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1、1、图像的变换①fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');j=fft2(i);②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('104_8.tif'); j=fft2(i);k=ifft2(j);2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器①imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread('104_8.tif'); j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声②fspecial：用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial('sobel');%
2、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2、图像的增强①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，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，如：i=imread('104_8.tif');j=histeq(i);③对比度调整：imadjust函数用于数字图像
3、的对比度调整，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，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，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：利用二维卷积conv2滤波,如:i=imread('104_8.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j
4、=conv2(i,h);⑦中值滤波：medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread('104_8.tif');j=medfilt2(i);⑧锐化（1）利用Sobel算子锐化图像,如:i=imread('104_8.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像,如:i=imread('104_8.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;3、图像边缘检测①sobel算子如：i=
5、imread('104_8.tif');j=edge(i,'sobel',thresh) ②prewitt算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'prewitt',thresh)③roberts算子 如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'roberts',thresh)④log算子 如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'log',thresh)⑤canny算子如：i=imread('104_8.tif');j=edge(i,'canny',thresh)⑥Zero-Cross算子如：i=
6、imread('104_8.tif');j=edge(i,'zerocross',thresh)4、形态学图像处理①膨胀：是在二值化图像中“加长”或“变粗”的操作，函数imdilate执行膨胀运算，如：a=imread('104_7.tif');%输入二值图像b=[010;111;010];c=imdilate(a,b);②腐蚀：函数imerode执行腐蚀，如：a=imread('104_7.tif');%输入二值图像b=strel('disk',1);c=imerode(a,b);③开运算：先腐蚀后膨胀称为开运算，用imopen来实现，如： a=imread('104_8.t
7、if');b=strel('square',2);c=imopen(a,b);④闭运算：先膨胀后腐蚀称为闭运算，用imclose来实现，如： a=imread('104_8.tif');b=strel('square',2);c=imclose(a,b); ===========================================================Matlab 图像处理相关函数命令大全一、通用函数：colorbar 显示彩色条语法：colorbarcolorbar
