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分享matlab的一些代碼（入門貼）
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小可在使用matlab的過程中，有些常用的程序經常反復輸入，不甚其煩。相信有的童鞋也遇到過相似的情況，所以總結了一下，以饗各位。屬于入門貼，歡迎高手交流~~ 1、圖像的讀取 MATLAB中從圖像文件中讀取數據用函數imread()，這個函數的作用就是將圖像文件的數據讀入矩陣中，此外還可以用imfinfo()函數查看圖像文件的信息（見例1） 2、灰度直方圖及直方圖均衡化 灰度直方圖用于顯示圖像的灰度值分布情況，是數字圖像處理中最簡單和最實用的工具。MATLAB中提供了專門繪制直方圖的函數imhist()。用它可以很簡單的繪制出一幅圖像的灰度直方圖（見例2）。 在圖像處理中，點運算是簡單而又重要的一種技術，其中最常用的一種應用就是直方圖的均衡化（見例3）。 3、圖像的代數運算 代數運算是指對兩幅輸入圖像進行點對點的加、減、乘和除計算而得到輸出圖像的運算。對于相加和相乘的情形，可能不止有兩幅圖像參加運算。圖像相加的一個重要應用是對同一場景的多幅圖像求平均值。這點被經常用來有效地降低加性（additive）隨機噪聲的影響（見例4） 4、圖像濾波處理 在數字圖像處理中，常常會遇到圖像中混雜有許多的噪聲。因此，在進行圖像處理中，有時要先進行祛除噪聲的工作。最常用的祛除噪聲的方法是用濾波器進行濾波處理。MATLAB的圖像處理工具箱里也設計了許多的濾波器。如均值濾波器、中值濾波器、維納濾波器等。用戶可以很方便的運用一些函數完成數字濾波工作。（見例5）。 5、傅立葉變換 傅立葉變換是線性系統分析的一個有力的工具。它在圖像處理，特別是在圖像增強、復原和壓縮中，扮演著非常重要的作用。實際中一般采用一種叫做快速傅立葉變換（FFT）的方法，MATLAB中的fft2指令用于得到二維FFT的結果，ifft2指令用于得到二維FFT逆變換的結果。（見例6） 6、圖像壓縮 在圖像的變換和壓縮中，常常用到離散余弦變換（DCT）。DCT具有能使圖像的最重要的信息集中在DCT的幾個系數上的性能。正是基于此，DCT通常應用于圖像的壓縮。（見例7） 1、圖像的讀取 MATLAB中從圖像文件中讀取數據用函數imread()，這個函數的作用就是將圖像文件的數據讀入矩陣中，此外還可以用imfinfo()函數查看圖像文件的信息（見例1） %例1：圖像數據及圖像信息的讀取 imfinfo c:\lilizong\boat.bmp %讀取圖像信息 [A,M]=imread('c:\lilizong\boat.bmp'); %圖像數據的讀取，將圖像數據放入矩陣A中，顏色數據放入矩陣M中 imshow(A,M);title('原圖像'); M(:,1)=0; %將顏色數據矩陣的一列置零 figure imshow(A,M);title('改變顏色后的圖像') MATLAB還提供了將數據寫入一個文件的函數imwrite以及不同類型文件相互轉換的函數，可以參考MATLAB 的幫助文件。 2、灰度直方圖及直方圖均衡化 灰度直方圖用于顯示圖像的灰度值分布情況，是數字圖像處理中最簡單和最實用的工具。MATLAB中提供了專門繪制直方圖的函數imhist()。用它可以很簡單的繪制出一幅圖像的灰度直方圖（見例2）。 %例2：直方圖的顯示 imshow('c:\lilizong\boat.bmp');title('原圖像') %顯示原圖像 A=imread('e:\matlabwork\tuxiang\Girl.bmp','bmp'); figure;imhist(A),title('對應直方圖') 在圖像處理中，點運算是簡單而又重要的一種技術，其中最常用的一種應用就是直方圖的均衡化（見例3）。 %例3：直方圖均衡化 imshow('c:\lilizong\boat1.bmp');title('原圖像') I=imread('c:\lilizong\boat1.bmp'); figure;imhist(I),title('對應直方圖') %從得到的直方圖可以看出，圖像的對比度很低，灰度級集中在70-160范圍內，如果只取 %這個范圍內的灰度，并擴展到[0,255]，則會明顯增強圖像對比度 J=imadjust(I,[70/255 160/255],[]); figure;imshow(J),title('經灰度級調整后的圖') figure;imhist(J),title('灰度級調整后的直方圖') %MATLAB還提供了histeq函數（自動直方圖均衡化） K=histeq(I); figure;imshow(K),title('經直方圖均衡化后的圖') figure;imhist(K),title('直方圖均衡化后的直方圖') 3、圖像的代數運算 代數運算是指對兩幅輸入圖像進行點對點的加、減、乘和除計算而得到輸出圖像的運算。對于相加和相乘的情形，可能不止有兩幅圖像參加運算。圖像相加的一個重要應用是對同一場景的多幅圖像求平均值。這點被經常用來有效地降低加性（additive）隨機噪聲的影響（見例4） %例4：圖象加噪聲再通過多次相加求平均的方法祛除噪聲 [I,M]=imread('c:\boat.png'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.005); subplot(1,2,1),imshow(I,M),title('原圖象'); subplot(1,2,2),imshow(J,M),title('加噪聲后圖象'); K=zeros(256); for i=1:100 J=imnoise(I,'salt & pepper',0.005); J1=im2double(J); % K=K+J1; K=K+J1; end K=K/100; figure,imshow(K),title('相加求平均后的圖象'); 4、圖像濾波處理 在數字圖像處理中，常常會遇到圖像中混雜有許多的噪聲。因此，在進行圖像處理中，有時要先進行祛除噪聲的工作。最常用的祛除噪聲的方法是用濾波器進行濾波處理。MATLAB的圖像處理工具箱里也設計了許多的濾波器。如均值濾波器、中值濾波器、維納濾波器等。用戶可以很方便的運用一些函數完成數字濾波工作。（見例5）。 %例5：用濾波器祛除圖象噪聲（分別用均值濾波，中值濾波，及維納濾波器祛除加入高斯噪聲的圖象） I=imread('C:\boat.png'); J=imnoise(I,'gaussian',0,0.002); %加入高斯噪聲 %進行均值濾波 h=fspecial('average',3); %fspecial函數用于產生預定義濾波器 I2=uint8(round(filter2(h,I))); %filter2函數用于圖像濾波,此處h是濾波參數（均值），I是要處理的圖像 %進行中值濾波 I3=medfilt2(J,[3,3]); %medfilt2函數用于圖像的中值濾波 %進行維納濾波 I4=wiener2(J,[3,3]);%進行一次維納濾波 I5=wiener2(I4,[3,3]);%進行二次維納濾波 subplot(2,3,1),imshow(I),title('原圖象') subplot(2,3,2),imshow(J),title('加噪聲圖象') subplot(2,3,3),imshow(I2),title('均值濾波后圖象') subplot(2,3,4),imshow(I3),title('中值濾波后圖象') subplot(2,3,5),imshow(I4),title('維納濾波后圖象') subplot(2,3,6),imshow(I5),title('兩次維納濾波后圖象') 5、傅立葉變換 傅立葉變換是線性系統分析的一個有力的工具。它在圖像處理，特別是在圖像增強、復原和壓縮中，扮演著非常重要的作用。實際中一般采用一種叫做快速傅立葉變換（FFT）的方法，MATLAB中的fft2指令用于得到二維FFT的結果，ifft2指令用于得到二維FFT逆變換的結果。（見例6） %例6：近似沖擊函數的二維快速傅立葉變換（FFT） x=1:99;y=1:99; [X,Y]=meshgrid(x,y); A=zeros(99,99); A(49:51,49:51)=1; B=fft2(A); subplot(1,2,1),imshow(A),xlabel('空域圖象'); subplot(1,2,2),imshow(B),xlabel('時域圖象'); figure subplot(1,2,1),mesh(X,Y,A),xlabel('空域'),grid on; subplot(1,2,2),mesh(X,Y,abs(B)),xlabel('時域'),grid on; 6、圖像壓縮 在圖像的變換和壓縮中，常常用到離散余弦變換（DCT）。DCT具有能使圖像的最重要的信息集中在DCT的幾個系數上的性能。正是基于此，DCT通常應用于圖像的壓縮。（見例7） JPEG圖像壓縮算法： 輸入圖像被分成8*8或16*16的小塊，然后對每一小塊進行二維DCT（離散余弦變換）變換，變換后的系數量化、編碼并傳輸； JPEG文件解碼量化了的DCT系數，對每一塊計算二維逆DCT變換，最后把結果塊拼接成一個完整的圖像。在DCT變換后舍棄那些不嚴重影響圖像重構的接近0的系數。 DCT變換的特點是變換后圖像大部分能量集中在左上角，因為左上放映原圖像低頻部分數據，右下反映原圖像高頻部分數據。而圖像的能量通常集中在低頻部分。 %例7：DCT變換用于圖象的壓縮實例 I=imread('d:\lilizong\test.jpg'); %該圖片在安裝matlab的目錄中找，原圖為灰度圖象 I=im2double(I);%圖像存儲類型轉換 T=dctmtx(8);%離散余弦變換矩陣 B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T'); %對原圖像進行DCT變換 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); %數據壓縮，丟棄右下角高頻數據 I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T); %進行DCT反變換，得到壓縮后的圖像 imshow(I) title('原始圖像') figure; imshow(I2) title('壓縮后的圖像') 應用到的函數： I=imread('圖像文件名') :讀取圖像數據,保存在矩陣I中； imshow(I) :顯示灰度圖像I，其他用法見matlab幫助； I2=im2double(I1) :把圖像數組I1轉換成double精度類型； D=dctmtx(n) :二維離散余弦變換函數，返回n*n離散余弦變換矩陣。 一個n*n的變換矩陣T被定義成： Tpq=1/sqrt(n) ,當p=0,0<=q<=M-1； Tpq=sqrt(2/n)*cos[pi*(2q+1)*p/2n] ,當1<=p<=M-1,0<=q<=M-1。 B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2...) :塊操作函數。對圖像A的每個不同的m*n塊應用fun函數，P1，P2等為fun函數參數。在圖像邊緣用0來擴展；只有當fun的返回矩陣是m*n矩陣時，B和A的大小才相同。 figure:強制生成一個新的個繪圖窗口； 可以看出，盡管由于85%的DCT系數被拋棄而使恢復后的圖像質量有所降低，圖像內容仍能清晰可辨，達到了圖像壓縮的目的。 發(fā)表于 @ 2007年04月06日 14:25:00|評論(3)|編輯 新一篇: 部分matlab代碼 | 舊一篇: MATLAB圖像處理命令 logerer 發(fā)表于2008年1月6日 20:43:43 IP:舉報 不錯不錯，感謝博主。圖片也發(fā)上來就更好了。為什么 （378209553@QQ.com） 發(fā)表于2008年5月28日 0:48:09 IP:舉報 imshow('C:\Documents and Settings\系統維護\桌面\a.jpg');title('原圖像') I=imread('C:\Documents and Settings\系統維護\桌面\a.jpg'); figure;imhist(I),title('對應直方圖') %從得到的直方圖可以看出，圖像的對比度很低，灰度級集中在70-160范圍內，如果只取 %這個范圍內的灰度，并擴展到[0,255]，則會明顯增強圖像對比度 J=imadjust(I,[70/255 160/255],[]); figure;imshow(J),title('經灰度級調整后的圖') figure;imhist(J),title('灰度級調整后的直方圖') %MATLAB還提供了histeq函數（自動直方圖均衡化） K=histeq(I); figure;imshow(K),title('經直方圖均衡化后的圖') figure;imhist(K),title('直方圖均衡化后的直方圖') ??? Error using ==> iptcheckinput Function IMHIST expected its first input, I or X, to be two-dimensional. Error in ==> imhist>parse_inputs at 270 iptcheckinput(a, {'double','uint8','logical','uint16','int16','single'}, ... Error in ==> imhist at 57 [a, n, isScaled, top, map] = parse_inputs(varargin{:}); |
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