MATLAB图像处理相关函数Word下载.docx

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warp（X,map）\warp（I,n）\warp（z,...）warp（x,y,z,...）\h=warp（...）

zoom缩放图像

zoomon\zoomoff\zoomout\zoomreset\zoom\zoomxon\zoomyon\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

info=imfinfo（filename,fmt）\info=imfinfo（filename）

imread从图像文件中读取（载入）图像

A=imread（filename,fmt）\[X,map]=imread（filename,fmt）\[...]=imread（filename）\[...]=imread（URL,...）\[...]=imread（...,idx）（CUR,ICO,andTIFFonly）\[...]=imread（...,'

frames'

idx）（GIFonly）\[...]=imread（...,ref）（HDFonly）\[...]=imread（...,'

BackgroundColor'

BG）（PNGonly）\[A,map,alpha]=imread（...）（ICO,CUR,PNGonly）

imwrite把图像写入（保存）图像文件中

imwrite（A,filename,fmt）\imwrite（X,map,filename,fmt）\imwrite（...,filename）\imwite（...,Param1,Val1,Param2,Val2...）

imcrop剪切图像

I2=imcrop（I）\X2=imcrop（X,map）\RGB2=imcrop（RGB）\I2=imcrop（I,rect）\X2=imcrop（RGB,rect）\[...]=imcrop（x,y,...）\[A,rect]=imcrop（...）\[x,y,A,rect]=imcrop（...）

imresize改变图像大小

B=imresize（A,m,method）

imrotate旋转图像

B=imrotate（A,angle,method）\B=imrotate（A,angle,method,'

crop'

）

三、像素和统计处理函数

corr2计算两个矩形的二维相关系数

r=corr2（A,B）

imcontour创建图像数据的轮廓图

imcontour（I,n）\imcontour（I,v）\imcontour（x,y,...）\imcontour（...,LineSpec）\[C,h]=imcontour（...）

imfeature计算图像区域的特征尺寸

stats=imfeature（L,measurements）\stats=imfeature（L,measurements,n）

imbist显示图像数据的柱状图

impixel确定像素颜色值

P=impixel（I）\P=impixel（X,map）\P=impixel（RGB）\P=impixel（I,c,r）\P=impixel（X,map,c,r）\P=impixel（RGB,c,r）\[c,r,P]=impixel（...）\P=impixel（x,y,I,xi,yi）\P=impixel（x,y,RGB,xi,yi）\P=impixel（x,y,X,map,xi,yi）\

[xi,yi,P]=impixel（x,y,...）

improfile沿线段计算剖面图的像素值

c=improfile\c=improfile（n）\c=improfile（I,xi,yi）\c=improfile（I,xi,yi,n）\[cx,cy,c]=improfile（...）\[cx,cy,c,xi,yi]=improfile（...）\[...]=improfile（x,y,I,xi,yi）\[...]=improfile（x,y,I,xi,yi,n）\[...]=improfile（...,method）

mean2计算矩阵元素的平均值

B=mean2（A）

pixval显示图像像素信息

pixvalon

std2计算矩阵元素的标准偏移

b=std2（A）

四、图像分析函数：

edge图像边缘检测

BW=edge（I,'

sobel'

）\BW=edge（I,'

thresh）\BW=edge（I,'

thresh,direction）\[BW,thresh]=edge（I,'

...）\BW=edge（I,'

prewitt'

thresh,direction）\

[BW,thresh]=edge（I,'

roberts'

thresh）\[BW,thresh]=edge（I,'

log'

thresh,sigma）\[BW,threshold]=edge（I,'

zerocross'

thresh,h）\[BW,thresh]=edge（I,'

...）\

canny'

...）

qtgetblk获取四叉树分解的块值

[vals,r,c]=qtgetblk（I,S,dim）\[vals,idx]=qtgetblk（I,S,dim）

qtsetblk设置四叉树分解中的块值

J=qtsetblk（I,S,dim,vals）

五、图像增强函数

histeq用柱状图均等化增强对比

J=histeq（I,hgram）\J=histeq（I,n）\[J,T]=histeq（I,...）\newmap=histeq（X,map,hgram）\newmap=histeq（X,map）

imadjust调整图像灰度值或颜色映像表

J=imadjust（I,[low_in,high_in]）,[low_out,high_out],gamma）\newmap=imadjust（map,[low_in,high_in]）,[low_out,high_out],gamma）\RGB2=imadjust（RGB1,...）

imnoise增强图像的渲染效果

J=imnoise（I,type）\J=imnoise（I,type,parameters）

medfilt2进行二维中值过滤

B=medfilt2（A,[mn]）\B=medfilt2（A）\B=medfilt2（A,'

indexed'

ordfilt2进行二维统计顺序过滤

B=ordfilt2（A,order,domain）\B=ordfilt2（A,order,domain,S）\B=ordfilt2（...,padopt）

wiener2进行二维适应性去噪过滤处理

J=wiener2（I,[mn],noise）\[J,noise]=wiener2（I,[mn]）

六、线性滤波函数

conv2进行二维卷积操作

C=conv2（A,B）\C=conv2（hcol,hrow,A）\C=conv2（...,'

shape'

convmtx2计算二维卷积矩阵

T=convmtx2（H,m,n）\T=convmtx2（H,[mn]）

convn计算n维卷积

C=convn（A,B）\C=convn（A,B,'

filter2进行二维线性过滤操作

Y=filter2（h,X）\Y=filter2（h,X,shape）

fspecial创建预定义过滤器

h=fspecial（type）\h=fspecial（type,parameters）

七、线性二维滤波设计函数

freqspace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'

freqz2计算二维频率响应

[H,f1,f2]=freqz2（h,n1,n2）\[H,fi,f2]]=freqz2（h,[n2,n1]）\[H,fi,f2]]=freqz2（h,f1,f2]）\[H,fi,f2]]=freqz2（h）\[...]=freqz2（h,...,[dxdy]）\[...]=freqz2（h,...,dx）\freqz2（...）

fsamp2用频率采样法设计二维FIR过滤器

h=fsamp2（Hd）\h=fsamp2（f1,f2,Hd,[mn]）

ftrans2通过频率转换设计二维FIR过滤器

h=ftrans2（b,t）\h=ftrans2（b）

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,...）

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）

八、图像变换函数

dct2进行二维离散余弦变换（反余弦变换用idct2）

B=dct2（A）\B=dct2（A,m.n）\B=dct2（A,[mn]）

dctmtx计算离散余弦傅立叶变换

D=dctmtx（n）

fft2进行二维快速傅立叶变换（反变换用ifft2）

Y=fft2（X）\Y=fft2（X,m,n）

fftn进行n维快速傅立叶变换（反变换用ifftn）

Y=ffn（X）\Y=fftn（X,siz）

fftshift快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心

Y=fftshift（X）\Y=fftshift（X,dim）

iradon进行反radon变换

I=iradon（P,theta）\I=iradon（P,theta,interp,filter,d,n）\[I,h]=iradon（...）

phantom产生一个头部幻影图像

P=phantom（def,n）\P=phantom（E,n）\[P,E]=phantom（...）

radon计算radon变换

R=radon（I,theta）\[R,xp]=radon（...）

九、边沿和块处理函数

bestblk确定进行块操作的块大小

siz=bestblk（[mn],k）\[mb,nb]=bestblk（[mn],k）

blkproc实现图像的显示块操作

B=blkproc（A,[mn]）,fun）\B=blkproc（A,[mn],fun,P1,P2,...）\B=blkproc（A,[mn],[mbordernborder],fun,...）

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]）

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],...）\B=colfilt（A,'

im2col重调图像块为列

B=im2col（A,[mn],block_type）\B=im2col（A,[mn]）\B=im2col（A,'

nlfilter进行边沿操作

B=nlfilter（A,[mn],fun）\B=nlfilter（A,[mn],fun,P1,P2,...）\B=nlfilter（A,'

十、二进制图像操作函数

applylut在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作

A=applylut（BW,LUT）

bwarea计算二进制图像对象的面积

total=bwarea（BW）

bweuler计算二进制图像的欧拉数

eul=bweuler（BW）

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,idx]=bwfill（BW1,'

holes'

n）

bwlabel标注二进制图像中已连接的部分

L=bwlabel（BW,n）\[L,num]=bwlabel（BW,n）

bwmorph提取二进制图像的轮廓

BW2=bwmorph（BW1,operation）\BW2=bwmorph（BW1,operation,n）

bwperim计算二进制图像中对象的周长

BW2=bwperim（BW1）\BW2=bwperim（BW1,CONN）

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（...）\BW2=bwselect（x,y,BW1,xi,yi,n）\[x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect（...）

dilate放大二进制图像

BW2=dilate（BW1,SE）\BW2=dilate（BW1,SE,alg）\BW2=dilate（BW1,SE,...,n）

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）

makelut创建一个用于applylut函数的lookup表

lut=makelut（fun,n）\lut=makelut（fun,n,P1,P2,...）

十一、区域处理函数

roicolor选择感兴趣的颜色区

语法:

BW=roicolor（A,low,high）\BW=rocicolor（A,v）

roifill在图像的任意区域中进行平滑插补

J=roifill（I,c,r）\J=roifill（I）\J=roifill（I,BW）\[J,BW]=roifill（...）\J=roifill（x,y,I,xi,yi）\[x,y,J,BW,xi,yi]=roifill（...）

roifilt2过滤敏感区域

J=roifilt2（h,I,BW）\J=roifilt2（I,BW,fun）\J=roifilt2（I,BW,fun,P1,P2,...）

roipoly选择一个敏感的多边形区域

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（...）

十二、颜色映像处理函数

brighten增加或降低颜色映像表的亮度

brighten（beta）\brighten（h,beta）\newmap=brighten（beta）\newmap=brighten（cmap,beta）

cmpermute调整颜色映像表中的颜色

[Y,newmap]=cmpermute（X,map）\[Y,newmap]=cmpermute（X,map,index）

cmunigue查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像

[Y,newmap]=cmunigue（X,map）\[Y,newmap]=cmunigue（RGB）\[Y,newmap]=cmunique（I）

imapprox对索引图像进行近似处理

[Y,newmap]=imapprox（X,map,n）\[Y,newmap]=imapprox（X,map,tol）\Y=imapprox（X,map,newmap）\[...]=imapprox（...,dither_option）

rgbplot划分颜色映像表

rgbplot（cmap）

十三、颜色空间转换函数

hsv2rgb转换HSV值为RGB颜色空间：

M=hsv2rgb（H）

ntsc2rgb转换NTSC值为RGB颜色空间：

rgbmap=ntsc2rgb（yiqmap）\RGB=ntsc2rgb（YIQ）

rgb2hsv转换RGB值为HSV颜色空间：

cmap=rgb2hsv（M）

rgb2ntsc转换RGB值为NTSC颜色空间：

yiqmap=rgb2ntsc（rgbmap）\YIQ=rgb2ntsc（RGB）

rgb2ycbcr转换RGB值为YCbCr颜色空间：

ycbcrmap=rgb2ycbcr（rgbmap）\YCBCR=rgb2ycbcr（RGB）

ycbcr2rgb转化YCbCr值为RGB颜色空间：

rgbmap=ycbcr2rgb（ycbcrmap）\RGB=ycbcr2rgb（YCBCR）

十四、图像类型和类型转换函数

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）

gray2ind转换灰度图像为索引图像

[X,map]=gray2ind（I,n）\[X,map]=gray2ind（BW,n）

grayslice从灰度图像为索引图像

X=grayslice（I,n）\X=grayslice（I,v）

im2bw转换图像为二进制图像

BW=im2bw（I,level）\BW=im2bw（X,map,level）\BW=im2bw（RGB,level）

im2double转换图像矩阵为双精度型

I2=im2double（I1）\RGB2=im2double（RGB1）\I=im2double（BW）\X2=im2double（X1,'

double转换数据为双精度型

double（X）

unit8、unit16转换数据为8位、16位无符号整型：

i=unit8（x）\i=unit16（x）

im2unit8转换图像阵列为8位无符号整型

I2=im2unit8（I1）\RGB2=im2unit8（RGB1）\I=im2unit8（BW）\X2=im2unit8（X1,'

im2unit16转换图像阵列为16位无符号整型

I2=im2unit16（I1）\RGB2=im2unit16（RGB1）\I=im2unit16（BW）\X2=im2unit16（X1,'

ind2gray把检索图像转化为灰度图像

I=ind2gray（X,map）

ind2rgb转化索引图像为RGB真彩图像

RGB=ind2rgb（X,map）

isbw判断是否为二进制图像

flag=isbw（A）

isgray判断是否为灰度图像

flag=isgray（A）

isind判断是否为索引图像

flag=isind（A）

isrgb判断是否为RGB真彩色图像

flag=isrgb（A）

mat2gray转换矩阵为灰度图像

I=mat2gray（A,[aminamax]）\I=mat2gray（A）

rgb2gray转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像

I=rgb2