MATLAB图像处理实例.docx

Matlab图像处理基本操作
文/天神

一、图像基本操作
1.读取图像并显示：
>>clear;closeall%清空Matlab工作平台所有变量（准备工作）>>I=imread('pout.tif');%该图像是Matlab图形工具箱中自带的图像(\toolbox\images\imdemos)>>imshow(I)

2.检查内存（数组）中的图像：
>>whos
NameSizeBytesClass
I291x24069840uint8array
Grandtotalis69840elementsusing69840bytes
表示该图像采用8位存储方式并占用了69840B的存储空间。
3.实现图像直方图均衡化：
>>figure,imhist(I)%在新图中显示图像I的直方图
>>I2=histeq(I);%均衡化以后的图像存在I2数组中(图像灰度值扩展到整个灰度范围,对比度提高)>>figure,imshow(I2)%显示均衡化后的图像>>figure,imhist(I2)%显示均衡后的灰度值分布情况
8位图像取值范围：[0,255]，16位图像取值范围：[0,655351]，双精度图像取值范围：[0,1]

4.保存图像：
>>imwrite(I2,'pout2.png');%将图像由原先的tif格式另存为png格式

5.检查新生成文件的信息：
>>imfinfo('pout2.png')%观察保存图像的文件信息
ans=
Filename:'pout2.png'%文件名FileModDate:'11-Apr-200921:55:35'%文件修改日期FileSize:36938%文件大小Format:'png'%文件格式FormatVersion:[]%格式Width:240%文件宽度Height:291%文件高度BitDepth:8%文件位深度ColorType:'grayscale'%颜色类型
……
二、图像处理Matlab的应用：
实例：消除rice.png图像中亮度不一致的背景，并使用阈值将修改后的图像转换为二值图像，使用成员标记返回图像中对象的个数以及统计特性。按照如下步骤进行：
1.读取和显示图像
>>clear;closeall>>I=imread('rice.png');>>imshow(I)

2.估计图像背景：
图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度，用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作，去掉那些不完全包括在圆盘中的对象，从而实现对背景亮度的估计。
>>clear;closeall>>I=imread('rice.png');>>imshow(I)>>background=imopen(I,strel('disk',15));>>imshow(background)>>figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0,255]);>>set(gca,'ydir','reverse');

显示了背景图（左）和背景表面图（右）

3.从原始图像中减去背景图像（原始图像I减去背景图像得到背景较为一致的图像）：
>>I2=imsubtract(I,background);>>figure,imshow(I2)

4.调节图像的对比度(图像较暗，可用imadjust函数命令来调节图像的对比度)
>>I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[01]);>>figure,imshow(I3);

5.使用阈值操作将图像转换为二进制(二值)图像(bw),调用whos命令查看图像的存储信息.
>>level=graythresh(I3);%图像灰度处理>>bw=im2bw(I3,level);%图像二值化处理>>figure,imshow(bw)%显示处理后的图片
>>whosNameSizeBytesClass
I256x25665536uint8arrayI2256x25665536uint8arrayI3256x25665536uint8arraybackground256x25665536uint8arraybw256x25665536logicalarraylevel1x18doublearray
Grandtotalis327681elementsusing327688bytes

6.检查图像中对象个数（bwlabel函数表示了二值图像中的所有相关成分并返回在图像中找到的对象个数）
>>[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4);
>>numObjects
numObjects=
101
表示图像中的米粒对象个数是101.

7.检查标