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简介
Image Processing Toolbox™(图像处理工具箱)提供一套全方位的参照标准算法和图形工具,用于进行图像处理、分析、可视化和算法开发。可进行图像增强、图像去模糊、特征检测、降噪、图像分割、空间转换和图像配准。该工具箱中的许多功能支持多线程,可发挥多核和多处理器计算机的性能。
图像处理工具箱支持多种多样的图像类型,包括高动态范围、千兆像素分辨率、ICC 兼容色彩和断层扫描图像。图形工具可用于探索图像、检查像素区域、调节对比度、创建轮廓或柱状图以及操作感兴趣区域(ROI)。工具箱算法可用于还原退化的图像、检查和测量特征、分析形状和纹理并调节图像的色彩平衡。
主要特性
图像增强、滤波和去模糊
图像分析,其中包括分割、形态、特征提取和测量
空间转换和图像配准
图像变换,其中包括 FFT、DCT、Radon 和扇束投影
用于处理、显示和浏览任意大图像的工作流程
模块化交互式工具,其中包括 ROI 选择、柱状图和距离测量
ICC 色彩管理
多维图像处理
图像序列和视频显示
导入和导出
Matlab 图像处理
实验一 Matlab语言、数字图象基本操作
一、实验目的
1、复习MATLAB语言的基本用法;
2、掌握MATLAB语言中图象数据与信息的读取方法;
3、掌握在MATLAB中绘制灰度直方图的方法,了解灰度直方图的均衡化的方法。
二、实验原理
MATLAB是集数值计算,符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。作为强大的科学计
算平台,它几乎能够满足所有的计算需求。MATLAB软件具有很强的开放性和适用性。在保持内核不变的情况下,MATLAB可以针对不同的应用学科推出相应的工具箱(toolbox)。目前,MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域,诸如数据采集、概率统计、信号处理、图像处理和物理仿真等,都在工具箱(Toolbox)家族中有自己的一席之地。在实验中我们主要用到MATLAB提供图象处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
1、MATLAB与数字图像处理
MATLAB全称是Matrix Laboratory(矩阵实验室),一开始它是一种专门用于矩阵数值计算的软件,
从这一点上也可以看出,它在矩阵运算上有自己独特的特点。实际上MATLAB中的绝大多数的运算都是通
过矩阵这一形式进行的。这一特点也就决定了MATLAB在处理数字图像上的独特优势。理论上讲,图像是
一种二维的连续函数,然而在计算机上对图像进行数字处理的时候,首先必须对其在空间和亮度上进行
数字化,这就是图像的采样和量化的过程。二维图像进行均匀采样,就可以得到一幅离散化成M×N样本
的数字图像,该数字图像是一个整数阵列,因而用矩阵来描述该数字图像是最直观最简便的了。而
MATLAB的长处就是处理矩阵运算,因此用MATLAB处理数字图像非常的方便。
MATLAB支持五种图像类型,即索引图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列;支持BMP、GIF、HDF、JPEG、PCX、PNG、TIFF、XWD、CUR、ICO等图像文件格式的读,写和显示。MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)中。图像处理工具箱是由一系列支持图像处理操作的函数组成,可以进行诸如几何操作、线性滤波和滤波器设计、图像变换、图像分析与图像增强、二值图像操作以及形态学处理等图像处理操作。
2、MATLAB语言的基本操作
MATLAB语言是一种运算纸型的运算语言,其特点就是与平时在运算纸上书写运算的形式相同,这使
得它成为一种比较容易掌握的语言;其变量均以矩阵向量形式表示(单独一个数据可以认为是一维向量
);其程序语法类似于C语言,只要有一点C语言基础的人可以很快掌握。针对数字图象处理的需要,可
以重点掌握以下几个内容:矩阵、向量的输入和操作(包括如何输入一个矩阵,如何产生一个全零全一
的矩阵,如何对一个矩阵的行列元素进行读取、写入);矩阵与向量的基本运算(包括加、减、点乘等
)
以下主要介绍一下如何读取矩阵的指定行或指定列,举例说明:
x=4:6 %产生一个一维数组,范围从4到6,步长为1
x =
4 5 6
插入:通过对x进行插入运算创建矩阵A
>> A=[x-3;x;x+3] %当然也可以用别的方法产生A矩阵此处只作为示例
A =
1 2 3
4 5 6
7 8 9
提取:提取A的前两行和后两列形成矩阵C。
>> C=A(1:2,2:3)
C =
2 3
5 6
置零:将矩阵A 的第二行第二列的元素置零
>> A(2,2)=
0
A