常用函数图像集锦

常用函数图像集锦

数学教师在编辑教案、学案、试卷等教学资料时，经常会用到函数图像，由于WORD并没有提供针对性的功能，所以绘制函数图像还是非常困难的。本人安装了一个名叫《TTch office 图像工具软件》的图像工具，使在WORD文档中绘制函数图像变得轻而易举。下面是用该工具绘制的一些常用函数图像，与大家共享：

一、三角函数与反三角函数

x

二、幂函数

三、指数函数和对数函数

x y

四、原函数与反函数图像对照

五、图像变换（以三角函数为例）

y y = sin(x +φ) （φ=π/4，0，-π/4）

六、分段函数

注：《TTch office 图像工具软件》登录淘宝，搜索店铺——“图像工具推广站”可找到，其中有详细功能说明。

Matlab 图像处理相关函数命令大全

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一、通用函数： colorbar 显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)

MATLAB图像处理函数大全

Matlab图像处理函数大全 目录 图像增强 (3) 1. 直方图均衡化的Matlab 实现 (3) 1.1 imhist 函数 (3) 1.2 imcontour 函数 (3) 1.3 imadjust 函数 (3) 1.4 histeq 函数 (4) 2. 噪声及其噪声的Matlab 实现 (4) 3. 图像滤波的Matlab 实现 (4) 3.1 conv2 函数 (4) 3.2 conv 函数 (5) 3.3 filter2函数 (5) 3.4 fspecial 函数 (6) 4. 彩色增强的Matlab 实现 (6) 4.1 imfilter函数 (6) 图像的变换 (6) 1. 离散傅立叶变换的Matlab 实现 (6) 2. 离散余弦变换的Matlab 实现 (7) 2.1. dct2 函数 (7) 2.2. dict2 函数 (8) 2.3. dctmtx函数 (8) 3. 图像小波变换的Matlab 实现 (8) 3.1 一维小波变换的Matlab 实现 (8) 3.2 二维小波变换的Matlab 实现 (9) 图像处理工具箱 (11) 1. 图像和图像数据 (11) 2. 图像处理工具箱所支持的图像类型 (12) 2.1 真彩色图像 (12) 2.2 索引色图像 (13) 2.3 灰度图像 (14) 2.4 二值图像 (14) 2.5 图像序列 (14) 3. MATLAB图像类型转换 (14) 4. 图像文件的读写和查询 (15) 4.1 图形图像文件的读取 (15) 4.2 图形图像文件的写入 (16) 4.3 图形图像文件信息的查询imfinfo()函数 (16) 5. 图像文件的显示 (16) 5.1 索引图像及其显示 (16) 5.2 灰度图像及其显示 (16) 5.3 RGB 图像及其显示 (17)

MATLAB图像处理相关函数

一、通用函数： colorbar显示彩色条 语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage imshow 显示图像 语法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...) montage 在矩形框中同时显示多幅图像 语法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...) immovie 创建多帧索引图的电影动画 语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB) subimage 在一副图中显示多个图像 语法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \ subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...) truesize 调整图像显示尺寸 语法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig) warp 将图像显示到纹理映射表面 语法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...) zoom 缩放图像 语法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option) 二、图像文件I/O函数命令 imfinfo 返回图形图像文件信息 语法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename) imread 从图像文件中读取（载入）图像 语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \

基于matlab的数字图像处理常用函数

基本界面 1-1、基本运算与函数 在MATLAB下进行基本数学运算，只需将运算式直接打入提示号（>>）之後，并按入Enter键即可。例如： >> (5*2+1.3-0.8)*10/25 ans =4.2000 MATLAB会将运算结果直接存入一变数ans，代表MATLAB运算後的答案（Answer）并显示其数值於萤幕上。 小提示：">>"是MATLAB的提示符号（Prompt），但在PC中文视窗系统下，由於编码方式不同，此提示符号常会消失不见，但这并不会影响到MATLAB的运算结果。 我们也可将上述运算式的结果设定给另一个变数x： x = (5*2+1.3-0.8)*10^2/25 x = 42

若要输入矩阵，则必须在每一列结尾加上分号（；），如下例： A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 1011 12]; A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 同样地，我们可以对矩阵进行各种处理： A(2,3) = 5 % 改变位於第二列，第三行的元素值 A = 1 2 3 4 5 6 5 8 9 10 11 12 B = A(2,1:3) % 取出部份矩阵B B = 5 6 5 A = [A B'] % 将B转置後以列向量并入A A = 1 2 3 4 5 5 6 5 8 6 9 10 11 12 5 A(:, 2) = [] % 删除第二行（：代表所有列） A = 1 3 4 5

5 5 8 6 9 11 12 5 A = [A; 4 3 2 1] % 加入第四列 A = 1 3 4 5 5 5 8 6 9 11 12 5 4 3 2 1 A([1 4], :) = [] % 删除第一和第四列（：代表所有行） A = 5 5 8 6 9 11 12 5 这几种矩阵处理的方式可以相互叠代运用，产生各种意想不到的效果，就看各位的巧思和创意。 小提示：在MATLAB的内部资料结构中,每一个矩阵都是一个以行为主（Column-oriented ）的阵列（Array）因此对於矩阵元素的存取，我们可用一维或二维的索引（Index）来定址。举例来说，在上述矩阵A中，位於第二列、第三行的元素可写为A(2,3) （二维索引）或A(6)（一维索引，即将所有直行进行堆叠後的第六个元素）。 此外，若要重新安排矩阵的形状，可用reshape命令： B = reshape(A, 4, 2) % 4是新矩阵的行数，2是新矩阵的列数 B = 5 8 9 12 5 6 11 5

MATLAB中图像函数大全 详解及例子

图像处理函数详解——strel 功能：用于膨胀腐蚀及开闭运算等操作的结构元素对象(本论坛随即对膨胀腐蚀等操作进行讲解)。 用法：SE=strel(shape,parameters) 创建由指定形状shape对应的结构元素。其中shape的种类有 arbitrary' 'pair' 'diamond' 'periodicline' 'disk' 'rectangle' 'line' 'square' 'octagon 参数parameters一般控制SE的大小。 例子： se1=strel('square',6) %创建6*6的正方形 se2=strel('line',10,45) %创建直线长度10，角度45 se3=strel('disk',15) %创建圆盘半径15 se4=strel('ball',15,5) %创建椭圆体，半径15，高度5

图像处理函数详解——roipoly 功能：用于选择图像中的多边形区域。 用法：BW=roipoly(I,c,r) BW=roipoly(I) BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) [BW,xi,yi]=roipoly(...) [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...) BW=roipoly(I,c,r)表示用向量c、r指定多边形各点的X、Y坐标。BW选中的区域为1，其他部分的值为0. BW=roipoly(I)表示建立交互式的处理界面。 BW=roipoly(x,y,I,xi,yi)表示向量x和y建立非默认的坐标系，然后在指定的坐标系下选择由向量xi，yi指定的多边形区域。 例子：I=imread('eight.tif'); c=[222272300270221194]; r=[21217512112175]; BW=roipoly(I,c,r); imshow(I)

数值图像处理

数字图像处理 (实验报告) 专业：电子信息工程 学号：2009040201019 姓名：宋军 沈阳航空航天大学 电子信息工程学院 20012. 6

《数字图像处理》实验指导书 实验一、显示图像、读取文件格式 实验二、空间域图像增强 实验三、频率域图像增强 实验四、图像恢复 实验五、图像分割

实验一、显示图像、读取文件格式 一、实验目的 熟悉常用的图像文件格式； 熟悉图像矩阵的显示方法； 熟悉图像矩阵的插值方法 二、实验原理 1图像文件的存储格式 在计算机中，数据是以文件的形式存放在存储器中的，图像数据也不例外。图像文件是采用特定数据结构表示图像数据的文件，这种特定格式，就是该图像文件的格式，图像文件一般由文件头、色调数据和像素数据三部分组成。常用的图像文件格式：BMP、JPEG、TIFF、GIF。在windows操作系统下能够在显示器上显示上述常用的文件格式，但有些文件格式windows系统不支持显示，比如DICOM 医学影像文件格式。现在已有几十种常用的图像文件格式，它们是由计算机软件技术公司、计算机设备制造厂商等研究制订的，主要目的是为了图像信息交换和操作的方便性。 2图像的插值方法 在浏览图像的时候经常对图像进行缩放，然而对于不同的图像缩放方法，缩放的效果也不同。分别采用最邻近插值法、双线性插值和双三次插值法，可以发现在图像边缘处方块效应不同。 3所应用到的Matlab函数 imread 读图像文件函数； imwrite 写图像文件函数图像文件信息显示 Imfinfo 图像文件信息显示函数 Imshow 显示图像函数. Imresize 图像缩放函数 Dicomread 读取医学影像文件函数 Dicominfo 医学影像文件信息显示函数 rgb2gray图像文件转换函数 三、实验步骤 1 图像文件格式及显示 ?调用imread函数，读取硬盘中的图像文件； ?调用imshow函数，显示图像； ?调用imfinfo函数，显示图像文件信息； ?调用dicomread函数，读取医学影像文件 ?调用dicominfo函数，显示医学影像文件信息 2图像文件格式的转换 ?调用imread函数，读取硬盘中的图像文件； ?调用imshow函数，显示图像； ?调用imfinfo函数，显示图像文件信息； ?调用rgb2gray函数，进行文件格式的转换，将彩色.jpg文件转换成灰度图像； ?调用imfinfo函数，显示图像文件转换后的输出信息；

数字图像处理-作业题及部分答案解析演示教学

1.数字图像与连续图像相比具有哪些优点?连续图像f(x,y与数字图像I(c,r中各量的含义 是什么?它们有何联系和区别? (To be compared with an analog image, what are the advantages of a digital image? Let f(x,y be an analog image, I(r, c be a digital image, please give explanation and comparison for defined variables: f/I, x/r, and y/c 2.图像处理可分为哪三个阶段? 它们是如何划分的?各有什么特点? (We can divide "image processing" into 3 stages, what are they? how they are divided? What are their features? 答:低级处理---低层操作,强调图像之间的变换,是一个从图像到图像的过程; 中级处理---中层操作,主要对图像中感兴趣的目标进行检测和测量,从而建立对图像的描述,是一个从图像到数值或符号的过程; 高级处理---高层操作,研究图像中各目标的性质和相互联系,得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释; 3.试从结构和功能等角度分析人类视觉中最基本的几个要素是什么?什么是马赫带效应? 什 么是同时对比度?它们反映了什么共同问题? (According to the structure and function of the eyes, what are the basic elements in human vision? What is the Mach Band Effect? What is Simultaneous Contrast? What common facts can we infer from both Mach Band Effect and Simultaneous Contrast? 答:人的视觉系统趋向于过高或过低估计不同亮度区域边界的现象称为“马赫带”效应;同时对比度指的是人的视觉系统对某个区域感觉到的亮度除了依赖于它本身的强度,还与背景有关.

最常用的matlab图像处理的源代码

最常用的一些图像处理Matlab源代 码 #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 #12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f, 'notruesize'); F=fft2(f,256,256); % 快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不 % 是，通过对f矩阵进行零填充来调整 F2=fftshift(F); % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在 % 函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换 % 时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进 %行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心； figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize');

2 二维离散余弦变换的图像压缩I=imread('cameraman.tif'); % MATLAB自带的图像imshow(I); clear;close all I=imread('cameraman.tif'); imshow(I); I=im2double(I); T=dctmtx(8); B=blkproc(I,[8 8], 'P1*x*P2',T,T'); Mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',Mask); % 此处为点乘(.*) I2=blkproc(B2,[8 8], 'P1*x*P2',T',T); figure,imshow(I2); % 重建后的图像 3.采用灰度变换的方法增强图像的对比度I=imread('rice.tif'); imshow(I); figure,imhist(I); J=imadjust(I,[0.15 0.9], [0 1]); figure,imshow(J); figure,imhist(J);

一些图像处理函数用法(精华)

一些图像处理函数用法（精华） imshow imshow是用来显示图片的，如 I = imread('moon.tif'); figure,imshow(I); 而有时为了数据处理，要把读取的图片信息转化为更高的精度， I = double(imread('moon.tif')); 为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。 有两个解决方法： 1、imshow(I/256); -----------将图像矩阵转化到0-1之间 2、imshow(I,[]); -----------自动调整数据的范围以便于显示 从实验结果看两种方法都解决了问题，但是从显示的图像看，第二种方法显示的图像明暗黑白对比的强烈些！图像为y,为何用imshow(uint8(y))和imshow(y,[])时的图像显示结果不同？ 回答: imshow(uint8(y))是按照256级灰度显示y得绝对数据。0表示黑色，255表示白色，y中大于255的值强制为255。 imshow(y,[])，将y中的最小值看作0(black)，最大值看作255(white) -->增加图像的对比度。 所以两者不同。 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；

图像处理基本方法

图像处理的基本步骤 针对不同的目的，图像处理的方法不经相同。大体包括图像预处理和图像识别两大模块。 一、图像预处理： 结合识别复杂环境下的成熟黄瓜进行阐述，具体步骤如下： · 图像预处理阶段的流程图 对以上的图像流程进行详细的补充说明: 图像预处理的概念: 将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别，这一过程称为图像预处理。 图像装换和图像分割以及区域形态学处理都是属于图像处理的基本内容之一。 图像转换：方法：对原图像进行灰度化处理生成灰度矩阵——降低运算速度（有具体的公式和方程），中值滤波去噪声——去除色彩和光照的影响等等。 图像分割：传统方法：基于阈值分割、基于梯度分割、基于边缘检测分割和基于区域图像割等方法。脉冲耦合神经网络 （ＰＣＮＮ）是针对复杂环境下 图像采集 图像采集中注意采集的方法、工具进行介绍。目的是怎样获取有代表性的样本。（包括天气、相机的位置等） 对采集的图像进行特征分析 目标的颜色和周围环境的颜色是否存在干涉的问题、平整度影响相机的拍摄效果、形状 图像转换 图像分割 区域形态学处理

的有效分割方法，分割的时候如果将一个数字图像输入ＰＣＮＮ，则能基于空间邻近性和亮度相似性将图像像素分组，在基于窗口的图像处理应用中具有很好的性能。 区域形态学处理：对ＰＣＮＮ分割结果后还存在噪声的情况下，对剩余的噪声进行分析，归类属于哪一种噪声。是孤立噪声还是黏连噪声。采用区域面积统计法可以消除孤立噪声。对于黏连噪声，可以采用先腐蚀切断黏连部分，再膨胀复原目标对象，在进行面积阙值去噪，通过前景空洞填充目标，最后通过形态学运算，二值图像形成众多独立的区域，进行各连通区域标识，利于区域几何特征的提取。 二、图像识别： 针对预处理图像提取 目标特征 建立LS SVM分类器 得到结果 图像识别流程图 提取目标特征：目标特征就是的研究对象的典型特点，可以包括几何特征和纹理特征。 对于几何特征采用的方法：采用LS-SVM支持向量机对几何特征参数进行处理，通过分析各个参数的分布区间来将目标和周围背景区分开，找出其中具有能区分功能的决定性的几何特征参数。 纹理特征方法：纹理特征中的几个参数可以作为最小二乘支持向量机的辅助特征参数，提高模型的精准度。 最小二乘支持向量机介绍：首先选择非线性映射将样本从原空间映射到特征空间，以解决原空间中线性不可分问题，在此高维空间中把最优决策问题转化为等式约束条件，构造最优决策函数，并引入拉格朗日乘子求解最优化问题，对各个变量求偏微分。 LS SVM分类器：对于p种特征选择q个图像连通区域，作为训练样本。依

数字图像处理复习习题库

复习习题库： 简答题 1.将M幅图像相加求平均可以起到消除噪声的效果，用一个n×n的模板进行平滑滤波也可以起到消除噪声的效果，试比较这两种方法的消噪效果。 将M幅图像相加求平均利用了M幅图像中同一位置的M个像素的平均值，用一个n*n的模板进行平滑滤波利用了同一幅图像中的n*n个像素的平均值。因为参与的像素个数越多，消除噪声的能力越强，所以如果M>n*n，则前者消除噪声的效果较好，反之则后者消除噪声的效果较好。 2.图像锐化与图像平滑有何区别与联系？ 图象锐化是用于增强边缘，导致高频分量增强，会使图像清晰；图象平滑用于去噪，对图像高频分量即图像边缘会有影响。都属于图象增强，改善图像效果。 3.比较均值滤波和中值滤波对图像的椒盐噪声和高斯噪声抑制过程中的优势，并说明其原因。 对于椒盐噪声，中值滤波效果比均值滤波效果好。其原因为：椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上，图像中有干净点也有污染点。中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值，所以处理效果好。因为噪声的均值不为0，所以均值滤波不能很好地去除噪声点。对于高斯噪声，均值滤波效果比中值滤波效果好。其原因是：高斯噪声是幅值近似正态分布，但分布在每点像素上。因为图像中的每点都是污染点，所中值滤波选不到合适的干净点。因为正态分布的均值为0，所以根据统计数学，均值可以消除噪声。 4.伪彩色增强和假彩色增强有何异同点？ 伪彩色增强是对一幅灰度图象经过三种变换得到三幅图象，进行彩色合成得到一幅彩色图像；假彩色增强则是对一幅彩色图像进行处理得到与原图象不同的彩色图像；主要差异在于处理对象不同。相同点是利用人眼对彩色的分辨能力高于灰度分辨能力的特点，将目标用人眼敏感的颜色表示。 5.图像几何失真校正的主要步骤。 （1）空间变换：对图像平面上的像素进行重新排列以恢复原空间关系； （2）灰度插值：对空间变换后的像素赋予相应的灰度值以恢复原位置的灰度值。 6.梯度法与Laplacian算子检测边缘的异同点？ 梯度算子和Laplacian检测边缘对应的模板分别为 -1 -1 1 1 1 1 -4 1 1 （梯度算子）（Laplacian算子）

《数字图像处理》冈萨雷斯,Matlab函数汇总

图像显示 colorbar 显示彩条 getimage 由坐标轴得到图像数据 ice（DIPUM）交互彩色编辑 image 创建和显示图像对象 imagesc 缩放数据并显示为图像 immovie 由多帧图像制作电影 imshow 显示图像 imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧 rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸 warp 将图像显示为纹理映射的表面 图像文件输入/输出 Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像 Dicomwrite 写一幅DICOM图像 Dicom-dict.txt 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器 Imfinfo 返回关于图像的文件的信息

Imread 读图像文件 Imwrite 写图像文件 图像算术 Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差 Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补 Imdivide 两幅图像相除，或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合 Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减，或从图像中减去常数几何变换 Checkerboard 创建棋盘格图像 Findbounds 求几何变换的输出范围 Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像 Imresize 调整图像大小 Imrotate 旋转图像 Imtransform 对图像应用几何变换 Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler 创建重取样器结构 Maketform 创建几何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素

Matlab图像处理函数汇总

1、图像的变换 ①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); ②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i); k=ifft2(j); 2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器 ①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('104_8.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声 ②fspecial：用于产生预定义滤波器，如： h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器 h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器 h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器 h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器 h=fspecial('average');%均值滤波器 2、图像的增强 ①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如： i=imread('104_8.tif'); imhist(i); ②直方图均化：histeq函数用于数字图像的直方图均化，如： i=imread('104_8.tif'); j=histeq(i); ③对比度调整：imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('104_8.tif'); j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]); ④对数变换：log函数用于数字图像的对数变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=double(i);

Matlab6.0图形图像处理函数详细列表

附录MATLAB图像处理命令 1．applylut 功能： 在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。 语法： A = applylut(BW,lut) 举例 lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut 2．bestblk 功能： 确定进行块操作的块大小。 语法： siz = bestblk([m n],k) [mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例 siz = bestblk([640 800],72) siz = 6450

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 330 相关命令： blkproc 3．blkproc 功能： 实现图像的显式块操作。 语法： B = blkproc(A,[m n],fun) B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...) 举例 I = imread('alumgrns.tif'); I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))'); imshow(I) figure, imshow(I2,[]); 相关命令： colfilt, nlfilter,inline 4．brighten 功能： 增加或降低颜色映像表的亮度。 语法： brighten(beta) newmap = brighten(beta) newmap = brighten(map,beta) brighten(fig,beta) 相关命令：

Matlab中图像处理常用函数的用法

Matlab中常见函数的用法 1size（）函数 1）s=size(A), 当只有一个输出参数时，返回一个行向量，该行向量的第一个元素时矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数。 2）[r,c]=size(A), 当有两个输出参数时，size函数将矩阵的行数返回到第一个输出变量r，将矩阵的列数返回到第二个输出变量c。 3）size(A,n) 如果在size函数的输入参数中再添加一项n，并用1、2或者3为n赋值，则 size将返回矩阵的行数或列数。其中r=size(A,1)该语句返回的时矩阵A的行数， c=size(A,2) 该语句返回的时矩阵A的列数。如果A为一个二维数组，则可以将其看成一个第三维为1的数组，即size（A，3）的返回值为1。 2padarray（）函数 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选项：'symmetric'表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展； 'replicate'表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选项：'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0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。 3 meshgrid（）函数 meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的，它也可以是更高维的。该函数在使用matlab进行3-D图形的绘制方面有着广泛的应用。 [A,B]=Meshgrid(a,b),生成size(b)*size(a)大小的矩阵A和B。A矩阵相当于a从一行重复增加到size(b)行，B矩阵相当于把b转置成一列再重复增加到size(a)列。因此命令等效于A=ones(size(b))*a;B=b'*ones(size(a)) 实例：a=[1:2]；a =12；b=[3:5]；b =345；[A,B]=meshgrid(a,b) A = 1 2 1 2 1 2 B = 3 3 4 4 5 5 4 find（）函数 find函数用于找到非零元素的索引和值。 1）ind = find(X) 找出矩阵X中的所有非零元素，并将这些元素的线性索引值（linear indices：按列）

常用图像处理算法

8种常用图像处理算法（函数）------以下所有函数均放在https://www.wendangku.net/doc/0b8255963.html,p下 1.图像镜像 void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() { //获取指向文档的指针 CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument(); //指向DIB的指针 LPSTR lpDIB; //锁定DIB lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //设置光标状态为等待状态 BeginWaitCursor(); //调用VertMirror函数镜像图象 if (VertMirror(lpDIB)) { //设置文档修改标记 pDoc->SetModifiedFlag(TRUE); //更新所有视图 pDoc->UpdateAllViews(NULL); } else { //提示信息 MessageBox("实现图象镜像失败！"); } //解除锁定 ::GlobalUnlock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB()); //结束光标等待状态 EndWaitCursor(); } * 函数名称： * * VertMirror() * * 参数: * * LPSTR lpDIB //指向源DIB图像指针 * * 返回值: * * BOOL //镜像成功返回TRUE，否则返回FALSE。 *

* 说明: * * 该函数用来实现DIB图像的垂直镜像。 * BOOL WINAPI VertMirror(LPSTR lpDIB) { //原图象宽度 LONG lWidth; //原图象高度 LONG lHeight; //原图象的颜色数 WORD wNumColors; //原图象的信息头结构指针 LPBITMAPINFOHEADER lpbmi; //指向原图象和目的图象的像素的指针 LPBYTE lpSrc,lpDst; //平移后剩余图像在源图像中的位置（矩形区域） CRect rectSrc; //指向原图像像素的指针 LPBYTE lpDIBBits; //指向复制图像像素的指针 LPBYTE lpNewDIBBits; //内存句柄 HLOCAL h; //循环变量 LONG i; //图像每行的字节数 LONG lLineBytes; //获取图象的信息头结构的指针 lpbmi=(LPBITMAPINFOHEADER)lpDIB; //找到图象的像素位置 lpDIBBits=(LPBYTE)::FindDIBBits(lpDIB); //获取图象的宽度 lWidth=::DIBWidth(lpDIB); //获取图象的高度 lHeight=::DIBHeight(lpDIB); //获取图象的颜色数 wNumColors=::DIBNumColors(lpDIB); //计算图像每行的字节数 lLineBytes = WIDTHBYTES(lWidth *(lpbmi->biBitCount)); // 暂时分配内存，以保存新图像 h= LocalAlloc(LHND, lLineBytes); // 分配内存失败，直接返回 if (!h)

MATLAB图像处理函数大全

Import, Export, and Conversion Read and Write Image Data from Files imread Read image from graphics file 从图形文件读取图像 imwrite Write image to graphics file写入图像到图形文件 imfinfo Information about graphics file 关于图形文件的信息 nitfinfo Read metadata from National Imagery Transmission Format (NITF) file从国家图像传输格式的元数据（NITF）文件nitfread Read image from NITF file从NITF文件读取图像 dpxinfo Read metadata from DPX file读取DPX文件元数据 dpxread Read DPX image读取DPX图像 analyze75info Read metadata from header file of Analyze 7.5 data set从分析7.5数据集的头文件读取元数据 analyze75read Read image data from image file of Analyze 7.5 data set从分析7.5数据集的图像文件中读取图像数据interfileinfo Read metadata from Interfile file从归档文件元数据 interfileread Read images in Interfile format在内部文件格式读取图像 Read and Write Image Data from DICOM Files dicomanon Anonymize DICOM file匿名DICOM文件 dicomdict Get or set active DICOM data dictionary获取或设置活动DICOM数据字典 dicomdisp Display DICOM file structure显示DICOM文件结构 dicominfo Read metadata from DICOM message读取DICOM消息元数据 dicomlookup Find attribute in DICOM data dictionary发现在DICOM数据字典属性 dicomread Read DICOM image读取DICOM图像 dicomuid Generate DICOM unique identifier生成DICOM的唯一标识符 dicomwrite Write images as DICOM files写图像的DICOM文件 High Dynamic Range Images hdrread Read high dynamic range (HDR) image读高动态范围（HDR）图像 hdrwrite Write Radiance high dynamic range (HDR) image file写下光辉的高动态范围（HDR）图像文件makehdr Create high dynamic range image创建高动态范围图像 tonemap Render high dynamic range image for viewing用于观看的高动态范围图像 Large Image Files ImageAdapter Interface for image I/O图像I / O接口 isrset Check if file is R-Set检查文件是否存在与r-组 openrset Open R-Set file开放与r-组文件 rsetwrite Create reduced resolution data set from image file从图像文件创建减少的分辨率数据集 Image Type Conversion gray2ind Convert grayscale or binary image to indexed image将灰度或二值图像转换为索引图像 ind2gray Convert indexed image to grayscale image将索引图像转换为灰度图像 mat2gray Convert matrix to grayscale image转换矩阵到灰度图像 rgb2gray Convert RGB image or colormap to grayscale将RGB图像的灰度或颜色表 ind2rgb Convert indexed image to RGB image索引图像的RGB图像转换 label2rgb Convert label matrix into RGB image转换成RGB图像标签矩阵 demosaic Convert Bayer pattern encoded image to truecolor image Bayer编码图像转换为彩色图像 imbinarize Binarize image by thresholding二值化图像的阈值分割 imquantize Quantize image using specified quantization levels and output values量化图像使用指定的量化电平和输出值multithresh Multilevel image thresholds using Otsu's method采用多级图像阈值Otsu方法 adaptthresh Adaptive image threshold using local first-order statistics采用局部一阶统计的自适应图像阈值otsuthresh Global histogram threshold using Otsu's method使用全局直方图阈值Otsu方法 im2bw Convert image to binary image, based on threshold基于阈值的图像转换成二值图像 graythresh Global image threshold using Otsu's method使用全局阈值Otsu方法 grayslice Convert grayscale image to indexed image using multilevel thresholding采用多层阈值化方法将灰度图像转换为索引图像im2double Convert image to double precision将图像转换为双精度 im2int16Convert image to 16-bit signed integers将图像转换为16位有符号整数 im2java2d Convert image to Java buffered image将图像转换成java缓冲图像 im2single Convert image to single precision将图像转换为单精度 im2uint16Convert image to 16-bit unsigned integers将图像转换为16位无符号整数 im2uint8Convert image to 8-bit unsigned integers将图像转换为8位无符号整数 Synthetic Images checkerboard Create checkerboard image创建棋盘格图像 phantom Create head phantom image创建头部影像 imnoise Add noise to image添加噪声到图像 Display and Exploration Basic Display imshow Display image显示图像 montage Display multiple image frames as rectangular montage显示多个图像帧矩形蒙太奇 subimage Display multiple images in single figure在单个图形中显示多个图像 immovie Make movie from multiframe image从多帧图像的电影 implay Play movies, videos, or image sequences播放电影、视频或图像序列 warp Display image as texture-mapped surface显示图像作为纹理映射的表面 iptgetpref Get values of Image Processing Toolbox preferences获取图像处理工具箱的首选项 iptprefs Display Image Processing Toolbox Preferences dialog box显示图像处理工具箱首选项对话框 iptsetpref Set Image Processing Toolbox preferences or display valid values设置图像处理工具箱的首选项或显示有效值Interactive Exploration with the Image Viewer App imtool Image Viewer app图像查看器应用程序 imageinfo Image Information tool图像信息的工具 imcontrast Adjust Contrast tool对比度调整工具 imdisplayrange Display Range tool显示范围的工具 imdistline Distance tool距离工具 impixelinfo Pixel Information tool像素信息的工具