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" MATLAB作为一个强大的数值计算和数据可视化工具，其在图像处理方面提供了丰富的函数库。以下是一些MATLAB图像处理命令的简要介绍： 1. **applylut** `applylut` 函数用于在二进制图像中应用查找表（LUT）进行边缘操作。它根据给定的lut参数对图像进行转换。例如，`makelut`可以创建一个LUT，然后`applylut`将其应用于图像。在这个例子中，lut=makelut('sum(x(:))==4',2) 创建了一个LUT，然后`applylut`将这个LUT应用到二进制图像`BW1`上，生成新的图像`BW2`。 2. **bestblk** `bestblk` 函数用于确定最佳的块大小，以便进行块操作。它可以根据指定的参数k找到适合的块大小。例如，siz=bestblk([640800],72) 返回50，表示在进行块处理时，可以选择50x50的大小。`blkproc`命令通常会用到这个结果。 3. **blkproc** `blkproc` 是实现图像块操作的关键函数，可以对图像进行滤波或其他操作。例如，使用`std2`函数对图像`I`进行标准差滤波，并用`ones(size(x))`来保持平均值不变。这会创建一个新的图像`I2`，显示处理前后的差异。 4. **brighten** `brighten` 用于调整颜色映射的亮度。它可以增加或减少图像的整体亮度。`beta` 参数控制增亮程度。可以全局调整所有图像的亮度，或者针对特定的颜色映射`map`进行调整。同时，它还可以用于调整图形窗口`fig`的亮度。 5. **bwarea** `bwarea` 计算二进制图像中对象的面积。例如，`bwarea(BW)`会返回二进制图像`BW`中所有连通组件的总面积。这对于检测和分析图像中的对象非常有用。 6. **bweuler** `bweuler` 计算二进制图像的欧拉数，这是一个衡量图像连通性的重要特征。欧拉数是图像中连通组件数减去孔的数量。在给定的例子中，`bweuler(BW)`会返回图像`BW`的欧拉数，对于识别和分析图像形状有重要意义。 除了这些函数，MATLAB还提供其他如`colfilt`（彩色滤波）、`nlfilter`（非线性滤波）和`rgbplot`（用于绘制RGB颜色空间的图像）等命令，它们扩展了图像处理的可能性。这些函数在图像分析、图像增强、特征提取等领域都有广泛的应用。通过熟练掌握这些函数，用户可以在MATLAB环境中实现复杂的图像处理任务。