MATLAB 图像处理命令Word文档下载推荐.docx
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std2（x）*ones（size（x））'
imshow（I）
figure,imshow（I2,[]）;
colfilt,nlfilter,inline
4．brighten
增加或降低颜色映像表的亮度。
brighten（beta）
newmap=brighten（beta）
newmap=brighten（map,beta）
brighten（fig,beta）
imadjust,rgbplot
5．bwarea
计算二进制图像对象的面积。
total=bwarea（BW）
BW=imread（'
circles.tif'
imshow（BW）;
附录MATLAB图像处理命令
321
bwarea（BW）
ans=
15799
bweuler,bwperim
6．bweuler．
计算二进制图像的欧拉数。
eul=bweuler（BW,n）
bweuler（BW）
–2
bwmorph,bwperim
7．bwfill
填充二进制图像的背景色。
BW2=bwfill（BW1,c,r,n）
BW2=bwfill（BW1,n）
[BW2,idx]=bwfill（...）
BW2=bwfill（x,y,BW1,xi,yi,n）
[x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill（...）
BW2=bwfill（BW1,'
holes'
n）
[BW2,idx]=bwfill（BW1,'
322
BW1=[10000000
11111000
10001010
10001110
11110111
10011010
10001110]
BW2=bwfill（BW1,3,3,8）
BW2=
10000000
11111010
11111110
blood1.tif'
BW3=~im2bw（I）;
BW4=bwfill（BW3,'
imshow（BW3）
figure,imshow（BW4）
bwselect,roifill
8．bwlabel
标注二进制图像中已连接的部分。
323
L=bwlabel（BW,n）
[L,num]=bwlabel（BW,n）
BW=[11100000
11101100
11100010
11100110
11100000]
L=bwlabel（BW,4）
L=
11100000
11102200
11100030
11100330
[r,c]=find（L==2）;
rc=[rc]
rc=
25
35
26
36
bweuler,bwselect
9．bwmorph
提取二进制图像的轮廓。
BW2=bwmorph（BW1,operation）
BW2=bwmorph（BW1,operation,n）
imshow（BW1）;
BW2=bwmorph（BW1,'
remove'
BW3=bwmorph（BW1,'
skel'
Inf）;
imshow（BW2）
figure,imshow（BW3）
bweuler,bwperim,dilate,erode
10．bwperim
计算二进制图像中对象的周长。
BW2=bwperim（BW1,n）
circbw.tif'
BW2=bwperim（BW1,8）;
bwarea,bweuler,bwfill
11．bwselect
在二进制图像中选择对象。
BW2=bwselect（BW1,c,r,n）
BW2=bwselect（BW1,n）
[BW2,idx]=bwselect（...）
c=[1690144];
r=[85197247];
BW2=bwselect（BW1,c,r,4）;
bwfill,bwlabel,impixel,roipoly,roifill
12．cmpermute
调整颜色映像表中的颜色。
[Y,newmap]=cmpermute（X,map）
[Y,newmap]=cmpermute（X,map,index）
Toorderacolormapbyluminance,use:
ntsc=rgb2ntsc（map）;
[dum,index]=sort（ntsc（:
1））;
[Y,newmap]=cmpermute（X,map,index）;
randperm
13．cmunique
查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像。
[Y,newmap]=cmunique（X,map）
[Y,newmap]=cmunique（RGB）
[Y,newmap]=cmunique（I）
gray2ind,rgb2ind
14．col2im
将矩阵的列重新组织到块中。
A=col2im（B,[mn],[mmnn],block_type）
A=col2im（B,[mn],[mmnn]）
blkproc,colfilt,im2col,nlfilter
15．colfilt
利用列相关函数进行边沿操作。
B=colfilt（A,[mn],block_type,fun）
B=colfilt（A,[mn],block_type,fun,P1,P2,...）
B=colfilt（A,[mn],[mblocknblock],block_type,fun,...）
B=colfilt（A,'
blkproc,col2im,im2col,nlfilter
16．colorbar
显示颜色条。
colorbar（'
vert'
）
horiz'
colorbar（h）
colorbar
h=colorbar（...）
h=fspecial（'
log'
I2=filter2（h,I）;
imshow（I2,[]）,colormap（jet（64））,colorbar
17．conv2
进行二维卷积操作。
C=conv2（A,B）
C=conv2（hcol,hrow,A）
C=conv2（...,shape）
A=magic（5）
A=
17241815
23571416
46132022
328
101219213
11182529
B=[121;
020;
313]
B=
121
020
313
C=
17586634323815
23858835677616
5514911716315913567
797816016118712951
238215319920510875
306813516891849
3365126851041527
filter2
18．convmtx2
计算二维卷积矩阵。
T=convmtx2（H,m,n）
T=convmtx2（H,[mn]）
conv2
19．convn
计算n维卷积。
C=convn（A,B）
C=convn（A,B,shape）
20．corr2
计算两个矩阵的二维相关系数。
329
r=corr2（A,B）
std2
21．dct2
进行二维离散余弦变换。
B=dct2（A）
B=dct2（A,m,n）
B=dct2（A,[mn]）
RGB=imread（'
autumn.tif'
I=rgb2gray（RGB）;
J=dct2（I）;
imshow（log（abs（J））,[]）,colormap（jet（64））,colorbar
J（abs（J）<
10）=0;
K=idct2（J）/255;
imshow（K）
fft2,idct2,ifft2
22．dctmtx
330
计算离散余弦变换矩阵。
D=dctmtx（n）
dct2
23．dilate
放大二进制图像。
BW2=dilate（BW1,SE）
BW2=dilate（BW1,SE,alg）
BW2=dilate（BW1,SE,...,n）
SE=ones（6,2）;
BW2=dilate（BW1,SE）;
bwmorph,erode
24．dither
通过抖动增加外观颜色分辨率，转换图像。
X=dither（RGB,map）
BW=dither（I）
rgb2ind
25．double
转换数据为双精度型。
B=double（A）
A=imread（'
saturn.tif'
B=sqrt（double（A））;
im2double,im2uint,uint8
26．edge
识别强度图像中的边界。
BW=edge（I,'
sobel'
thresh）
thresh,direction）
[BW,thresh]=edge（I,'
prewitt'
roberts'
thresh,sigma）
[BW,threshold]=edge（I,'
zerocross'
thresh,h）
canny'
rice.tif'
BW1=edge（I,'
BW2=edge（I,'
27．erode
弱化二进制图像的边界。
BW2=erode（BW1,SE）
BW2=erode（BW1,SE,alg）
BW2=erode（BW1,SE,...,n）
SE=ones（3,1）;
BW2=erode（BW1,SE）;
bwmorph,dilate
28．fft2
进行二维快速傅里叶变换。
B=fft2（A）
B=fft2（A,m,n）
loadimdemossaturn2
imshow（saturn2）
B=fftshift（fft2（saturn2））;
imshow（log（abs（B））,[]）,colormap（jet（64））,colorbar
dct2,fftshift,idct2,ifft2
29．fftn
进行n维快速傅里叶变换。
B=fftn（A）
B=fftn（A,siz）
fft2,ifftn
30．fftshift
把快速傅里叶变换的DC组件移到光谱中心。
B=fftshift（A）
B=fftn（A）;
C=fftshift（B）;
fft2,fftn,ifftshift
31．filter2
进行二维线性过滤操作。
B=filter2（h,A）
B=filter2（h,A,shape）
A=magic（6）
3516261924
3327212325
3192222720
82833171015
30534121416
43629131811
h=
000
–1–2–1
B=filter2（h,A,'
valid'
–844–8
–23–44–540
–23–50140
conv2,roifilt2
32．freqspace
335
确定二维频率响应的频率空间。
[f1,f2]=freqspace（n）
[f1,f2]=freqspace（[mn]）
[x1,y1]=freqspace（...,'
meshgrid'
f=freqspace（N）
f=freqspace（N,'
whole'
fsamp2,fwind1,fwind2
33．freqz2
计算二维频率响应。
[H,f1,f2]=freqz2（h,n1,n2）
[H,f1,f2]=freqz2（h,[n2n1]）
[H,f1,f2]=freqz2（h,f1,f2）
[H,f1,f2]=freqz2（h）
[...]=freqz2（h,...,[dxdy]）
[...]=freqz2（h,...,dx）
freqz2（...）
Hd=zeros（16,16）;
Hd（5:
12,5:
12）=1;
Hd（7:
10,7:
10）=0;
h=fwind1（Hd,bartlett（16））;
colormap（jet（64））
freqz2（h,[3232]）;
axis（[–11–1101]）
34．fsamp2
336
用频率采样法设计二维FIR过滤器。
h=fsamp2（Hd）
h=fsamp2（f1,f2,Hd,[mn]）
[f1,f2]=freqspace（21,'
Hd=ones（21）;
r=sqrt（f1.^2+f2.^2）;
Hd（（r<
0.1）|（r>
0.5））=0;
mesh（f1,f2,Hd）
conv2,filter2,freqspace,ftrans2,fwind1,fwind2
35．fspecial
创建预定义过滤器。
h=fspecial（type）
h=fspecial（type,parameters）
unsharp'
0.5）;
I2=filter2（h,I）/255;
figure,imshow（I2）
conv2,edge,filter2,fsamp2,fwind1,fwind2
36．ftrans2
通过频率转换设计二维FIR过滤器。
337
h=ftrans2（b,t）
h=ftrans2（b）
b=remez（10,[00.050.150.550.651],[001100]）;
[H,w]=freqz（b,1,128,'
plot（w/pi–1,fftshift（abs（H）））
conv2,filter2,fsamp2,fwind1,fwind2
37．fwind1
用一维窗口方法设计二维FIR过滤器。
h=fwind1（Hd,win）
h=fwind1（Hd,win1,win2）
h=fwind1（f1,f2,Hd,...）
conv2,filter2,fsamp2,freqspace,ftrans2,fwind2
38．fwind2
用二维窗口方法设计二维FIR过滤器。
h=fwind2（Hd,win）
h=fwind2（f1,f2,Hd,win）
338
conv2,filter2,fsamp2,freqspace,ftrans2,fwind1
39．getimage
从坐标轴取得图像数据。
A=getimage（h）
[x,y,A]=getima
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