MATLAB图像处理常用函数详解

本文主要介绍了MATLAB中一些常用的图像处理函数，包括它们的功能、语法以及相关的使用示例，旨在帮助用户理解和应用这些函数进行图像处理。 1. `applylut` `applylut`函数用于在二进制图像中利用lookup表（LUT）进行边沿操作。它接受两个参数，`BW`是输入的二进制图像，`lut`是lookup表。例如，`lut=makelut('sum(x(:))==4',2)`创建了一个LUT，然后`BW2=applylut(BW1,lut)`应用这个LUT到`BW1`上。`makelut`是创建lookup表的辅助函数。 2. `bestblk` `bestblk`函数用于确定进行块操作的最佳块大小。它返回一个二维数组`siz`，表示最佳的行和列尺寸。例如，`siz=bestblk([640 800],72)`将返回最佳的块大小以适应72个处理器。此函数常与`blkproc`一起使用。 3. `blkproc` `blkproc`函数实现图像的显式块操作。它可以处理各种操作，如`std2`，并支持自定义函数。例如，`I2=blkproc(I,[88],'std2(x)*ones(size(x))')`应用标准差操作到8x8的块上。`colfilt`、`nlfilter`和`inline`是相关命令，提供类似或更复杂的滤波功能。 4. `brighten` `brighten`函数用于调整颜色映射表的亮度，可以增加或降低图像的整体亮度。例如，`newmap=brighten(map,beta)`会改变`map`的亮度，`beta`是亮度调整系数。同时，`brighten(fig,beta)`可以应用于图形窗口`fig`。 5. `bwarea` `bwarea`函数计算二进制图像中对象的面积。例如，`total=bwarea(BW)`返回`BW`中的所有对象的总面积。这在检测和分析图像中的物体时非常有用。 6. `bweuler` `bweuler`函数计算二进制图像的欧拉数，这是拓扑特性，可用于识别图像中的连通组件。例如，`eul=bweuler(BW,n)`返回`BW`的欧拉数，`n`是可选的参数，用于指定连通组件的个数。 以上只是MATLAB图像处理函数的一部分，每个函数都有其特定的用途，熟练掌握这些函数可以帮助用户在图像分析、增强、滤波等方面进行高效的工作。在实际使用中，可以根据需求结合其他函数，如`imread`读取图像，`imshow`显示图像，`imadjust`进行图像对比度调整等，构建更复杂的图像处理流程。