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1、Matlab中图像函数大全图像增强除高频噪声1、lps2、中值滤波（非线性）3、空域模板滤波1.直方图均衡化的Matlab实现 1.1 imhist函数功能：计算和显示图像的色彩直方图格式：imhist(I,n) imhist(X,map)说明：imhist(I,n)其中，n为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map)就算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板。用stem(x,counts)同样可以显示直方图。 1.2imcontour函数功能：显示图像的等灰度值图格式：imcontour(I,n),imcontour(I,v)说明：n为灰度级的个数，v是有
2、用户指定所选的等灰度级向量。 1.3imadjust函数功能：通过直方图变换调整对比度格式：J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma) newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)说明：J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)其中，gamma为校正量r，[lowhigh]为原图像中要变换的灰度范围，[bottomtop]指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)调整索引色
3、图像的调色板map。此时若[lowhigh]和[bottomtop]都为2×3的矩阵，则分别调整R、G、B3个分量。 1.4 histeq函数功能：直方图均衡化格式：J=histeq(I,hgram) J=histeq(I,n) [J,T]=histeq(I,...) newmap=histeq(X,map,hgram) newmap=histeq(X,map) [new,T]=histeq(X,...)说明：J=histeq(I,hgram)实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象I的直方图变换成用户指定的向量hgram。hgra
4、m中的每一个元素都在[0,1]中；J=histeq(I,n)指定均衡化后的灰度级数n，缺省值为64；[J,T]=histeq(I,...)返回从能将图像I的灰度直方图变换成图像J的直方图的变换T；newmap=histeq(X,map)和[new,T]=histeq(X,...)是针对索引色图像调色板的直方图均衡。 2.噪声及其噪声的Matlab实现 imnoise函数格式：J=imnoise(I,type) J=imnoise(I,type,parameter)说明：J=imnoise(I,type)返回对图像I添加典型噪声后的有噪图像J，参数type和parame
5、ter用于确定噪声的类型和相应的参数。 3.图像滤波的Matlab实现 3.1conv2函数功能：计算二维卷积格式：C=conv2(A,B) C=conv2(Hcol,Hrow,A) C=conv2(...,'shape')说明：对于C=conv2(A,B)，conv2的算矩阵A 和B的卷积，若[Ma,Na]＝size(A),[Mb,Nb]=size(B),则size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];C=conv2(Hcol,Hrow,A)中，矩阵A分别与Hcol向量在列方向和Hrow向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape')用来指定c
6、onv2返回二维卷积结果部分，参数shape可取值如下： 》full为缺省值，返回二维卷积的全部结果； 》same返回二维卷积结果中与A大小相同的中间部分； valid返回在卷积过程中，未使用边缘补0 部分进行计算的卷积结果部分，当size(A)>size(B)时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。 3.2conv函数功能：计算多维卷积格式：与conv2函数相同 3.3filter2函数功能：计算二维线型数字滤波，它与函数fspecial连用格式：Y=filter2(B,X) Y=filter2(B,X,'shape')说明：
7、对于Y=filter2(B,X)，filter2使用矩阵B中的二维FIR滤波器对数据X进行滤波，结果Y是通过二维互相关计算出来的，其大小与X一样；对于Y=filter2(B,X,'shape')，filter2返回的Y是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数shape确定，其取值如下： 》full返回二维相关的全部结果，size(Y)>size(X)； 》same返回二维互相关结果的中
