《图像处理工具箱》PPT课件

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1、第13章图像处理工具箱图像处理是指利用计算机对图像进行恢复、校正、增强、分类和识别等处理，在气象、测绘、地理等很多领域都有广泛的应用。通过图像处理可以更好地认识了解图像反映的信息，从而利用计算机自动挖掘出有效的信息。数字图像在MATLAB中是以一个或多个数据矩阵的形式存在的，因而利用MATLAB处理图像变得非常方便，同时MATLAB软件提供了专门的图像处理工具箱，内含丰富的图像处理函数。利用MATLAB图像处理工具箱可以快速而灵活的完成图像处理任务，用户可以直接调用图像处理的函数，完成包括图像读入和显示，

2、获取图像信息，图像缩放、剪切，图像运算，图像增强，图像变换等基本的图像处理操作。13.1图像文件格式目前的数字图像文件由于不同的使用目的、不同的图像的要求、不同的图像压缩方式等因素往往在计算机中以不同的文件格式存在。MATLAB图像处理工具箱功能强大，基本支持常用的图像格式文件的处理。其中，支持的图像文件格式主要有：1．JPEG格式2．BMP格式3．TIFF格式4．GIF式格式5．PCX格式6．PNG（PortableNetworkGraphics）格式13.2图像类型及其转换MATLAB中支持真彩色图像

3、、索引图像、灰度图像、二值图像四种不同的图像类型，不同类型的图像在MATLAB中的数据存储形式不同，因而在后面涉及的图像操作中也有所不同。本节主要介绍MATLAB不同的图像类型数据存储的差异，并介绍不同图像类型的转换，在实际应用中用户应该根据实际使用需要选择合适的图像类型。13.2.1真彩色图像（RGBimages）真彩色图像是通过R（红）、G（绿）、B（蓝）3个颜色分量的灰度值的组合来表示一个像素的颜色。对于像素大小为m×n的真彩色图像来说，在MATLAB中的数据存储结构为m×n×3，即m和n用于表示像

4、素点的位置，而具体的颜色值通过像素点的R、G、B三个分量的值确定，定义为0到255之间的数值。13.2.2索引图像（Indeximages）索引图像包含两个数据结构为数据索引矩阵和颜色映射矩阵。其中颜色映射矩阵是一个包含三列数据的矩阵，其中每一行对应一种颜色，每一行为0到1之间的三个浮点型数据，分别表示红、绿、蓝三种颜色的深度。13.2.3灰度图像（Intensityimages）存储灰度图像只使用一个数据矩阵存储图像，矩阵的每个元素为该像素点的灰度值，数据类型可以是整型或者浮点型。如果为双精度浮点型，则

5、灰度图像的数据矩阵的范围为[0,1]；如果为8位无符号整型变量，则灰度图像的数据矩阵的范围为[0,255]；如果为16位无符号整型变量，则灰度图像的数据矩阵的范围为[0,65535]。13.2.4二值图像（Binaryimages）二值图像也只需一个数据矩阵即可完成图像的存储，其中每个像素只有0或1两个灰度值。二值图像图像的数据存储结构为逻辑变量，0在图像中反映为白色，1在图像中反映为黑色。13.2.5图像类型转换在实际的应用中由于不同的操作需要我们可能需要使用不同的图像类型，因而有必要实现不同类型图像的

6、转换。在MATLAB中提供了四种图像类型相互转换的函数，它们是：1．函数gray2ind()2．函数dither()3．函数grayslice()4．函数im2bw()5．函数ind2gray()6．函数ind2rgb()7．函数mat2gray()8．函数rgb2gray()9．函数rgb2gray()13.3图像处理的基本操作在前面的章节中读者对MATLAB支持的图像的格式和类型有了基本的了解，在本节中将具体介绍如何对这些不同格式和类型的图像进行处理。MATLAB图像处理工具箱提供了丰富的图像处理操作

7、功能，在此仅对图像处理的常用的常规操作做基本的介绍，包括图像读入和显示，获取图像信息，图像缩放、剪切，图像运算，图像增强，图像变换等基本的图像处理操作。13.3.1图像读入和显示在处理一幅图像前首先需要了解图像的基本信息，并将其导入到MATLAB中，对于导入后的图像为了便于用户观察将显示出来。1．图像的信息查询2．图像的读取3．图像的显示4．图像的导出13.3.2图像缩放、旋转、剪切本节主要介绍在MATLAB中如何实现对图像的一些几何操作，包括图像缩放、旋转、剪切。下面具体介绍这些操作的函数实现。1．图像

8、缩放为了便于用户更好地观察、处理图像，往往需要对图像进行一定程度的缩小和放大操作。对于图像的缩放操作会改变图像像素的大小，其中会涉及到图像的插值算法。2．图像旋转函数imrotate()可用于按一定角度旋转图像，其调用格式为：3．图像剪切很多时候对于一幅大的图像用户可能只是关心其中的部分内容，此时可以通过图像剪切操作把需要的图像剪切出来。13.3.3图像的代数运算本章主要介绍图像的代数运算，包括图像的加、减、乘、除操作，其本质