Matlab 6.0图像处理关键函数清单与示例

Matlab 6.0图形图像处理函数详细列表提供了Matlab 6.0版本中一系列强大的图像处理工具，这些工具对于理解和操作数字图像至关重要。以下是部分关键函数及其功能的详细介绍： 1. **applylut**：此函数用于在二进制图像中使用查找表（lut）进行边缘操作。它接受一个二值图像（BW）和一个查找表作为输入，通过对图像中的像素值进行映射，可以改变图像的某些特征。例如，`lut=makelut('sum(x(:))==4',2)` 创建了一个查找表，然后`BW1`和`BW2`之间的区别就是应用了这个lut后的结果。`imshow`用于显示原始和处理后的图像。 2. **bestblk**：此函数帮助确定在块操作中使用的块大小。通过输入矩阵`[mn]`和指定的块大小`k`，函数返回最优的行和列尺寸。`siz=bestblk([640800],72)` 是一个实例，输出的`siz`是根据图像大小和块大小选择的最佳块尺寸。`blkproc`函数本身则是实现图像块处理的核心工具。 3. **blkproc**：这是一个高级图像处理函数，支持显式块操作，可以应用于整个图像或指定区域，使用不同的处理函数（如`'std2(x)*ones(size(x))'`）。`I2`变量的创建展示了如何对图像`I`应用一个自定义函数。`colfilt`, `nlfilter`, 和 `inline`是可能与`blkproc`一起使用的其他函数。 4. **brighten**：此函数调整颜色映射的亮度，可以通过单一参数`beta`或与现有映射表一起使用来改变图像的整体亮度。`imadjust`和`rgbplot`是与亮度调整相关的其他图像调整工具。 5. **bw area** 和 **bw euler**：这两个函数针对二进制图像提供面积计算（`bwarea`）和欧拉数计算（`bweuler`），这对于分析图像元素的连接性和复杂性很有用。例如，`bwarea(BW)` 返回图像中白色区域的像素总数，`bweuler(BW,n)` 则计算图像的连通组件数量和空洞数量。`imshow`可用于预览原始图像，而`bwarea`和`bweuler`的结果则提供关于图像结构的定量信息。 这些函数只是Matlab 6.0图像处理功能的一小部分，它们共同构建了一个强大的工具集，能够处理诸如滤波、边缘检测、色彩调整、形状分析等众多图像处理任务。熟练掌握这些函数有助于在研究、教育和工业应用中实现高质量的图像分析和可视化。