數(shù)字圖像處理技術(shù)MATLAB圖像處理簡介

1、MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)MATLAB語言的特點(diǎn)(tdin)：交互性：編程、數(shù)據(jù)處理、可視化輸出便于矩陣運(yùn)算和圖像處理豐富的函數(shù)庫和在線資源MATLAB的圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox, IPT）包含了許多圖像處理相關(guān)函數(shù)以方便數(shù)字圖像處理編程，是構(gòu)建圖像處理原型系統(tǒng)的理想環(huán)境。1共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)典型(dinxng)桌面：2共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)一. 讀取圖像：將圖像rose-orginal.tif讀入圖像數(shù)組f f = imread(.rose-origina

2、l.tif);顯示圖像大小信息： size(f)ans = 1024 1024或者將大小信息賦給變量(binling)： M, N = size(f);whos顯示更為詳細(xì)的信息： whos f Name Size Bytes Class f 1024x1024 1048576 uint8 arrayGrand total is 1048576 elements using 1048576 bytes3共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)二. 顯示圖像： imshow(f)指定顯示的灰度范圍 figure, imshow(f, 100 200)情況(qngkung)下顯示

3、圖像的整個(gè)動(dòng)態(tài)范圍： figure, imshow(f, )4共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)直接(zhji)顯示： imshow(h)改善動(dòng)態(tài)范圍： imshow(h, )5利用imshow改善圖像動(dòng)態(tài)范圍（設(shè)圖像已被讀入到h)：共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)以交互方式顯示(xinsh)像素值： pixval利用pixval顯示像素之間距離：按下鼠標(biāo)左鍵并拖動(dòng)6共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)三. 將圖像寫入磁盤： imwrite(f, rose.jpg)對于(duy)JPEG壓縮格式，可指定質(zhì)量因子： imwr

4、ite(f, rose.jpg, quality, 25)7quality = 100quality = 50quality = 5共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)顯示圖像(t xin)信息： imfinfo rose.jpg8共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)計(jì)算壓縮率：將圖像信息存儲(chǔ)(cn ch)在結(jié)構(gòu)變量中以方便運(yùn)算。9 K = imfinfo(rose.jpg); image_bytes = K.Width*K.Height*K.BitDepth/8; compressed_bytes = K.FileSize; compression

5、_ratio = image_bytes/compressed_bytescompression_ratio = 30.0340 共二十四頁文件(wnjin)讀寫無格式文件數(shù)據(jù)的讀寫： fopen, fread, fwrite, fclosemat文件數(shù)據(jù)的讀寫： load, save有格式文件數(shù)據(jù)的讀寫：imread, imwrite剪切任意(rny)形狀區(qū)域：imshow(f), pixval, c=354 858 2147 2290 776 367, r=3 7 363 2901 3262 3258, BW=roipoly(f,c,r), b=f.*uint8(BW), imview(b

6、)共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)四. MATLAB中的數(shù)據(jù)類型：11類型名稱描述double雙精度浮點(diǎn)類型，8字節(jié)（MATLAB數(shù)值運(yùn)算基本類型）uint8無符號(hào)8位整數(shù)（8位數(shù)字圖像所用類型）uint16無符號(hào)16位整數(shù)（16位數(shù)字圖像所用類型）uint32無符號(hào)32位整數(shù)int8有符號(hào)8位整數(shù)int16有符號(hào)16位整數(shù)int32有符號(hào)32位整數(shù)single單精度浮點(diǎn)類型，4字節(jié)char字符類型，2字節(jié)（Unicode編碼）logical邏輯類型（0或1），1字節(jié)（二值圖像所用數(shù)據(jù)類型）數(shù)值(shz)類型共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)五

7、. MATLAB中的圖像類型：灰度圖像（intensity images）：元素取值代表灰度級(jí)的矩陣。采用不同數(shù)據(jù)類型時(shí)取值范圍：uint8: 0, 255, uint16: 0, 65535, double: 0, 1。二值圖像（binary images）：元素取值為0或1的邏輯矩陣。注意：取值0或1的數(shù)值類型矩陣在MATLAB中不認(rèn)為是二值圖像，必須(bx)進(jìn)行轉(zhuǎn)換：B = logical(A)上述運(yùn)算將A中所有非0值變?yōu)檫壿嬛?。12共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)六. 圖像類型(lixng)的相互轉(zhuǎn)換：下表中的函數(shù)在圖像類型轉(zhuǎn)換中會(huì)進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)比例變換。1

8、3 f = -0.5 0.5;0.75 1.5f = -0.5000 0.5000 0.7500 1.5000 g = im2uint8(f)g = 0 128 191 255im2unit8將輸入double類型數(shù)據(jù)中小于0的數(shù)轉(zhuǎn)換為0，大于1的數(shù)轉(zhuǎn)換為255，其余數(shù)據(jù)乘以255再四舍五入到最近整數(shù)。共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)將double類型任意矩陣(j zhn)轉(zhuǎn)換為double類型圖像：g = mat2gray(A, Amin, Amax);A中小于Amin的數(shù)據(jù)變?yōu)?，大于Amax的數(shù)據(jù)變?yōu)?。g = mat2gray(A);則將Amin和 Amax分

9、別設(shè)為A 中元素的最小值和最大值。im2double將圖像轉(zhuǎn)換為double類型。如果輸入數(shù)據(jù)已經(jīng)是double類型，則不對輸入數(shù)據(jù)做任何改變。因此，對于double類型的圖像轉(zhuǎn)換，應(yīng)該使用mat2gray。14 h = uint8(25 50; 128 200); g = im2double(h)g = 0.0980 0.1961 0.5020 0.7843im2double將輸入的uint8型數(shù)據(jù)除以255，將輸入的uint16型數(shù)據(jù)除以65535。共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)im2bw將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。一般(ybn)形式：g = im2bw(f, T

10、);將灰度圖像f利用門限值T轉(zhuǎn)換為二值圖像g。f中小于T的像素值轉(zhuǎn)為邏輯值0，其余像素值轉(zhuǎn)為邏輯值1。T的取值范圍是0, 1。以下形式默認(rèn)T = 0.5：g = im2bw(f);15共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)幾個(gè)例子：(a) 將double類型圖像f = 1 2; 3 4轉(zhuǎn)換(zhunhun)為二值圖像，使其第一行為0，第二行為1。16 f = 1 2; 3 4f = 1 2 3 4 g = mat2gray(f)g = 0 0.3333 0.6667 1.0000 gb = im2bw(g, 0.5)gb = 0 0 1 1此處更為簡單的方法： gb = f

11、 2gb = 0 0 1 1共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)(b) 將二值圖像gb = 0 0; 1 1轉(zhuǎn)換(zhunhun)為double類型圖像。注意，如果gb為uint8類型圖像，則轉(zhuǎn)換結(jié)果有所不同：17 gbd = im2double(gb)gbd = 0 0 1 1 gb = uint8(gb)gb = 0 0 1 1 gbd = im2double(gb)gbd = 0 0 0.0039 0.0039共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)圖像處理的幾個(gè)(j )簡單例子：18原圖像（10241024）rose-original.tif將原

12、圖像垂直翻轉(zhuǎn)： f = imread(rose-original.tif); fp = f(end:-1:1, :); imwrite(fp,rose-verflip.tif);共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)19提取(tq)圖像的一部分： fc = f(257:768, 257:768); imwrite(fc,rose-cut.tif);將圖像亞采樣為二分之一： fs = f(1:2:end, 1:2:end); imwrite(fs,rose-sample.tif);分析圖像中間一行灰度分布： plot(f(512,:)共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin

13、 ch l)基礎(chǔ)圖像放縮：利用函數(shù)imresize可實(shí)現(xiàn)圖像放縮，一般形式為：h = imresize(f, m, method);h為待放縮圖像，m為倍數(shù)(bish)（小于1為縮小，大于1為放大），method為插值方法，取值為nearest, bilinear, 或bicubic。20原圖像（300300）lena.jpg f = imread(lena.jpg); h = imresize(f, 0.1, bilinear); imwrite(h, lena01.jpg);共二十四頁MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)21雙線性插值放大(fngd)： hb = imresiz

14、e(h, 10, bilinear); imwrite(hb, lenahb.tif);最近鄰插值放大： hn = imresize(h, 10, nearest); imwrite(hn, lenahn.tif);共二十四頁一些重要的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)組:zeros, ones, ture, false, magic, rand, randn一些重要的變量和常量(chngling)：ans, eps, i, j, pi, NaN, nan, realmax, realmin, computer, version編寫m文件：Function outputs=functionname(inputs)22MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)共二十四頁一些(yxi)重要的函數(shù)與命令:ndims, error, numel, sprintf, break, continue 代碼優(yōu)化：1、向量運(yùn)算替代循環(huán)（30 times fast）2、預(yù)分配數(shù)組或變量，減少存儲(chǔ)器碎片與動(dòng)態(tài)分配耗時(shí)3、減小I/O操作: disp, input, 結(jié)構(gòu)體：S.char=gauss, S.matrix=zeros(2), S.scalar=323MATLAB圖像處理(t xin ch l)基礎(chǔ)共二十四頁內(nèi)容摘要MATLAB圖像