MATLAB 6.0 图像处理函数详解

"Matlab 6.0图形图像处理函数详细参考" 在MATLAB 6.0中，图像处理是一个强大的领域，包含了多种用于创建、分析和修改图像的函数。以下是一些重要的图像处理命令及其功能和应用示例： 1. **applylut**: 此函数用于在二进制图像中应用lookup表（LUT）进行边沿操作。例如，lut=makelut('sum(x(:))==4',2) 创建了一个LUT，然后applylut函数将这个LUT应用于二进制图像BW1，得到新的图像BW2。imshow函数用于显示原始图像和处理后的图像，便于比较。 2. **bestblk**: 这个函数确定进行块操作的最佳块大小。例如，siz=bestblk([640800],72) 返回一个建议的块大小，以适应特定的操作和图像尺寸。它通常与blkproc函数一起使用，以优化块处理效率。 3. **blkproc**: 这个函数实现了对图像的块处理，例如，可以应用某种函数（如std2）到图像的每个块上。在示例中，函数将8x8的块应用到图像I上，并对每个块执行标准差平方操作，然后将结果显示出来。相关命令如colfilt和nlfilter提供了类似的功能，但处理方式不同。 4. **brighten**: 这个函数用于调整颜色映射表的亮度，可以增加或减少图像的亮度。它可以作用于整个图像或特定的颜色映射。例如，brighten(0.5)将整体亮度提高50%。imadjust和rgbplot是相关的图像调整和可视化工具。 5. **bwarea**: 该函数计算二进制图像中的对象面积。在示例中，它计算了名为'circles.tif'的图像中的所有连通组件的总面积，返回的结果是15799像素。bwarea与其他二值图像处理函数如bweuler和bwperim一起，用于分析图像的几何特性。 6. **bweuler**: 它计算二进制图像的欧拉数，这是描述图像连通组件数量的一个指标。在示例中，它用于图像'circles.tif'，返回的结果是欧拉数，可以用来识别图像中的孔洞和连通组件。 以上只是MATLAB 6.0中图像处理部分的一小部分，实际上，MATLAB还提供了大量的其他函数，如imread、imshow、imwrite等，用于读取、显示和保存图像，以及imfilter、imresize、imrotate等，用于滤波、缩放和旋转图像。通过这些工具，用户能够进行复杂的图像分析、特征提取、图像增强和模式识别任务。在实际应用中，理解并熟练运用这些函数对于图像处理和计算机视觉项目至关重要。