數(shù)字圖像處理-Matlab圖像處理工具箱

Matlab圖像處理工具箱一、Matlab簡介Matlab是MatrixLaboratory的縮寫，是當今很流行的科學計算軟件。信息技術、計算機技術發(fā)展到今天，科學計算在各個領域得到了廣泛的應用，在諸如控制論、時間序列分析、系統(tǒng)仿真、圖像信號處理等方面產(chǎn)生了大量的矩陣及其他計算問題，，Matlab軟件適時推出，為人們提供了一個方便的數(shù)值計算平臺。Matlab軟件主要由主包、Simulink和工具箱3部分組成。1.1Matlab主包（1）Matlab語言Matlab語言是一種基于矩陣/數(shù)組的高級語言，它具有流程控制語句、函數(shù)、數(shù)據(jù)結構、輸入輸出，以及面向對象的程序設計特性。（2）Matlab工作環(huán)境Maltlab工作環(huán)境集成了許多工具和程序，用戶用工作環(huán)境中提供的功能完成他們的工作。（3）句柄圖形句柄圖形是Matlab的圖形系統(tǒng)，它包括一些高級命令，用于實現(xiàn)二維和三維數(shù)據(jù)可視化、圖像處理、動畫等功能；還有一些低級命令，用來定制圖形的顯示，以及建立Matlab應用程序的圖形用戶界面。（4）Matlab數(shù)學函數(shù)庫Matlab數(shù)學函數(shù)庫是數(shù)學運算的一個巨大集合，該函數(shù)庫既包含了各類簡單函數(shù)，也包含了矩陣轉置、特征值、貝塞爾函數(shù)、快速傅里葉變換等復雜函數(shù)。（5）Matlab應用程序接口(API)Matlab應用程序接口是一個Matlab語言向C和Fortran等其他高級語言進行交互的庫，包括讀寫Matlab數(shù)據(jù)文件(MAT文件)。1.2Simulink

Simulink是用于動態(tài)系統(tǒng)仿真的交互式系統(tǒng)。Simulink允許用戶在屏幕上繪制框圖模擬一個系統(tǒng)，并能夠動態(tài)地控制該系統(tǒng)。Simulink采用鼠標驅動方式，能夠處理線性、非線性、連續(xù)、離散、多變量以及多級系統(tǒng)。此外，Simulink還為用戶提供了SimulinkExtensions（擴展）和Blocksets3（模塊集）2個附加項。1.3Matlab工具箱

Matlab工具箱是Matlab用來解決各個領域特定問題的函數(shù)庫，它是開放式的，可以應用，也可以根據(jù)需要進行擴展。Matlab提供的工具箱為用戶提供了豐富而實用的資源，工具箱的內容非常廣泛，涵蓋了科學研究的很多門類。目前，已有涉及數(shù)學、控制、通信、信號處理、圖像處理、經(jīng)濟、地理等多種學科的20多種Matlab工具箱投入應用。

二、Matlab常用的基本命令1.常用矩陣的生成

（1）全0矩陣

A=zeros(n):生成n×n的全0矩陣。A=zeros(m,n):生成m×n的全0矩陣。A=zeros(a1,a2,a3,…):生成a1×a2×a3×…的全0矩陣。A=zeros(size(B)):生成與矩陣B大小相同的全0矩陣。（2）全1矩陣A=ones(n):生成n×n的全1矩陣。A=ones(m,n):生成m×n的全1矩陣。A=ones(［m,n］):生成m×n的全1矩陣。A=ones(a1,a2,a3,…):生成a1×a2×a3×…的全1矩陣。A=onse(size(B)):生成與矩陣B大小相同的全1矩陣。（3）單位矩陣

A=eye(n):生成n×n的單位矩陣。A=eye(m,n):生成m×n的單位矩陣。A=eye(［m,n］):生成m×n的單位矩陣。A=eye(size(B)):生成與矩陣B大小相同的單位矩陣。

（4）均勻分布的隨機矩陣A=rand(n):生成n×n的隨機矩陣。A=rand(m,n):生成m×n的隨機矩陣。A=rand(［m,n］):生成m×n的隨機矩陣。A=rand(a1,a2,a3,…):生成a1×a2×a3×…的隨機矩陣。A=rand(size(B)):生成與矩陣B大小相同的隨機矩陣。（5）正態(tài)分布的隨機矩陣A=randn(n):生成n×n的隨機矩陣。A=randn(m,n):生成m×n的隨機矩陣。A=randn(［m,n］):生成m×n的隨機矩陣。A=randn(a1,a2,a3,…):生成a1×a2×a3×…的隨機矩陣。A=randn(size(B)):生成與矩陣B大小相同的隨機矩陣。2.簡單矩陣的生成在Matlab中，可以采用多種不同的方式生成矩陣。（1）直接輸入矩陣元素對于較小的簡單矩陣，從鍵盤上直接輸入矩陣是最常用的數(shù)值矩陣創(chuàng)建方法。需要遵循以下幾個基本原則。①矩陣每行的元素必須用空格或逗號分開；②在矩陣中，采用分號或回車表明每行的結束；③整個輸入矩陣必須包含在方括號中。

（2）從外部數(shù)據(jù)文件調入矩陣元素用Matlab生成的矩陣存儲成二進制文件或包含數(shù)值數(shù)據(jù)的文本文件可以生成矩陣。文本文件中，數(shù)據(jù)必須排成一個數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)之間用空格分隔，文件的每行包含矩陣的一行，并且每行的元素個數(shù)必須相等。（3）利用用戶文件創(chuàng)建的M文件矩陣用戶可以使用M文件生成自己的矩陣。M文件是一種包含Matlab代碼的文本文件，這種文件的擴展名為.m，所包含的內容就是把在Matlab的命令行上輸入的矩陣生成命令存入一個文件。3.向量的生成Matlab可以采用多種不同的方式生成向量。（1）利用冒號“：”生成向量冒號“：”是Matlab中常用算子之一，不僅可以作數(shù)組下標，對數(shù)組元素進行引用、增加和刪除，還可以用來生成向量。

冒號“：”使用下列格式生成均勻等分向量：x=j:k如果j<k，則生成向量x=［j,j+1,j+2,…,k］；如果j>k，則生成空向量x=［］；x=j:i:k如果i>0且j<k或i<0且j>k，則生成向量x=［j,j+i,j+2i,…,k］；如果i>0且j>k或i<0且j<k，則生成空向量x=［］；三、圖像處理工具箱簡介

Matlab是一種基于向量（數(shù)組）而不是標量的高級程序語言，因而Matlab從本質上就提供了對圖像的支持。從圖像的數(shù)字化過程可以知道，數(shù)字圖像實際上就是一組有序離散的數(shù)據(jù)，使用Matlab可以對這些離散數(shù)據(jù)形成的矩陣進行一次性的處理。1.圖像采集與導出

圖像采集工具箱提供了大量的函數(shù)用于采集圖像和視頻信號。該工具箱支持的硬件設備包括工業(yè)標準的PC圖像采集卡和相應的設備。Matlab的ImageProcessingToolbox支持多種圖像數(shù)據(jù)格式，這些圖像文件格式主要有JPEG、TIFF、HDF、HDF.EOS和DICOM。同時，Matlab中還可以導入/導出AVI格式的數(shù)據(jù)文件，支持其他工業(yè)標準的數(shù)據(jù)文件格式。2.圖像分析與增強

Matlab的ImageProcessingToolbox提供了大量的用于圖像處理的函數(shù)，利用這些函數(shù)，可以分析圖像數(shù)據(jù)，獲取圖像細節(jié)信息，并且設計相應的濾波算子，濾除圖像數(shù)據(jù)所包含的噪聲。圖像處理工具箱還提供了Radon變換（來重構圖像，而離散余弦變換（JPEG圖像壓縮核心算法）可以作為實現(xiàn)新的壓縮算法的核心。在圖像處理工具箱中還包含了眾多數(shù)學形態(tài)學函數(shù)，這些函數(shù)可以用于處理灰度圖像或者二值圖像，可以快速實現(xiàn)邊緣檢測、圖像去噪、骨架提取和粒度測定等算法。此外還包含一些專用的數(shù)學形態(tài)學函數(shù)，例如填充處理、峰值檢測、分水嶺分割等，且所有的數(shù)學形態(tài)學函數(shù)都可以處理多維圖像數(shù)據(jù)。3.圖像處理

圖像處理工具箱提供了很多高層次的圖像處理函數(shù)，這些函數(shù)包括排列、變換和銳化等操作。同樣，利用這些函數(shù)能夠完成裁減圖像和尺寸變換等操作。4.數(shù)據(jù)可視化

Matlab本身就是功能強大的數(shù)據(jù)可視化工具，可以通過各種形式顯示分析數(shù)據(jù)，例如灰度直方圖、等高線、蒙太奇混合、像素分析、圖層變換及材質貼圖等。利用可視化的圖形，不僅能夠評估圖形圖像的特性，還能夠分析圖像中的色彩分布情況。5.算法開發(fā)與發(fā)布

Matlab允許用戶自己開發(fā)算法，并且將其封裝起來，不斷擴展到工具箱函數(shù)中。此外，也可以在支持Matlab的平臺上共享用戶所開發(fā)的算法，并將算法同已有的C代碼結合在一起，完成算法的發(fā)布工作。除此之外，Matlab還可以將用戶開發(fā)的GUI、圖像處理算法等應用程序發(fā)布為C或者C++源代碼，進而編譯生產(chǎn)COM組件或者Java接口，將Matlab開發(fā)的算法同其他開發(fā)工具結合起來。四、Matlab中的圖像類型及類型轉換1.圖像和圖像數(shù)據(jù)

Matlab中的數(shù)字圖像是由一個或多個矩陣表示的。這意味著Matlab強大的矩陣運算功能完全可以應用于圖像，那些適用于矩陣運算的語法對Matlab中的數(shù)字圖像同樣適用。在缺省的情況下，Matlab將圖像中的數(shù)據(jù)存儲為雙精度類型（double），即64bit浮點數(shù)。這種存儲方法的優(yōu)點在于，使用中不需要數(shù)據(jù)類型的轉換，因為幾乎所有的Matlab及其工具箱函數(shù)都可以使用double作為參數(shù)類型。然而對于圖像存儲來說，用64bit表示圖像數(shù)據(jù)會導致巨大的存儲量，所以Matlab還支持圖像數(shù)據(jù)的另一種類型無符號整型（uint8），即圖像矩陣中的每個數(shù)據(jù)占用1個字節(jié)。Matlab及工具箱中的大多數(shù)操作及函數(shù)（比如最基本的矩陣相加）都不支持uint8類型。uint8的優(yōu)勢僅在于節(jié)省存儲空間，在涉及運算時將其轉換成double型。2.圖像處理工具箱所支持的圖像類型

圖像處理工具箱支持4種圖像類型，它們是：真彩色圖像（RGBimages）索引色圖像（indeximages）灰度圖像（intensityimages）二值圖像（binaryimages）此外，Matlab還支持由多幀圖像組成的圖像序列。3.真彩色圖像

真彩色圖像用R、G、B3個分量表示1個像素的顏色，所以對1個尺寸為m×n的真彩色圖像來說，其數(shù)據(jù)結構就是一個m×n×3的多維數(shù)組。如果要讀取圖像中(100，50)處的像素值，可以查看三元組(100,50,1∶3).真彩色圖像可用雙精度存儲，此時亮度值的范圍是［0,1］。比較符合習慣的存儲方法是用無符號整型存儲，亮度值的范圍為［0,255］。圖1真彩色圖像的結構4.索引色圖像

Matlab中的索引色圖像包含2個結構，一個是調色板；另外一個是圖像數(shù)據(jù)矩陣。調色板是一個有3列和若干行的色彩映像矩陣，矩陣的每行都代表一種色彩，通過3個分別代表紅、綠、藍顏色強度的雙精度數(shù)，形成一種特定的顏色。需要注意的是Matlab中的調色板的色彩強度是［0,1］中的浮點數(shù)，0代表最暗，1代表最亮。圖2索引色圖像的結構5.灰度圖像

存儲灰度圖像只需要一個數(shù)據(jù)矩陣，數(shù)據(jù)類型可以是double，值域為[0,1]，也可以是uint8，值域[0,255]。6.二值圖像與灰度圖像相同，二值圖像只需一個數(shù)據(jù)矩陣，每個像素只有2個灰度值。二值圖像可以采用uint8或double類型存儲，工具箱中以二值圖像作為返回結果的函數(shù)都使用uint8類型。圖4是一幅二值圖像的結構圖4二值圖像的結構7.圖像序列

圖像處理工具箱支持將多幀圖像連接成圖像序列。圖像序列是一個四維的數(shù)組，圖像幀的序號在圖像的長、寬、顏色深度之后構成第四維。比如一個包含了5幅400×300真彩色圖像的序列，其大小為400×300×5。要將分散的圖像合并成圖像序列可以使用Matlab的cat函數(shù)，前提是各圖像的尺寸必須相同，如果是索引色圖像，調色板也必須是一樣的。

比如要將A1、A2、A3、A4、A5五幅圖像合并成一個圖像序列A，Matlab語句為A=cat(4，A1，A2，A3，A4，A5)也可以從圖像序列中抽出1幀，比如語句FRM3=MULTI(：、：、：、3)是將序列MULTI中的第3幀抽出來賦給矩陣FRM3。8.Matlab圖像類型轉換

工具箱中提供了許多圖像類型轉換的函數(shù)，從這些函數(shù)的名稱就可以看出它們的功能。(1)dither函數(shù)

功能：圖像抖動。格式：X=dither(I1，map)bw=dither(I2)(2)gray2ind函數(shù)功能：將灰度圖像轉換成索引圖像。格式：[X,map]=gray2ind(I,n)

(3)grayslice函數(shù)功能：通過設定閾值將灰度圖像轉換成索引色圖像。格式：X=grayslice(I,n)X=grayslice(I,v)(4)imb2bw函數(shù)

功能：將灰度圖像、索引色圖像和真彩色圖像轉化成二值圖像。格式：BW=im2bw(I,level)BW=im2bw(X,map,level)BW=im2bw(RGB,level)(5)ind2gray函數(shù)功能：將索引圖像轉換成灰度圖像。格式：I=Ind2gray(X,map)(6)ind2rgb函數(shù)

功能：將索引色圖像轉換成真彩色圖像。格式：RGB=ind2rgb(X,map)(7)mat2gray函數(shù)

功能：將一個數(shù)據(jù)矩陣轉換成一幅灰度圖像。格式：I=mat2gray(A,［aminamax］)I=mat2gray(A)(8)rgb2gray函數(shù)功能：將一幅真彩色圖像轉換成灰度圖像。格式：I=rgb2gray(RGB)newmap=rgb2gray(map)(9)rgb2ind函數(shù)功能：將真彩色圖像轉換成索引色圖像。格式：RGB=rgb2ind(X,map)

9.圖像文件的讀寫和查詢

Matlab為用戶提供了特殊的函數(shù)，用于從圖像格式的文件中讀寫圖像數(shù)據(jù)。其中，讀取圖形文件格式的圖像需要用imread函數(shù)，寫入一個圖形文件格式的圖像需要調用imwrite函數(shù)；而獲取圖形文件格式的圖像的信息需要調用imfinfo＼ind2rgb函數(shù)，以Mat文件加載或保存矩陣數(shù)據(jù)用load＼save函數(shù)，顯示加載到Matlab中的圖像用image＼imagesc。

(1)圖形圖像文件的讀取利用函數(shù)imread可以完成圖形圖像文件的讀取操作，其語法如下：A=imread(filename,fmt)［X,map］=imread(filename,fmt)［…］=imread(filename)［…］=imread(filename,idx)（只對TIF格式的文件）［…］=imread(filename,ref)（只對HDF格式的文件）

imread函數(shù)可以從任何Matlab支持的圖形文件中以特定的位寬讀取圖像。通常情況下，讀取的大多數(shù)圖像均為8bit。當這些圖像加載到內存中時，Matlab就將其存儲在類uint8中。此外，Matlab還支持16bit的PNG和TIF圖像，所以，當讀取這類文件時，Matlab就將其存儲在類uint16中。需要注意的是，對于索引圖像來說，即使圖像陣列的本身為類uint8或類uint16，imread函數(shù)仍然將顏色映像表讀取并存儲到一個雙精度的浮點類型的陣列中。(2)圖形圖像文件的寫入（保存）

利用imwrite函數(shù)可以完成圖形圖像文件的讀取操作，其語法如下imwrite(A,filename,fmt)imwrite(X,map,filename,fmt)imwrite(...,filename)imwrite(...,parameter,value)當利用imwrite函數(shù)保存圖像時，Matlab缺省的保存方式就是將其簡化到uint8的數(shù)據(jù)格式。在Matlab中使用的許多圖像都是8bit，并且大多數(shù)的圖像文件并不需要雙精度的浮點數(shù)據(jù)。與讀取圖形圖像文件類似，Matlab就將其存儲在16bit的數(shù)據(jù)中。(3)圖形圖像文件信息的查詢

Matlab提供了imfinfo函數(shù)用于從圖像文件中查詢其信息。所獲取的信息依文件類型的不同而不同。但是不管哪種類型的圖像文件，至少包含下面的內容。文件名。(如果該文件不在當前路徑下，還包含該文件的完整路徑。)文件格式；文件格式的版本號；文件修改時間；文件的字節(jié)大小；圖像的寬度（像素）；圖像的長度（像素）；每個像素的位數(shù)；圖像類型。即該圖像是RGB(真彩)