Matlab图像处理：从傅立叶变换到滤波器应用

"这份讲义主要汇总了MATLAB在图像处理方面的一些常用函数，包括图像变换、噪声生成与滤波器、图像增强等关键操作。" MATLAB是科学研究和工程计算领域广泛使用的软件，尤其在图像处理方面，它提供了丰富的内置函数。以下是一些重要的图像处理函数及其应用： 1. **图像的变换** - **fft2**：二维傅立叶变换。通过这个函数，可以将图像从空间域转换到频率域，分析图像的频率成分。例如，`j=fft2(i)`将读取的图像`i`进行傅立叶变换。 - **ifft2**：二维傅立叶反变换。`k=ifft2(j)`将傅立叶变换后的图像`j`转换回原始空间。 2. **模拟噪声生成函数和预定义滤波器** - **imnoise**：生成模拟噪声，例如`j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02)`会向图像`i`添加均值为0，标准差为0.02的高斯噪声。 - **fspecial**：创建预定义的滤波器模板。例如，`h=fspecial('sobel')`生成水平边缘增强滤波器，其他选项如高斯滤波器、拉普拉斯滤波器、LoG滤波器和平均滤波器。 3. **图像的增强** - **imhist**：显示图像的直方图，如`imhist(i)`用于查看图像`i`的像素分布。 - **histeq**：直方图均衡化，可提升图像的对比度，如`j=histeq(i)`。 - **imadjust**：调整图像的对比度，`j=imadjust(i,[0.3,0.7],[])`将输入图像的亮度范围从0.3到0.7映射到整个可用范围。 - **log**：对数变换，`k=log(j)`可以改善图像的视觉效果，尤其是在低对比度图像中。 - **filter2**：基于卷积的滤波，例如使用自定义滤波器`h`对图像`i`进行滤波，`j=filter2(h,i)`。 - **conv2**：二维卷积，`j=conv2(i,h)`应用线性滤波器`h`到图像`i`上，通常用于平滑或锐化图像。 - **medfilt2**：中值滤波，如`medfilt2(i)`用于去除图像中的椒盐噪声或其他类型的斑点噪声。 这些函数仅仅是MATLAB图像处理功能的一小部分，实际应用中还涉及图像分割、特征提取、图像配准等诸多方面。熟练掌握这些函数能帮助我们更好地理解和处理各种图像数据，实现各种图像处理任务。