MATLAB图像处理函数大全:图像变换、模拟噪声生成、图像增强
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更新于2024-07-07
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Matlab 图像处理函数大全
Matlab 作为一款功能强大的数学软件,提供了许多图像处理函数,用于数字图像的处理和分析。本文将对 Matlab 图像处理函数进行详细的介绍和总结。
一、图像变换
在 Matlab 中,图像变换是指将图像从一个域转换到另一个域的过程。常见的图像变换包括傅立叶变换、离散余弦变换、 Walsh-Hadamard 变换等。
1. 傅立叶变换
傅立叶变换是将图像从时域转换到频域的过程。Matlab 提供了 fft2 函数来实现傅立叶变换。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
2. 傅立叶反变换
傅立叶反变换是将图像从频域转换到时域的过程。Matlab 提供了 ifft2 函数来实现傅立叶反变换。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
k=ifft2(j);
二、模拟噪声生成函数和预定义滤波器
1. 模拟噪声生成函数
imnoise 函数用于对图像生成模拟噪声。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02); % 模拟高斯噪声
2. 预定义滤波器
fspecial 函数用于产生预定义滤波器。例如:
h=fspecial('sobel'); % sobel 水平边缘增强滤波器
h=fspecial('gaussian'); % 高斯低通滤波器
h=fspecial('laplacian'); % 拉普拉斯滤波器
h=fspecial('log'); % 高斯拉普拉斯(LoG)滤波器
h=fspecial('average'); % 均值滤波器
三、图像增强
1. 直方图
imhist 函数用于数字图像的直方图显示。例如:
i=imread('104_8.tif');
imhist(i);
2. 直方图均化
histeq 函数用于数字图像的直方图均化。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=histeq(i);
3. 对比度调整
imadjust 函数用于数字图像的对比度调整。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);
4. 对数变换
log 函数用于数字图像的对数变换。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=double(i);
k=log(j);
5. 基于卷积的图像滤波函数
filter2 函数用于图像滤波。例如:
i=imread('104_8.tif');
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];
j=filter2(h,i);
6. 线性滤波
conv2 函数用于二维卷积滤波。例如:
i=imread('104_8.tif');
h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
h=h/9;
j=conv2(i,h);
7. 中值滤波
medfilt2 函数用于图像的中值滤波。例如:
i=imread('104_8.tif');
j=medfilt2(i);
本文总结了 Matlab 图像处理函数的主要内容,包括图像变换、模拟噪声生成函数和预定义滤波器、图像增强等。这些函数可以广泛应用于数字图像处理和分析领域。
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