matlab圖像處理課件

常用圖像操作

圖像的讀寫(xiě)與顯示操作：用imread()讀取圖像，imwrite()輸出圖像。圖像顯示于屏幕：imshow()。圖像進(jìn)行裁剪：imcrop()。圖像的插值縮放：imresize()。圖像的旋轉(zhuǎn)：imrotate()。

3/14/20231圖像增強(qiáng)功能圖像增強(qiáng)是數(shù)字圖像處理過(guò)程中常用的一種方法，目的是采用一系列技術(shù)去改善圖像的視覺(jué)效果或?qū)D像轉(zhuǎn)換成一種更適合于人眼觀察和機(jī)器自動(dòng)分析的形式。3/14/20232灰度直方圖均衡化。

灰度變換法。平滑與銳化濾波。圖像增強(qiáng)方法3/14/202332、灰度變換法照片或電子方法得到的圖像，常表現(xiàn)出低對(duì)比度即整個(gè)圖像偏亮或偏暗，為此需要對(duì)圖像中的每一像素的灰度級(jí)進(jìn)行灰度變換，擴(kuò)大圖像灰度范圍，以達(dá)到改善圖像質(zhì)量的目的。這一灰度調(diào)整過(guò)程可用imadjust()函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

3/14/202353、平滑濾波平滑技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲，基本采用在空間域上的求平均值或中值?；蛟陬l域上采取低通濾波，因在灰度連續(xù)變化的圖像中，我們通常認(rèn)為與相鄰像素灰度相差很大的突變點(diǎn)為噪聲點(diǎn)，灰度突變代表了一種高頻分量，低通濾波則可以削弱圖像的高頻成分，平滑了圖像信號(hào)，但也可能使圖像目標(biāo)區(qū)域的邊界變得模糊。3/14/202364、銳化濾波而銳化技術(shù)采用的是頻域上的高通濾波方法，通過(guò)增強(qiáng)高頻成分減少圖像中的模糊，特別是模糊的邊緣部分得到了增強(qiáng)，但同時(shí)也放大了圖像的噪聲。在Matlab中，各種濾波方法都是在空間域中通過(guò)不同的卷積模板即濾波算子實(shí)現(xiàn)，可用fspecial()函數(shù)創(chuàng)建預(yù)定義的濾波算子，然后用filter2()或conv2()函數(shù)在實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算的基礎(chǔ)上進(jìn)行濾波。3/14/20237圖像邊緣檢測(cè)和圖像分割功能（cont.）邊緣檢測(cè)算子可以檢查每個(gè)像素的鄰域并對(duì)灰度變化率進(jìn)行量化，也包括對(duì)方向的確定，其中大多數(shù)是基于方向?qū)?shù)掩模求卷積的方法。Matlab工具箱提供的edge()函數(shù)可針對(duì)sobel算子、prewitt算子、roberts算子、log算子和canny算子實(shí)現(xiàn)檢測(cè)邊緣的功能。基于灰度的圖像分割方法也可以用簡(jiǎn)單的Matlab代碼實(shí)現(xiàn)。3/14/20239圖像變換功能圖像變換技術(shù)是圖像處理的重要工具，常運(yùn)用于圖像壓縮、濾波、編碼和后續(xù)的特征抽取或信息分析過(guò)程。Matlab工具箱提供了常用的變換函數(shù)，如fft2()與ifft2()函數(shù)分別實(shí)現(xiàn)二維快速傅立葉變換與其逆變換，dct2()與idct2()函數(shù)實(shí)現(xiàn)二維離散余弦變換與其逆變換。Matlab還提供了如二值圖像的膨脹運(yùn)算dilate()函數(shù)、腐蝕運(yùn)算erode()函數(shù)等基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)與二值圖像的操作函數(shù)。3/14/202310Matlab圖像處理工具箱運(yùn)用實(shí)例為了說(shuō)明Matlab語(yǔ)言是一種簡(jiǎn)潔，可讀性較強(qiáng)的高效率編程軟件，通過(guò)運(yùn)用圖像處理工具箱中的有關(guān)函數(shù),對(duì)一幅電路板的原圖像“board.tif”進(jìn)行處理。該圖像右邊的剪切圖像為從“board.tif”中剪切出的將用于分析的子圖像塊。為了便于分析與觀察，把子圖像塊旋轉(zhuǎn)180度置于水平位置并把該圖存在名為“board_new.bmp”的圖像文件中。3/14/202311截取旋轉(zhuǎn)180度1、圖像讀取、顯示、截取、旋轉(zhuǎn)、寫(xiě)入(cont.)3/14/2023132、對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖均衡化處理先判斷看所給圖像是否為一真彩色圖像？是，將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像,以下所有的進(jìn)一步處理均采用經(jīng)過(guò)灰度化處理后的圖像作為原圖。對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖均衡化處理。通過(guò)比較灰度原圖和經(jīng)均衡化后的圖形可見(jiàn)圖像變得清晰，均衡化后的直方圖形狀比原直方圖的形狀更理想。3/14/2023142、對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖均衡化處理(cont.)m=imread(‘board_new.bmp’);n=rgb2gray(m);imshow(n);figure,imhist(n);I=histeq(n);figure,imshow(I);figure,imhist(I);3/14/202315經(jīng)直方圖均衡化后的圖像均衡化后直方圖2、對(duì)灰度圖進(jìn)行直方圖均衡化處理(cont.)3/14/2023173、灰度圖像平滑與銳化處理灰度圖像平滑與銳化處理。Matlab圖像工具箱中有多種平滑與銳化濾波函數(shù)，也可以自定義濾波算子。在此我們采用可根據(jù)圖像的局部方差來(lái)調(diào)整濾波器輸出的自適應(yīng)濾波對(duì)圖像進(jìn)行平滑，及采用拉氏算子運(yùn)算使圖像的模糊部分得到增強(qiáng)。3/14/2023183、灰度圖像平滑與銳化處理(cont.)x=imread(‘board_new.bmp’);x=rgb2gray(x);x=double(x);p=wiener2(x)