MATLAB 6.0 图像处理函数详解

"Matlab 6.0图形图像处理函数详细列表.pdf" 在MATLAB 6.0中，图像处理是一门强大的技术，涉及到多种函数，可以帮助用户进行各种复杂的图像操作。以下是一些重要的图像处理命令及其功能： 1. **applylut**： - 功能：这个函数用于在二进制图像上应用lookup表（lut）进行边缘操作。 - 语法：`A=applylut(BW,lut)` - 示例中创建了一个lut，然后将其应用于名为'text.tif'的图像，通过显示原图和处理后的图像来对比效果。 2. **bestblk**： - 功能：确定进行块操作时的最佳块大小，以适应特定的操作和数据。 - 语法：`siz=bestblk([mn],k)` 或 `[mb,nb]=bestblk([mn],k)` - 示例中找到适合72x72像素操作的最佳块大小，结果是64x50，这可以用于`blkproc`函数中的块尺寸。 3. **blkproc**： - 功能：实现图像的块级操作，可以用于各种图像处理任务。 - 语法：`B=blkproc(A,[mn],fun)`，还可以添加额外参数和边界选项。 - 示例中将'alumgrns.tif'图像进行块标准化处理，然后显示原图和处理后的图像。 4. **brighten**： - 功能：调整颜色映射表的亮度，使得图像整体变亮或变暗。 - 语法：`brighten(beta)`，`newmap=brighten(map,beta)` 或 `brighten(fig,beta)` - 可以配合`imadjust`和`rgbplot`命令使用，对彩色图像的亮度进行调整。 5. **bwarea**： - 功能：计算二进制图像中各个对象的总面积。 - 语法：`total=bwarea(BW)` - 示例中读取'circles.tif'图像，计算并显示图像中所有对象的总面积。 6. **bweuler**： - 功能：计算二进制图像的欧拉数，这是识别图像中连通组件数量的一种方法。 - 语法：`eul=bweuler(BW,n)` - 示例中对'circles.tif'图像进行欧拉数计算，可用于分析图像的连通结构。 这些函数只是MATLAB 6.0图形和图像处理功能的一小部分，它们展示了MATLAB在处理和分析图像时的灵活性和强大性。通过组合使用这些命令，可以实现更复杂的图像处理任务，如图像增强、分割、特征提取等。其他相关的函数，如`colfilt`，`nlfilter`和`inline`，提供了更多的滤波和自定义函数应用能力，进一步扩展了MATLAB在图像处理领域的应用范围。