第2章-matlab图像处理工具箱.pdf
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1、Xian Univ. of Arch. & TechXian Univ. of Arch. & Tech内容提要内容提要基本要求基本要求重点难点重点难点介绍介绍Matlab软件软件的组成,常用命的组成,常用命令以及图像处理令以及图像处理函数的功能。函数的功能。图像处理函数的图像处理函数的使用。使用。了解了解Matlab软软件的组成,掌握件的组成,掌握Matlab常用基常用基本命令的使用方本命令的使用方法。法。第二章第二章 Matlab图像处理工具箱图像处理工具箱Xian Univ. of Arch. & Tech MATLAB是矩阵实验室(是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简
2、)的简称,和称,和Mathematical、Maple并称为三大数学软件。它并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 2.1 Matlab简介简介Xian Uni
3、v. of Arch. & TechMatlab 工具箱工具箱所谓所谓MatlabMatlab工具箱就是一些工具箱就是一些M M文件的集合文件的集合, , 用户可以修改工具箱中用户可以修改工具箱中的函数,更为重要的是用户可以通过编制的函数,更为重要的是用户可以通过编制M M文件来任意地添加工具文件来任意地添加工具箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了matlabmatlab语言的开放性。语言的开放性。 有三十多个工具箱大致可分为两类:有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱功能型工具箱和和领域型工具领域型工具箱箱。功能型工具箱主要用来扩充。功能型工
4、具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能用于多建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能,能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱、信种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱、信号处理工具箱号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。等。 Xian Univ. of Arch. & Tech1. 常用矩阵的生成常用矩阵的生成 (1)全)全0矩阵矩阵A=zeros(n): 生成生成
5、nn的全的全0矩阵。矩阵。A=zeros(m,n): 生成生成mn的全的全0矩阵。矩阵。A=zeros(a1,a2,a3,): 生成生成a1a2a3的全的全0 矩阵。矩阵。A=zeros(size(B): 生成与矩阵生成与矩阵B大小相同的全大小相同的全0矩阵。矩阵。 2.2 Matlab常用的基本命令常用的基本命令-常用矩阵的生成常用矩阵的生成-(1)全)全0矩阵矩阵Xian Univ. of Arch. & TechA=ones(n): 生成生成nn的全的全1矩阵。矩阵。A=ones(m,n): 生成生成mn的全的全1矩阵。矩阵。A=ones(m,n): 生成生成mn的全的全1矩阵。矩阵。A
6、=ones(a1,a2,a3,): 生成生成a1a2a3的全的全1矩阵。矩阵。A=onse(size(B): 生成与矩阵生成与矩阵B大小相同的全大小相同的全1矩阵。矩阵。 (2) 全全1矩阵矩阵1、常用矩阵的生成、常用矩阵的生成-(2)全全1矩阵矩阵Xian Univ. of Arch. & TechA=eye(n): 生成生成nn的单位矩阵。的单位矩阵。A=eye(m,n): 生成生成mn的单位矩阵。的单位矩阵。A=eye(m,n): 生成生成mn的单位矩阵。的单位矩阵。A=eye(size(B): 生成与矩阵生成与矩阵B大小相同的单位矩阵。大小相同的单位矩阵。 (3) 单位矩阵单位矩阵1、
7、常用矩阵的生成、常用矩阵的生成-(3)单位矩阵单位矩阵Xian Univ. of Arch. & TechA=rand(n): 生成生成nn的随机矩阵。的随机矩阵。A=rand(m,n): 生成生成mn的随机矩阵。的随机矩阵。A=rand(m,n): 生成生成mn的随机矩阵。的随机矩阵。A=rand(a1,a2,a3,): 生成生成a1a2a3的随机矩阵。的随机矩阵。A=rand(size(B): 生成与矩阵生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。大小相同的随机矩阵。(4)均匀分布的随机矩阵)均匀分布的随机矩阵说明:说明:rand函数产生函数产生0、1之间均匀分布的随机数。之间均匀分布的随机数。 1、
8、常用矩阵的生成、常用矩阵的生成-(4)均匀分布的随机矩阵)均匀分布的随机矩阵Xian Univ. of Arch. & TechA=randn(n): 生成生成nn的随机矩阵。的随机矩阵。A=randn(m,n): 生成生成mn的随机矩阵。的随机矩阵。A=randn(m,n): 生成生成mn的随机矩阵。的随机矩阵。A=randn(a1,a2,a3,): 生成生成a1a2a3的随机矩阵。的随机矩阵。A=randn(size(B): 生成与矩阵生成与矩阵B大小相同的随机矩阵。大小相同的随机矩阵。(5)正态分布的随机矩阵)正态分布的随机矩阵说明:说明:rand函数产生函数产生-1、1之间均匀分布的随
9、机数。之间均匀分布的随机数。1、常用矩阵的生成、常用矩阵的生成-(5)正态分布的随机矩阵)正态分布的随机矩阵Xian Univ. of Arch. & Tech(1) 矩阵每一行的元素必须用空格或逗号分开;矩阵每一行的元素必须用空格或逗号分开;(2) 在矩阵中,采用分号或回车表明每一行的结束;在矩阵中,采用分号或回车表明每一行的结束;(3) 整个输入矩阵必须包含在方括号中。整个输入矩阵必须包含在方括号中。2.简单矩阵的生成简单矩阵的生成 例如例如 (1)直接输入矩阵元素)直接输入矩阵元素2.2 Matlab常用的基本命令常用的基本命令-简单矩阵的生成简单矩阵的生成-(1)直接输入矩阵元素)直接
10、输入矩阵元素Xian Univ. of Arch. & Tech生成一个生成一个33的矩阵只要输入:的矩阵只要输入: A=1,4,7;2,2,4;3,6,2输出结果如下:输出结果如下: 263422741A例如:例如:Xian Univ. of Arch. & Tech(2)从外部数据文件调入矩阵元素从外部数据文件调入矩阵元素 用用Matlab生成的矩阵存储成二进制文件或包含数值数生成的矩阵存储成二进制文件或包含数值数据的文本文件可以生成矩阵。文本文件中,数据必须排成据的文本文件可以生成矩阵。文本文件中,数据必须排成一个数据表,数据之间用空格分隔,文件的每行包含矩阵一个数据表,数据之间用空格分
11、隔,文件的每行包含矩阵的一行,并且每一行的元素个数必须相等。的一行,并且每一行的元素个数必须相等。 例如例如 2.2 Matlab常用的基本命令常用的基本命令-简单矩阵的生成简单矩阵的生成-(2)从外部数据文件调入矩阵元素)从外部数据文件调入矩阵元素Xian Univ. of Arch. & Tech如有一个名为如有一个名为dad.dat的文件,包含以下数据:的文件,包含以下数据: 1596864476959254 用用Matlab将此文件的数据调入工作空间并生成变量将此文件的数据调入工作空间并生成变量dad。语。语句为:句为: load dad.dat %将将dad.dat中的内容调入工作空
12、间中的内容调入工作空间 dad %显示变量显示变量例如:例如:Xian Univ. of Arch. & Tech1596864476959254dad 说明:采用本方法可以创建和保存矩阵的大小没有限制,说明:采用本方法可以创建和保存矩阵的大小没有限制,还可以将其他程序生成的矩阵直接调入还可以将其他程序生成的矩阵直接调入Matlab中进行处理。中进行处理。 输出结果输出结果:Xian Univ. of Arch. & Tech(3)利用用户文件创建的)利用用户文件创建的M文件矩阵文件矩阵 用户可以使用用户可以使用M文件生成自己的矩阵,文件生成自己的矩阵,M文件是一种文件是一种包含包含Matla
13、b代码的文本文件,这种文件的扩展名为代码的文本文件,这种文件的扩展名为“.m”,所包含的内容就是把在,所包含的内容就是把在Matlab的命令行上键入的命令行上键入的矩阵生成命令存入一个文件。的矩阵生成命令存入一个文件。 2.2 Matlab常用的基本命令常用的基本命令-简单矩阵的生成简单矩阵的生成-(3)利用用户文件创建)利用用户文件创建M文件矩阵文件矩阵Xian Univ. of Arch. & Tech(4)利用小矩阵生成大矩阵)利用小矩阵生成大矩阵 例:用矩阵例:用矩阵A生成大矩阵生成大矩阵B。 1596864476959254AB=A A+32; A+48 A+16 2.2 Matla
14、b常用的基本命令常用的基本命令-简单矩阵的生成简单矩阵的生成-(4)利用小矩阵生成大矩阵(含例子)利用小矩阵生成大矩阵(含例子)Xian Univ. of Arch. & Tech1721252249535754242220205654525223222521555457532518212057505352333741381596403836368644393841377695413437369254B输出结果输出结果:Xian Univ. of Arch. & Tech3.向量的生成向量的生成 (1)利用冒号)利用冒号“:”生成向量生成向量 冒号冒号“:”适用下列格式生成均匀等分向量:适用下
15、列格式生成均匀等分向量: x=j:k x=j:i:k例如:输入语句例如:输入语句 x1=1:6 x2=1:0.5:3 x3=6:-1:1输出结果如下:输出结果如下:x1= 1 2 3 4 5 6 x2= 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000 x3= 6 5 4 3 2 12.2 Matlab常用的基本命令常用的基本命令-向量的生成向量的生成-(1)利用冒号生成向量)利用冒号生成向量Xian Univ. of Arch. & Tech(2)利用)利用linspace函数生成向量函数生成向量linspace函数生成线性等分向量,它的功能类似冒号函数生成线性等分向量,
16、它的功能类似冒号算子,但是它直接给出元素的个数。从而给出各个元算子,但是它直接给出元素的个数。从而给出各个元素的值。其格式如下:素的值。其格式如下: x= linspace(a,b) x= linspace(a,b,n)例如:例如: 输入语句输入语句 x= linspace(1.2,5,4);输出入下结果:输出入下结果: x= 1.2000 2.4667 3.7333 5.0000 2.2 Matlab常用的基本命令常用的基本命令-简单矩阵的生成简单矩阵的生成-(2)利用小矩阵生成大矩阵(含例子)利用小矩阵生成大矩阵(含例子)Xian Univ. of Arch. & Tech2.2 Matl
17、ab常用的基本命令常用的基本命令-简单简单矩阵的生成矩阵的生成-(4)利用小矩阵生成大矩阵(含例子)利用小矩阵生成大矩阵(含例子) (3)利用)利用logspace函数生成向量函数生成向量Logspace函数生成对数等分向量,直接给出元素个数,函数生成对数等分向量,直接给出元素个数,从而给出各个元素的值。其格式如下:从而给出各个元素的值。其格式如下: x= logspace(a,b) x= logspace(a,b,n) x= logspace(a,pi)例如:例如: 输入语句输入语句 x= logspace (1,2,4);输出入下结果:输出入下结果: x= 10.0000 21.5443
18、46.4159 100.0000 Xian Univ. of Arch. & Tech2.4 Matlab中的图像类型及类型转换中的图像类型及类型转换 2.4.1 图像和图像数据 2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型 2.4.3 Matlab图像类型转换 2.4.4 图像文件的读写和查询 2.4.5 图像文件的显示 2.4.6 不同类型的图像显示方法Xian Univ. of Arch. & TechDouble 型:型:64位浮点型,位浮点型, 优点是使用中不需要类型的转换。优点是使用中不需要类型的转换。Unit 8 型:型:无符号整数,优点是节省空间。无符号整数,优点是节省空间。 M
19、atlab工具箱的大部分操作和函数,工具箱的大部分操作和函数, 都不支持都不支持Unit8型,计算时需要转换型,计算时需要转换 成成Double型。型。2.4.1 图像和图像数据图像和图像数据Xian Univ. of Arch. & Tech Unit8 到到double的转换的转换图像类型图像类型Matlab语句语句索引色索引色Bdouble(A)+1灰度或真彩色灰度或真彩色B=double(A)/255二值图像二值图像B=double(A)Unit8到到double的转换的转换Xian Univ. of Arch. & Tech图像类型图像类型Matlab语句语句索引色索引色Bunit8
20、 ( round ( A-1 ) )灰度或真彩色灰度或真彩色B = unit8 ( round ( A*255 ) )二值图像二值图像B = logical ( unit8 ( round (A) ) ) double 到到unit8的转换的转换double到到unit8的转换的转换Xian Univ. of Arch. & Tech2.4 Matlab中的图像类型及类型转换中的图像类型及类型转换 2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型 2.4.1 图像和图像数据 2.4.3 Matlab图像类型转换 2.4.4 图像文件的读写和查询 2.4.5 图像文件的显示 2.4.6 不同类型的图像
21、显示方法Xian Univ. of Arch. & Tech 真彩色图像真彩色图像索引色图像索引色图像灰度图像灰度图像二值图像二值图像图像序列图像序列R、G、B三个分量表示一个像三个分量表示一个像素的颜色。对于一个尺寸为素的颜色。对于一个尺寸为m n的真彩色图像,其数据结的真彩色图像,其数据结构为构为m n 3。R包括两个结构:调色板、包括两个结构:调色板、图像数据矩阵图像数据矩阵。二维数据矩阵,每个像素二维数据矩阵,每个像素只取两个灰度值,只取两个灰度值,0或或1。四维数据矩阵,四维数据矩阵, 例如,例如,5幅幅400 300真彩色序列真彩色序列,其大小为:,其大小为: 400 300 3
22、5二维数据矩阵,二维数据矩阵, double型,值域为型,值域为0,1 unit8型,值域为型,值域为0,255。2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型图像处理工具箱所支持的图像类型Xian Univ. of Arch. & Tech真彩色图像的结构真彩色图像的结构 真彩色图像的结构真彩色图像的结构Xian Univ. of Arch. & Tech索引色图像的结构索引色图像的结构 索引色图像的结构索引色图像的结构Xian Univ. of Arch. & Tech灰度图像的结构灰度图像的结构 灰度图像的结构灰度图像的结构Xian Univ. of Arch. & Tech二值图像的结构二
23、值图像的结构 二值图像的结构二值图像的结构Xian Univ. of Arch. & Tech2.4 Matlab中的图像类型及类型转换中的图像类型及类型转换 2.4.1 图像和图像数据 2.4.3 Matlab图像类型转换 2.4.4 图像文件的读写和查询 2.4.5 图像文件的显示 2.4.6 不同类型的图像显示方法 2.4.2 图像处理工具箱所支持的图像类型Xian Univ. of Arch. & Tech 1. dither函数函数例例2-4-12.4.3 图像类型转换图像类型转换- 1.dither函数函数格式格式 X=dither(I1,map) bw=dither(I2) X=
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