第7章 图像处理课件

MATLAB与图像处理电子科技大学王洪第7章图像处理利用计算机对图像进行加工和处理的过程应用范围：遥感气象预报军事侦察生物医学。。。。。。一、简介第7章图像处理数字图像处理的主要研究领域：图像的数字化图像变换图像增强图像恢复图像分割图像分析和理解图像压缩第7章图像处理图像文件图像文件就是描绘了一幅图像的计算机磁盘文件。图像格式标准：公用领域GIF格式,PC机上的PCX格式,动画领域TAG格式，CAD领域DXF格式。在MATLAB中支持的有：BMP,HDF,JPEG,PCX,PNG,TIF,XWD.图像文件的存储方式：黑白图像；调色板；真彩色。图像的基本特征：

1）描述图像的高度、宽度及各种物理特征的数据。

2）彩色定义：每点bit数（决定颜色数量），调色板等。

3）描述图像位图的数据体：由一个数据矩阵描述，如果采用了压缩，则保存特定算法的压缩数据。第7章图像处理图像分类：位图与矢量图：位图：将一幅图像分割成栅格，栅格每一点（像素）的亮度单独记录，数据点映射图像，所以称为位图。矢量图：用一系列的线段或形状描述图像是矢量表示法，矢量图像文件就像程序一样。在CAD及绘图仪等中使用。第7章图像处理黑白与彩色图像：单色图像：由黑色区和白色区组成。半色调处理或抖动处理获得不同颜色深浅。灰度图像：将图像记录为不同的灰度等级。彩色图像：表示有限点色。

RGB：红、绿、蓝三种基色。主要用于发光设备。

CMYK：青、粉、黄三种可减基色加上黑色对比。主要用于打印和感光材料。

HSI：H:颜色，S:该颜色发白程度，I:亮度。第7章图像处理MATLAB的图像处理函数分类：图像的几何操作图像变换图像分析和增强图像压缩感兴趣区域的处理。。。。。。第7章图像处理数字图像的表示：图像用一个或多个矩阵表示。（两维或三维）图像按像素存储。图像数据的存储方式：双精度（double）无符号整型（uint8）

第7章图像处理图像格式和类型真彩色图像（RGB图像）利用R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。

0.61180.83920.64710.64710.64710.6471红绿蓝

0.74120.70980.93730.93730.93730.9373

0.77650.83920.80780.80780.80780.8078第7章图像处理在MATLAB中存储维为nxmx3的数据数组；不使用Windows调色板；像素颜色由保存在像素位置的三色决定，每色8位共2位，可表示1600多万种颜色。颜色值归一化为0~1,如(0,0,0)黑色，(1,1,1)白色第7章图像处理索引图像对不同颜色进行编号，组成一个调色板，图像数据记录像素对应的调色板颜色的序号。一个数据矩阵X,一个颜色映象矩阵Map，Map为mx3,每个元素记录三种颜色值。

第7章图像处理灰度图像：

只有图像的强度信息，没有颜色信息。一个灰度图像就是一个数据矩阵，数据代表了一定范围内的强度值。也称为强度图像。第7章图像处理二值图像：只有黑白两种颜色的图像。特殊的灰度图像。第7章图像处理二、图像的基本操作第7章图像处理图像格式文件的输入输出：imread()

支持对cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式图像的输入。X=imread(文件名）

[X,map]=imread(文件名，文件格式）

Exp:RGB=imread(‘asd.jpg’);第7章图像处理图像格式文件的输入输出：imwrite()

支持对cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式图像的输出。例：imwrite(A,文件名,文件格式）

imwrite(A,map,文件名,文件格式）第7章图像处理获取图像文件的信息：imfinfo()imfinfo函数返回一个结构，它包含图像的相关信息，包括：文件名文件格式文件格式的版本号文件的修改时间文件的大小文件的长度文件的宽度每个象素的位数图像类型*例：imfinfo(‘rice.tif’)第7章图像处理图像的显示：image()imshow()两个函数均可用于数据和图像的显示。第7章图像处理image()

MATLAB本身提供的最原始的图像显示函数，主要用来显示用矩阵表示的图像。使用格式：

image(x)例1：RGB=imread('spine.tif');image(RGB);

第7章图像处理例2：loadearth;image(X)colormap(map)

axisimage;%将纵横比设为1:1

第7章图像处理imshow()最常用的显示各种图像的函数。使用格式：imshow(I)

imshow(I,n)imshow(I,[low,high])imshow(X,map)imshow第7章图像处理显示索引图像

imshow(X,map);2)显示灰度图像

imshow(I);imshow(I,N)例：I=imread(‘peppers.bmp’);imshow(I,64)比较imshow(I,2);第7章图像处理3)显示二进制图像Imshow(BW);4)显示RGB图像

Imshow(RGB);5)显示图形文件中的图像

imshow图像文件应在当前目录下。第7章图像处理I=imread('west.tif');J1=double(I);subplot(1,2,1),imshow(I)subplot(1,2,2),imshow(J1)第7章图像处理colobar:添加颜色条.I=imread('saturn.tif');imshow(I);colorbar;zoomon:区域缩放开启zoomon:区域缩放关闭第7章图像处理ind2gray():将索引色图像转换为灰度图像ind2rgb():将索引色图像转换为真彩色图像im2bw():将真彩色、索引色和灰度图像通过阈值转换为二值图像mat2gray()

将数据矩阵转换为灰度图像。grb2gray()

将真彩色图像转换为灰度图像。grb2ind()

将真彩色图像转换为索引色图像。

图像的格式转换：第7章图像处理例：loadtreesBW=im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map)figureimshow(BW)第7章图像处理图像数据的导入和导出

1）导出：save函数存入指定文件名I=imread(‘lena.bmp’);Imshow(I);savefndI2）导入：load函数载入

loadfndImshow(I)第7章图像处理图像的插值图像的大小调整图像的旋转与剪切图像的增强图像的直方图均衡图像的边沿检测三、图像的几何操作与图像分析第7章图像处理图像的插值：

MATLAB图像处理工具箱提供了三插值方法。最近邻域插值双线性插值双三次插值第7章图像处理1)最近邻域插值插值输出象素的值是输入图像与之最接近的采样点的值。运算简单，运算量最小。对索引色图像，它是唯一的插值方法。变换特性不好，对精细图像成份，会产生块状效应。第7章图像处理2)双线性插值根据图像像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向插值。3)双三次插值双三次插值的插值核函数为三次函数，其插值邻域的大小为4╳4。插值效果较好，但运算量大第7章图像处理图像的大小调整Imresize()

使用格式：

B=imresize(A,m,method)

B=imresize(A,[行数，列数],method)其中：m：表示将图像A放大m倍。

[行数，列数]：返回一个指定行数和列数的图像。第7章图像处理采用的插值方法选择：最近邻域插值：nearest双线性插值:bilinear双三次插值:bicubic第7章图像处理例：loadwoman2imshow(X,map)X1=imresize(X,2,'nearest');figure,imshow(X1,[])X2=imresize(X,2,'bilinear');figure,imshow(X2,[])X3=imresize(X,2,'bicubic');figure,imshow(X3,[])第7章图像处理第7章图像处理图像的旋转

imrotate()

使用格式：

b=imrotate(A,angle,method)b=imrotate(A,angle,method,’corp’)其中：angle:旋转角度

method:最近邻域插值：nearest双线性插值:bilinear双三次插值:bicubiccrop:对旋转后的图像进行剪切。第7章图像处理例：loadwoman2imshow(X,map)X1=imrotate(X,35,'bilinear');figure,imshow(X1,[])X2=imrotate(X,35,'bilinear','crop');figure,imshow(X2,[])第7章图像处理第7章图像处理图像的剪切I2=imcrop(I)X2=imcrop(X,map)I2=imcrop(I,rect)例：

imshowic.tif;I=imcrop;第7章图像处理图像增强：改善视觉效果。噪声抑制。第7章图像处理直方图均衡：灰度的直方图描述了图像的概况，同修改直方图的方法是图像增强的有效方法之一。直方图的定义：

第7章图像处理计算图像直方图的函数：imhist()

调用格式：

imhist(X,n)imhist(X,map)

第7章图像处理例：X=imread(‘tire.tif')imshow(X)figureimhist(X)第7章图像处理改善视觉效果的方法：直方图均化右图太暗，看不清轮胎的细节，需要对图像进行增强处理。

第7章图像处理第7章图像处理第7章图像处理直方图均化函数：histeq()主要使用格式：

J=histeq(I,hgram)

将原始图像的强度进行变化，使得输出图像的柱状图与某个预先指定的柱状图匹配，缺省为具有64个条柱的flat柱状图，否则均化后的图像直方图为用户指定的向量hgram.J=histeq(I,n)

指定均化后的灰度级数n，默认值为64

第7章图像处理I=imread('tire.tif');%读入图像J=histeq(I);%直方图均化subplot(1,2,1),imshow(I)%显示原始图像subplot(1,2,2),imshow(J)%显示增强后图像figuresubplot(1,2,1),imhist(I,64)%显示直方图subplot(1,2,2),imhist(J,64)第7章图像处理图像增强的一般处理：原理：输入图像为f(x,y),处理后的图像为g(x,y)，则图像增强的数学表达式为：

g(X,Y)=T(f(X,Y))其中：T表示输入、输出图像对应点的灰度映射关系。第7章图像处理例：对数变换I=imread(‘pout.tif’);imshow(I)I=double(I)%对数运算不支持uint8类型数据J=log(I+1);figure,imshow(J,[4,5])第7章图像处理第7章图像处理边缘检测边缘是目标与背景的分界线，通过提取边缘可以分离目标和背景。第7章图像处理MATLAB的图像处理工具箱提供了函数edge来实现检测边缘的功能。I=imread('west.tif');imshow(I)b=edge(I);figureimshow(b)第7章图像处理第7章图像处理edge()的使用方法：edge(数据，‘检测方法’，参数）微分算子检测方法：

1.roberts

max(|f(i,j)-f(i+1,j+1)|,|f(i+1,j)-f(i,j+1)|)2.sobel

第7章图像处理I=imread('rice.tif');imshow(I)b=edge(I,'roberts');figureimshow(b)c=edge(I,'sobel');figureimshow(c)第7章图像处理第7章图像处理拉普拉斯高斯算子一种二阶边缘检测算法。利用图像的二阶微分中的零点来检测边缘。edge(I,’log’)第7章图像处理较新的一种边缘检测方法：I=imread('rice.tif');BW2=edge(I,'canny');imshow(BW2)第7章图像处理四、图像滤波噪声模型加性噪声：

f(x,y)=g(x,y)+n(x,y)

乘性噪声：

f(x,y)=g(x,y)n(x,y)第7章图像处理MATLAB的噪声生产函数imnoise()

使用格式：

J=imnoise(A,type)J=imnoise(A,type,parameters)

其中：typt与parameters确定噪声的类型和参数。

第7章图像处理添加噪声：I=imread('eight.tif');J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%对图像数据添加均值为0，方差为0.02的高斯噪声。J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%对图像数据添加椒盐噪声。J3=imnoise(I,'speckle',0.02);%对图像数据添加乘性噪声。subplot(2,2,1),imshow(I)subplot(2,2,2),imshow(J1)subplot(2,2,3),imshow(J2)subplot(2,2,4),imshow(J3)第7章图像处理添加噪声的结果：第7章图像处理图像去噪（滤波）线性滤波中值滤波自适应滤波第7章图像处理图像去噪声的实验:实验过程：

1.读入图像数据。

2.对图像添加噪声。

3.对带噪声的图像数据进行滤波处理。

4.显示处理后的图像。第7章图像处理线性滤波原理邻域平均法（空域平滑滤波）第7章图像处理空域平滑滤波没有专门的函数处理，但可以用图像的二维卷积来实现。h=[111;111;111];%产生滤波模板h=h/9;%对模板归一化J=conv2(J1,h);subplot(1,2,1),imshow(