第2章 MATLAB图像处理工具箱.ppt
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1、第第2章章 MATLAB图像处理工具箱图像处理工具箱2.1 MATLAB图像处理初步图像处理初步2.1.1 图像处理的基本操作图像处理的基本操作1.读入并显示一幅图像读入并显示一幅图像 clear%清除所有的工作平台变量 close all%关闭已打开的图形窗口 I=imread(pout.tif);%读取图像pout.tif%(该图像是图像处理工具箱自带的图像)%存储在一个名为I的数组中 imshow(I)%显示图像I2.检查内存中的图像检查内存中的图像 whos%查看图像数据I是如何存储在内存中的。3.实现直方图均衡化实现直方图均衡化 figure%生成一个新的图形窗口%避免后面的图像覆盖
2、前面图像的显示 imhist(I)%创建描述图像I灰度分布的直方图 I2=histeq(I);%将图像的灰度值扩展到整个灰度%范围,从而提高图像数组I的对比度 figure,imshow(I2)%显示修改过的图像I2 figure,imhist(I2)%显示拓展后的灰度值的%分布情况 4.保存图像保存图像 imwrite(I2,pout.png);%将图像I2以PNG图像文件格式保存到磁盘5.检查新生成文件的内容检查新生成文件的内容 imfinfo(pout.png)%观察保存的图像文件信息 2.1.2 图像处理的高级应用图像处理的高级应用 主要对一幅灰度图像rice.png进行一些较为高级的
3、操作为例说明整个过程。1.读取和显示图像读取和显示图像 clear%清除所有的工作平台变量 close all%关闭已打开的图形窗口 I=imread(rice.png);%读取图像rice.png%该图像是图像处理工具箱自带的图像 imshow(I)%显示图像2.估计图像背景估计图像背景 background=imopen(I,strel(disk,15);%对图像I进行形态学开操作,删除那些不完全%包括在半径为15的圆盘中的对象%实现对背景亮度的估计%strel(disk,15)创建一个扁平的、圆盘状的%结构元素,15为圆盘的半径 figure,imshow(background);fig
4、ure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end),zlim(0 255);%以表面形式显示背景 3.从原始图像中减去背景图像从原始图像中减去背景图像 I2=imsubtract(I,background);%将背景图像background从原始图像I中减去 figure,imshow(I2)4.调节图像对比度调节图像对比度 I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),0 1);%调节图像的对比度 figure,imshow(I3);5.使用阈值操作将图像转换为二进制图像使用阈值操作将图像转换为二进制图像 level=graythresh(I
5、3);bw=im2bw(I3,level);figure,imshow(bw)6.检查图像中的对象个数检查图像中的对象个数 labeled,numObjects=bwlabel(bw,4);%确定图像中的米粒个数 numObjects 1017.检查标记矩阵检查标记矩阵grain=imcrop(labeled)%选择选择并显示显示已标记的对象和部分背景内的像素RGB_label=label2rgb(labeled,spring,C,shuffle);%将标记矩阵标记矩阵显示为一副伪彩色的索引图像索引图像,%在伪彩色的彩色图像中,标记矩阵中的每一个每一个%对象对象都将被映射为相关调色板中的不同颜
6、色相关调色板中的不同颜色imshow(RGB_label);8.计算图像中对象的统计属性计算图像中对象的统计属性 graindata=regionprops(labeled,basic)%调节图像中对象调节图像中对象或区域的属性区域的属性,%并将这些属性返回到一个结构体数组结构体数组中 graindata(51).Area%显示第51个元素的大小大小 graindata(51).BoundingBox,graindata(51).Centroid%寻找最近的边缘边缘和中心中心 allgrains=graindata.Area;%创建一个新的向量allgrains,%其包含每个米粒的范围 all
7、grains(51)%查看第51个元素的范围 max(allgrains)%获取最大的米粒大小 biggrain=find(allgrains=404)%返回最大米粒的标记号 mean(allgrains)%获取米粒的平均大小 hist(allgrains,20)%绘制包含20个柱的直方图2.2 MATLAB图像处理工具箱简介图像处理工具箱简介 2.2.1 常用图像格式常用图像格式图像格式:是存储图像采用的文件格式图像格式:是存储图像采用的文件格式。不同的操作系统、不同的图像处理软件,所支持的图像格式都有可能不同。在实际应用中经常会遇到的图像格式经常会遇到的图像格式有:BMP、GIF、TIFF
8、、PCX、JPEG、PSD、PCD、WMF等。(1)BMP(Bitmap)文件:是文件:是Microsoft Windows所定义的图像文件格式。所定义的图像文件格式。(2)GIF文件:是文件:是CompuServeG公司最先在网络公司最先在网络中用于在线传送图像数据。中用于在线传送图像数据。(3)TIF文件:是由文件:是由Aldus公司与微软公司共同开发公司与微软公司共同开发设计的图像文件格式。设计的图像文件格式。(4)JPEG文件:是对静止灰度或彩色图像的一种文件:是对静止灰度或彩色图像的一种国际压缩标准,其正式的名称为国际压缩标准,其正式的名称为“连续色调静态连续色调静态图像的数字压缩和
9、编码图像的数字压缩和编码”,已在数字照相机上得,已在数字照相机上得到广泛应用,当选用有损压缩方式时其可节省相到广泛应用,当选用有损压缩方式时其可节省相当大的空间。当大的空间。2.2.2 MATLAB图像类型图像类型 图像类型:图像类型:指数组数值与像素颜色之间定义的关系数组数值与像素颜色之间定义的关系,它与图像格式概念有所不同。在在MATLAB图像处理工具箱中图像处理工具箱中,有五种类型的图像五种类型的图像:(1)二进制图像:二进制图像:在一幅二进制图像中,每一个像素将取两个离散数值(0或1)中的一个,从本质上说,这两个数值分别代表状态“开”(on)或“关”(off)。二进制图像仅使用uint
10、8或双精度双精度类型的数组来存储存储。在图像处理工具箱中,任何返回一幅二进制图像的函数均使用uint8逻辑数组存储该图像,并且使用一个逻辑标一个逻辑标志志来指示uint8逻辑数组的数据范围。若逻辑状态为“开开”(on),数组范围为0,1;若逻辑状态为“关关”(off),则数组范围为0,255。(2)索引图像索引图像:是一种把像素值像素值直接作为RGB调色调色板下标板下标的图像。在MATLAB中,索引图像索引图像包含有一个数据矩阵数据矩阵X和一个颜色映射(调色板)矩阵颜色映射(调色板)矩阵map。数据矩阵数据矩阵X可以是uint8、uint16、双精度类型的;颜色映射矩阵颜色映射矩阵map:是一
11、个m3的数据矩阵,其中每个元素的值均为0,1之间的双精度浮点型数据,map矩阵的每一行每一行分别表示红色、绿色和红色、绿色和蓝色的颜色值蓝色的颜色值。索引图像可把像素值像素值直接映射为调色板数值调色板数值,每每一个像素的颜色一个像素的颜色通过使用使用X的数值的数值作为map的下的下标标来获得,如值值1指向矩阵map中的第一行中的第一行,值值2指向第二行第二行,依此类推。颜色映射颜色映射通常与索引图像存储在一起索引图像存储在一起,当装载图像时,MATLAB自动将颜色映射表与图像同时装载。图像矩阵图像矩阵与颜色映射表颜色映射表之间的关系依赖于图像数关系依赖于图像数据矩阵的类型据矩阵的类型。如果图像
12、数据矩阵图像数据矩阵是双精度类型双精度类型,则数据值数据值1指向矩阵map中的第一行第一行,数据值数据值2将指向map中的第二行第二行,依此类推;如果图像矩阵图像矩阵是uint8或或uint16类型类型时,将产生一个偏移,即数据值数据值0表示矩阵map中的第一行第一行,数据值数据值1将指向map中的第二行第二行,依此类推。例:显示索引图像,并说明与颜色映射表的关系例:显示索引图像,并说明与颜色映射表的关系。解:在解:在M文件编辑器中输入下面的代码:文件编辑器中输入下面的代码:X,map=imread(canoe.tif);%输入图像输入图像文件文件 image(X);%显示图像显示图像 col
13、ormap(map)%设置颜色表设置颜色表(3)灰度图像灰度图像 灰度图像通常由一个uint8、uint16、双精度类型的数组来描述,其实质是一个数据矩阵数据矩阵I,该矩矩阵中的数据阵中的数据均代表了在一定范围内的灰度级灰度级,每每一个元素一个元素对应于图像的一个像素点一个像素点,通常0代表代表黑色黑色,1、255、65 535(针对不同存储类型)(针对不同存储类型)代表白色代表白色。例:灰度图像显示。解:在M文件编辑器中输入下面的代码:I=imread(trees.tif);%将图像格式文件读入 imagesc(I,0 1);%显示图像 colormap(gray)%设置颜色表(4)多帧图像
14、多帧图像(多页图像多页图像、图像序列图像序列):是一种包含多幅图像或帧的图像文件。在MATLAB中,它是一个四维数组四维数组,其中第四维第四维用来指定帧的序号帧的序号。在一个多帧图像数组中,每一幅图像每一幅图像必须有相同的大小相同的大小和颜色分量和颜色分量,每一幅图像还要使用相同的调色板相同的调色板。另外,图像处理工具箱中的许多函数许多函数(如:imshow)只能对多幅图像矩阵的前两维前两维或三维三维进行操作,也可以对四维对四维数组使用这些函数,但是必须单独处理每一帧必须单独处理每一帧。如果将一个数组传递给一个函数,并且数组的维数超过该函数设计的超作维数,那么得到的结果是不可预知的。例例:lo
15、ad mri size(D)imshow(D(:,:,:,5)(5)RGB图像图像(真彩色图像真彩色图像):它是利用R、G、B三个分量表示一个像素的颜色像素的颜色,R、G、B分别代表红、绿、篮红、绿、篮3种不同的颜色种不同的颜色,通过三基色可以合成出任意颜色。所以对一个尺寸为尺寸为nm的彩色图像来说,在MATLAB中则存储为一个nm3的多多维数据数组维数据数组,其中数组中的元素定义了图像中的每一个像素的红、绿、篮颜色值。图形文件格式图形文件格式把RGB图像存储为24位位的图像,红、绿、篮分红、绿、篮分量分别占用量分别占用8位位。MATLAB的RGB数组数组可以是双精度的浮点型、8位或16位无符
16、号的整数类型。在一个双精度类型双精度类型的RGB数组中,每一个颜色分量都是一个0,1范围内的数值。如:颜色分量为(0,0,0)的像素将显示为黑色黑色;颜色分量为(1,1,1)的像素将显示为白色白色。每一个像素的三个颜色分量三个颜色分量都存储在数组的第三第三维中维中。如:像素像素(10,5)的红、绿、篮颜色值的红、绿、篮颜色值分别保存在元素RGB(10,5,1)、RGB(10,5,2)、RGB(10,5,3)中。例:RGB图像显示。解:在M文件编辑器中输入下面的代码:RGB=imread(greens.jpg);%图像格式文件读入 image(RGB)%显示RGB图像 在上面的RGB图像中,要确
17、定像素(12,9)的颜色,可以在命令行中输入:RGB(12,9,:)按回车键,得到:ans(:,:,1)=26 ans(:,:,2)=56 ans(:,:,3)=32例:例:创建一个简单的RGB图像,该图像包含某一范围内不中断的红、绿、篮颜色分量,另外,针对每一个颜色分量各创建一幅图像来加以对比:RGB=reshape(ones(64,1)*reshape(jet(64),1,192),64,64,3);R=RGB(:,:,1);G=RGB(:,:,2);B=RGB(:,:,3);subplot(2,2,1);imshow(R);subplot(2,2,2);imshow(G);subplot
18、(2,2,3);imshow(B);subplot(2,2,4);imshow(RGB);2.2.3 MATLAB图像类型转换图像类型转换(1)图像颜色浓淡处理(图像抖动)图像颜色浓淡处理(图像抖动)X=dither(RGB,map)%通过抖动算法将真彩色图像真彩色图像RGB按指定的颜色%(调色板)map转换成索引色图像索引色图像XX=dither(RGB,map,Qm,Qe)%利用给定的参数Qm,Qe从真彩色图像真彩色图像RGB中%产生索引色图像索引色图像X%Qm表示沿每个颜色轴反转颜色图的量化%(即对于补色各颜色轴)的位数,%Qe表示颜色空间计算误差的量化误差。%如果QeQm,则不进行抖动
19、操作。%Qm的默认值是5,Qe的默认值是8。BW=dither(I)%通过抖动算法将矩阵矩阵I中的灰度图像灰度图像%转换为二进制图像二进制图像。注意:注意:输入图像输入图像可以是双精度类型或8位无符号类型,其他参数必须是双精度类型。如果输出的图像输出的图像是二值图像或颜色种类少于256的索引图像时,为uint8类型,否则为doule型。例:例:由RGB图像图像产生一个索引图像索引图像 使用索引图像索引图像chess.met的颜色图的颜色图map,通过抖抖动动map中的颜色中的颜色,产生产生RGB图像autumn.tif的近的近似索引图像似索引图像。load chess;imshow(X,map
20、)RGB=imread(autumn.tif);subplot(1,2,1);imshow(RGB);Y=dither(RGB,map);subplot(1,2,2);imshow(Y,map);(2)灰度图像转换为索引图像灰度图像转换为索引图像 X,map=gray2ind(I,n)%按指定按指定的灰度级数n和颜色图map,将灰度灰度%图像图像I转换成索引色图像索引色图像X,n的默认值为64例:例:将灰度图像pout.tif转化成索引图像X,颜色图分别为gray(512)和gray(128)。I=imread(pout.tif);I1,map1=gray2ind(I,512);I2,map2
21、=gray2ind(I,128);subplot(1,3,1);imshow(I1,map1);subplot(1,3,2);imshow(I2,map2);subplot(1,3,3);imshow(I);(3)索引图像转换为灰度图像索引图像转换为灰度图像I=ind2gray(X,map)%将具有颜色图map的索引色图像索引色图像X转换成%灰度图像灰度图像I,去掉了图像的色度和饱和度,%仅保留了仅保留了图像的亮度信亮度信息。%输入图像可以是double或uint8类型。例:例:将一幅索引图像trees.mat转换成灰度图像。load trees;imshow(X,map);I=ind2gra
22、y(X,map);figure,imshow(I);(4)RGB图像转换为灰度图像图像转换为灰度图像I=rgb2gray(RGB)%将真彩色图像RGB转换成灰度图像Inewmap=rgb2gray(map)%将颜色图map转换成灰度级颜色图灰度级颜色图。注意:注意:如果输入输入的是真彩色图像真彩色图像,则图像可以是8位无符号类型或双精度类型,输出图像I与输入图像类型相同。如果输入输入的是颜色图颜色图,则输入和输出的图像均为双精度类型。例:例:将RGB图像autumn.tif转换为灰度图像。RGB=imread(autumn.tif);figure(1);imshow(RGB)figure(2)
23、;Y=rgb2gray(RGB);imshow(Y)(5)RGB图像转换为索引图像图像转换为索引图像X,map=rgb2ind(RGB)%直接直接将RGB图像图像转换为具有颜色图具有颜色图map的矩阵的矩阵XX,map=rgb2ind(RGB,tol)%用均匀量化均匀量化的方法将RGB图像转换为索引图像X X,map=rgb2ind(RGB,n)%使用最小方差量化最小方差量化的方法将RGB图像转换为索引图像%map中包括至少中包括至少n个颜色个颜色。X=rgb2ind(RGB,map)%通过将RGB中的颜色中的颜色与颜色图颜色图map中最相近的颜色最相近的颜色%匹配匹配,将RGB图像转换为具有
24、map颜色图的索引图像。=rgb2ind(,dither_option)%通过dither_option参数来设置是否抖动。%dither_option为为dither表示使用抖动使用抖动,%以达到较好的颜色效果;缺省时为缺省时为nodither,%使用了新颜色图中最接近的颜色来画原图的颜色。例:例:将RGB图像autumn.tif转换为索引图像。RGB=imread(autumn.tif);figure(1);imshow(RGB)figure(2);Y=rgb2ind(RGB,128);imshow(Y)(6)索引图像转换为索引图像转换为RGB图像图像 RGB=ind2rgb(X,map)
25、%将矩阵矩阵X及相应颜色图颜色图map转化成真彩图像真彩图像RGB%输入图像输入图像X可以是双精度类型或8位无符号类型,%输出图像输出图像RGB为双精度类型。例:例:将索引图像wmandril.mat转换为RGB图像。load wmandril;figure(1);imshow(X,map);I=ind2rgb(X,map);figure(2);imshow(I)(7)通过阈值化方法将图像转换为二值图像通过阈值化方法将图像转换为二值图像im2bw函数:函数:通过设置亮度阈值设置亮度阈值将真彩图像真彩图像、索引图像索引图像及灰度图像灰度图像转化成二值图像二值图像。在转换过程中,如果输入输入图像不
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