MATLAB高级图像处理：实用命令与示例

本篇文档主要介绍了MATLAB中的高级图像及影像处理应用，着重讲解了一些关键函数和操作。以下是从标题和描述中提炼出的知识点： 1. **applylut** 函数：这个函数在二进制图像（BW）中使用查找表（lut）进行边缘处理。通过创建一个查找表lut，例如lut=makelut('sum(x(:))==4',2)，可以改变图像的某些特性。例子中，通过调用imread读取图像'文本.tif'，然后将该图像应用lut处理，最后使用imshow显示原始图像和处理后的结果。 2. **makelut** 命令：makelut用于创建查找表，如上面的lut，通常与applylut一起使用，用于定义特定的条件或变换。 3. **bestblk** 函数：此函数帮助确定在进行块操作时的理想块尺寸，如siz=bestblk([640800],72)，这在需要对图像进行局部处理时非常有用。它与blkproc配合，用于块级别的图像处理。 4. **blkproc** 函数：这是一个多功能工具，支持显式块操作，允许用户指定块大小、边界处理等。通过示例，它展示了如何对图像I进行标准化处理，并用imshow显示原图和处理后的结果。涉及到的其他函数有colfilt, nlfilter, inline等。 5. **brighten** 函数：用于调整颜色映像的亮度，提供了多种调用方式，如brighten(beta)、newmap=brighten(map,beta)等。与imadjust和rgbplot等命令一起使用，可以增强图像的视觉效果。 6. **bw** 和 **area** 函数：bwarea用于计算二进制图像中对象的总面积，如计算BW=imread('circles.tif')图像中圆圈的总面积。这对于分析图像中物体的数量和大小非常有用，bweuler函数则用于计算二进制图像的欧拉数，反映对象的拓扑特征。 7. **bweuler** 函数：与bwarea不同，bweuler计算的是二进制图像的欧拉数，这对于评估孔洞和分形结构很有帮助。通过例子展示了如何应用在'circles.tif'图像上。 这些函数和命令是MATLAB图像处理工具箱中的核心组件，熟练掌握它们能够帮助用户在处理各种图像数据时实现高效且精确的操作，从而进行深入的图像分析和算法开发。