.2亮度变换增强四、imadjust亮度变换Syntax:imadjust(x,[a,b],[c,d]);imadjust(x,[a,b],[c,d],);convertintensityx

a

tocconvertintensityxb

todvaluesof

a,b,c,dmustbebetween0and1:positiveconstant(describetheshapeofthefunction,<1concavedownward,>1concaveupward)2.2亮度变换增强四、imadjust亮度变换2.2亮度变换增强BrightenimageLinearmappingDarkenimage四、imadjust亮度变换例…2.2亮度变换增强四、imadjust亮度变换例…2.2亮度变换增强五、对数变换对数变换可以增强低灰度级的像素，压制高灰度级的像素,使灰度分布与视觉特性相匹配。其一般表达式为：

2.2亮度变换增强“扩展低输入，

压缩高输入”五、对数变换

动态范围表示图像中所包含的从“最暗”至“最亮”的范围。动态范围越大，所能表现的层次越丰富，所包含的色彩空间也越广。对数变换是进行动态范围处理的基本工具。

如傅里叶频谱的范围为[0106]或更高。当傅里叶频谱显示于已线性缩放到8比特的监视上时，高值部分占优，从而导致其可视细节丢失。

2.2亮度变换增强六、对比度拉伸变换

将输入值低于m的灰度级压缩为输出图像中较暗灰度级的较窄范围内，将输入值高于m的灰度级压缩为输出图像中较亮灰度级的较窄范围内。输出具有高对比度的图像，其表达式为：g=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E);

2.2亮度变换增强空域滤波:基于邻域处理，应用某一模板对每个像素及其周围邻域的所有像素进行某种数学运算，得到该像素的新的灰度值。图像平滑与锐化技术就属于空域滤波。

空域平滑滤波器的设计比较简单，常用的有邻域均值法和中值滤波法，前者是线性的，后者则是非线性的。2.3空间滤波一般步骤为（1）定义中心点(x,y)；（2）仅对预先定义的以(x,y)为中心点的领域内的像素进行运算；（3）令运算结果为该点处处理的响应；（4）对图像中每一点重复此步骤。2.3空间滤波均值滤波最简单的邻域平均法为非加权邻域平均：一幅图像大小为N×N的图像f(x,y)，用邻域平均法得到的平滑图像为g(x,y)，则：

x,y=0,1,…,N-1;s为(x,y)邻域中像素坐标的集合，其中不包括(x,y);M表示集合s内像素的总数。常用的邻域有4-邻域和8-邻域。2.3空间滤波均值滤波加权邻域平均法可以用模板卷积求得，即在待处理图像中逐点地移动模板，求模板系数与图像中相应像素的乘积之和，模板数为1。下图是非加权邻域平均3×3模板。模板与图像值卷积时，模板中系数w(0,0)应位于图像对应于(x,y)的位置。在图像中的点(x,y)处，用该模板求得的响应为：2.3空间滤波均值滤波函数：fspecial();imfilter();使用方法：w=fspecial(‘average’,[rc]);g=imfilter(I,w);其中，‘average’表示采用均值滤波器，[rc]为滤波器大小。例…2.3空间滤波中值滤波邻域平均法虽然可以平滑图像，但在消除噪声的同时，会使图像中的一些细节变得模糊。中值滤波则在消除噪声的同时还能保持图像中的细节部分，防止边缘模糊。中值滤波