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1、第五篇 Matlab圖像處理,數(shù)字圖像的概念,下標(biāo)表示了當(dāng)前像素點(diǎn)在圖像中的位置；,表示了圖像當(dāng)前位置的亮度或灰度；,數(shù)字圖像的形成 一幅數(shù)字圖像由許多個(gè)像素組成，像素也是數(shù)字圖像的單位之一；膠片（模擬）圖像的單位為長度，如寸、毫米等等，1英寸證明照的尺寸為3.6cm2.7cm； 2英寸證明照的尺寸是3.5cm5.3cm； 5英寸照片的尺寸為12.7cm8.9cm； 數(shù)字圖像的生成就是為每個(gè)像素填上需要的顏色值。 數(shù)碼相機(jī)、攝像機(jī)、掃描儀等設(shè)備。,圖像處理是對數(shù)字圖像進(jìn)行各種操作，如亮度、對比度調(diào)整，去噪、邊緣檢測、壓縮、分割和目標(biāo)識別等工作； RGB彩色圖像是由三幅獨(dú)立的紅、藍(lán)、綠分量圖像組

2、成，對彩色圖像的處理可以轉(zhuǎn)化為對三基色分量圖像的處理； 1、Matlab圖像處理工具箱常用命令 1）圖像讀取 I=Imread(path or name) I,map=Imread(path or name),2）顯示圖像 Imshow(I) Imshow(I,map) Imshow(I,low,high) Imshow(I, ),I待顯示圖像矩陣 map灰度級別，默認(rèn)為256 low,high為灰度最大、最小值，小于為0，大于為255； 將low設(shè)置為矩陣I的最小值，high設(shè)置為I的最大值； 3）pixval 交互顯示單個(gè)像素的亮度值；顯示歐幾里得距離； 4）imfinfo 獲得圖像文件信

3、息；,5）size(I) 獲得圖像矩陣大??； 6）保存圖像 imwrite(I,filename,fmt) imwrite(I,map,filename,fmt) I待保存的圖像矩陣；filename圖像保存路徑；fmt圖像保存格式； 7）改變圖像大小 B = imresize(I, scale) B = imresize(I, mrows ncols) B,newmap = imresize(I, map, scale),實(shí)例：5-1.m 2、圖像分類 1）灰度圖像（亮度） 灰度圖像可分為8位和16位兩種，像素?cái)?shù)據(jù)類型為uint8和uint16，分別對應(yīng)0 255、0 65535 2）二值圖

4、像 像素取值只能為0或1；邏輯矩陣； B=logical(A) 非零為1； Islogical 判斷是否為邏輯矩陣； Sample：5*5大小矩陣，按圖像顯示,3）索引圖像 索引圖像包括調(diào)色板和圖像數(shù)據(jù)兩部分，是把顏色進(jìn)行排列、編號，圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)為該點(diǎn)像素的顏色序號而非顏色本身； 調(diào)色板為m3矩陣，每一行代表一種顏色，各元素的值介于0,1之間，乘以255來表示實(shí)際值； 實(shí)例：5-2.m 4）真彩(RGB)圖像 由三基色RGB組合各種顏色值，每一幅真彩圖像由三個(gè)基色分量圖組合而成。,真彩圖像灰度圖像 近似平均 R=G=B=(R+G+B)/3 亮度方程 三基色與白光之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即三基色按什么比

5、例組合可以生成白光； R=G=B=0.3R+0.59G+0.11B 實(shí)例：5-3.m 紅藍(lán)紫 紅綠黃 藍(lán)綠青 黃紅橙 黃藍(lán)綠 紅藍(lán)綠白,3、圖像類型轉(zhuǎn)換 根據(jù)需求，將圖像在不同類型間進(jìn)行轉(zhuǎn)換；索引圖像，無法直接濾波； 1）dither 通過抖動(dòng)算法轉(zhuǎn)換圖像類型； X = dither(RGB, map) 抖動(dòng)算法將RGB圖像按指定的調(diào)色板map轉(zhuǎn)換為索引圖像X； BW = dither(I) 將灰度圖像通過抖動(dòng)算法轉(zhuǎn)換為二值圖像； 2）im2bw 通過設(shè)置亮度閾值，把真彩圖像、索引圖像以及灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像；,BW = im2bw(I, level) 灰度圖-二值圖 BW = im2bw(

6、X, map, level) 索引圖-二值圖 BW = im2bw(RGB, level) 真彩圖-二值圖 3）ind2gray 將索引圖轉(zhuǎn)換為灰度圖像，命令去除了索引圖像的色度和飽和度信息，而僅保留了亮度信息； I = ind2gray(X,map) 4）ind2rgb 將索引圖轉(zhuǎn)換為真彩圖像，命令把調(diào)色板中的顏色值賦給了圖像矩陣；,I = ind2rgb(X,map) 5）mat2gray 將數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像； I = mat2gray(A, amin amax) I = mat2gray(A) 6）gray2ind X, map = gray2ind(I,n) 灰度圖-索引圖 X,

7、 map = gray2ind(BW,n) 二值圖-索引圖,7）grayslice 通過設(shè)定閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)換為索引色圖； X = grayslice(I, n) 把灰度圖像均勻量化為n個(gè)等級，然后轉(zhuǎn)換為偽彩色圖像； 8）rgb2gray 真彩圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，或?qū)⒉噬{(diào)色板轉(zhuǎn)換為灰度調(diào)色板； X = rgb2gray(A),9）rgb2ind 真彩圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像； X,map = rgb2ind(RGB, n) 調(diào)色板含n中顏色 X = rgb2ind(RGB, map) 實(shí)例：5-4.m 4、顏色空間 顏色空間是表示顏色的 一種數(shù)學(xué)方法，人們用它來指定和產(chǎn)生顏色，使顏色形象化。顏色空

8、間中的顏色通常使用代表三個(gè)參數(shù)的三維坐標(biāo)來指定，這些參數(shù)描述的是顏色在顏色空間中的位 置。被描述的顏色對象本身是客觀的，不同顏色空間只是從不同的角度去衡量同一個(gè)對象。,顏色空間按基本結(jié)構(gòu)可分為兩大類： 1）基色顏色空間；其典型結(jié)構(gòu)有 RGB，還包括 HSI, HSL和HSV等，計(jì)算機(jī)圖形顯示就屬于這類顏色空間 ； 2）色、亮分離顏色空間；其典型結(jié)構(gòu)包括 YCC/YUV、Lab等，主要用于電視廣播系統(tǒng)，其目的是通過壓縮色度信息以有效地播送彩色電視圖像。CIE XYZ是由國際照明委員會(huì)定義的顏色空間，通常作為國際性的顏色空間標(biāo)準(zhǔn)，用作顏色的基本度量方法。 CIE定義一切顏色空間的基準(zhǔn)，它即屬于基色

9、顏色空間，也屬于色、亮分離顏色空間，是貫穿兩者的樞紐。,常用的顏色空間 亮度(lightnessorintensityorluminance)：亮度是光作用于人眼所引起的明亮程度的感覺，它與被觀察物體的發(fā)光強(qiáng)度有關(guān)，主要表現(xiàn)光的強(qiáng)和弱； 色調(diào)(hue)：色調(diào)是當(dāng)人眼看一種或多種波長的光時(shí)所產(chǎn)生的色彩感覺，它反映顏色的種類，是決定顏色的基本特征； 飽和度(saturation)：飽和度是指顏色的純度即摻入白光的程度，表示顏色深淺的程度； 1）RGB 用于計(jì)算機(jī)圖形學(xué)中，采用紅、綠和藍(lán)來生成目標(biāo)顏色；結(jié)構(gòu)簡單，但存儲(chǔ)較費(fèi)帶寬； 微軟和惠普曾推出一個(gè)叫standardRGB的色域標(biāo)準(zhǔn)(sRGB)，是

10、一個(gè)基于32位PC機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)。 sRGB只是人,眼能辨別的色彩空間的一部分，而很多色彩都無法顯示。但這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)還是被廣泛接受。我們現(xiàn)在在使用的顯示器、掃描儀、打印機(jī)、數(shù)碼相機(jī)，許多都使用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。03年，微軟又推出了scRGB色域標(biāo)準(zhǔn)，它拓展了色域范圍，全部復(fù)蓋人眼可見的色域范圍其16位的精度也大大超過8位的sRGB。 2）YUV顏色空間 主要用于視頻系統(tǒng)中，其中Y代表亮度，UV代表色度。亮度是通過RGB輸入信號來建立的，它將RGB信號的特定部分疊加到一起。色度則定義了顏色的兩個(gè)方面，飽和度(saturation)與色調(diào)(hue) ，分別用Cr和Cb來表示。其中，Cr反映了RGB輸入信號紅色部分與

11、RGB信號亮度值之間的差異。而Cb反映的是RGB輸入信號藍(lán)色部分與RGB信號亮度值之同的差異。,gamma校準(zhǔn)的RGB與YUV顏色空間的轉(zhuǎn)換： Y=0.299R+0.587G+0.114B U=-0.147R-0.289G+0.436B V=0.615R-0.515G-0.100B R=Y+1.140V G=Y-0.395U-0.581V B=Y+2.032U 3）CMYK顏色空間 主要用于彩色打印，也稱印刷色彩模式，CMY是3種印刷油墨名稱的首字母：青色Cyan、洋紅色Magenta、黃色Yellow，而K取的是black最后一個(gè)字母。RGB模式是一種發(fā)光的色彩模式，CMYK則是一種依靠反光

12、的色彩模式。,Matlab的顏色空間轉(zhuǎn)換指令 rgb2ntsc ntsc2rgb rgb2hsv hsv2rgb rgb2Ycbcr Ycbcr2rgb,5、其它圖像顯示相關(guān)命令 1）image image(I),colormap(map) image命令用于顯示I矩陣表示的圖像，索引圖像必須使用調(diào)色板； 2）montage 多幀圖像，四維，HDF、TIFF； 實(shí)例：5-6.m，創(chuàng)建一個(gè)四幀圖像，并在一幅圖中顯示；,3）immovie 以動(dòng)畫方式顯示圖像各幀，既將各幀圖片轉(zhuǎn)換為matlab動(dòng)畫格式；只能用索引圖像； mov=immovie(X,map) 實(shí)例：5-7.m 4）subimage

13、subplot以子圖方式在一個(gè)圖像窗口中顯示多幅圖像，但整個(gè)圖像窗口采用一個(gè)調(diào)色板，subimage可以在各個(gè)子圖中采用各自的調(diào)色板； 實(shí)例：5-8.m,5）zoom 縮放圖像 zoom on，zoom off 打開或關(guān)閉縮放功能 zoom out 恢復(fù)圖像的原始尺寸 zoom reset 以當(dāng)前圖像尺寸作為縮放起點(diǎn) zoom xon，zoom yon 設(shè)置X或Y軸縮放功能 6）warp 紋理映射 imshow顯示的圖像在二維平面上，紋理映射可以把圖像顯示在其他類型的表面，如柱面、球面等等； warp(x,y,z,I) 把圖像I顯示在平面(x,y,z) 實(shí)例：5-9.m,圖像的幾何操作,圖像的

14、縮放、旋轉(zhuǎn)、分割、剪切都屬于幾何操作。 圖像插值縮放等操作時(shí)的像素取法 1、圖像插值運(yùn)算 1）最近鄰插值 nearest neighbor interpolation 每個(gè)插值輸出像素的值就是輸入圖像中與其最近的采樣點(diǎn)的值；它是matlab圖像處理工具箱默認(rèn)的插值方法，計(jì)算量小、速度快，對索引圖像來說是唯一的方法。但當(dāng)圖像中含有較多高頻分量時(shí)，會(huì)造成放大后的塊狀效應(yīng)；,2）雙線性插值 bilinear interpolation 其輸出像素值是它在輸入圖像位置上22鄰域內(nèi)四個(gè)像素的平均值，即由某個(gè)像素周圍四個(gè)像素的灰度值在水平和垂直兩個(gè)方向進(jìn)行插值； 3）雙三次插值 bicubic inter

15、polation 其輸出像素值是它在輸入圖像位置上44鄰域內(nèi)16個(gè)像素的平均值； 插值效果的提升帶來了大量的計(jì)算，插值算法是目前研究的一項(xiàng)內(nèi)容；,2、 imresize 圖像插值縮放 B = imresize(A, scale) 輸入圖像A可以是灰度圖、二值圖或RGB真彩圖，scale是縮放比例，大于0； B = imresize(A, mrows ncols) mrows ncols用于指定目標(biāo)圖像的尺寸，如果希望保持長寬比縮放，可以只指定一個(gè)參數(shù)，另一置為NaN； Y newmap = imresize(X, map, scale/ mrows ncols) 輸入圖像A是索引圖，縮放比例或

16、尺寸采用上兩種均可； . = imresize(., method) method用來指定縮放插值方法，nearest、bilinear、bicubic； 實(shí)例：5-10.m,3、 imrotate 圖像插值旋轉(zhuǎn) B = imrotate(A, angle, method) 旋轉(zhuǎn)后圖像超過原圖像的部分默認(rèn)置為0，method用來指定縮放插值方法，nearest、bilinear、bicubic； B = imrotate(A, angle, method,crop) 可以采用crop參數(shù)對旋轉(zhuǎn)后圖像進(jìn)行剪切， 實(shí)例：5-11.m,4、 imcrop 圖像的剪切 從原始圖像中剪切一個(gè)矩形子圖，指

17、定矩形頂點(diǎn)的坐標(biāo)及長寬，或鼠標(biāo)選取； B = imrotate(A, angle, method) 旋轉(zhuǎn)后圖像超過原圖像的部分默認(rèn)置為0，method用來指定縮放插值方法，nearest、bilinear、bicubic； B = imrotate(A, angle, method,crop) 可以采用crop參數(shù)對旋轉(zhuǎn)后圖像進(jìn)行剪切， 實(shí)例：5-12.m,圖像鄰域和塊操作 1、滑塊鄰域操作 滑塊鄰域是一組像素，操作對象為鄰域中心的像素。對于mn的滑塊鄰域，其中心像素的位置為： floor ( ( m,n+1 ) / 2 ) m=2,n=3 floor(2,3+1)/2)=floor(3,4/

18、2)=1,2,滑動(dòng)鄰域操作的步驟： 1）選擇像素； 2）確定滑動(dòng)鄰域的大小； 3）根據(jù)需要，選擇函數(shù)對鄰域內(nèi)像素操作； 4）計(jì)算結(jié)果作為輸出圖像的該點(diǎn)像素值； 5）按1-4遍歷原圖像中的所有像素； 鄰域操作函數(shù) 1）colfilt 快速鄰域操作，為每一個(gè)像素建立一個(gè)列向量，向量元素對應(yīng)于該像素鄰域的元素；,B = colfilt(A,m n,block_type,fun) B = colfilt(A,m n,mblock block,block_type,fun) m,n 滑塊大小 block_t ype distinct 圖像塊不重疊 sliding 圖像塊滑動(dòng) fun 塊運(yùn)算函數(shù) 實(shí)例：5

19、-13.m,2）nlfilter 通用滑動(dòng)窗操作函數(shù)，為每一個(gè)像素建立一個(gè)列向量，向量元素對應(yīng)于該像素鄰域的元素； B = nlfilter(A, m n, fun) m,n 滑塊大小 fun 塊運(yùn)算函數(shù) 實(shí)例：5-14.m 2、圖像塊操作 把圖像矩陣分成同樣大小的子塊(子矩陣)，圖像操作轉(zhuǎn)化為矩陣運(yùn)算，提高處理速度。 圖像壓縮 圖像分析,圖像塊相關(guān)函數(shù) 1）bestblk 塊尺寸選擇函數(shù) siz = bestblk(m n,k) mb,nb = bestblk(m n,k) 返回mn維圖像的塊劃分值siz，或mb,nb為劃分圖像塊的行數(shù)和列數(shù)，k圖像塊長度或?qū)挾鹊淖畲笾担?siz=bestb

20、lk(1024 768,16) siz = 16 16 m,n=bestblk(1024,768,10) m = 8 n = 8,2）blkproc 塊操作函數(shù) B = blkproc(A,m n,fun) B = blkproc(A,m n,mborder nborder,fun) 以mn大小的圖像塊劃分對圖像矩陣A做函數(shù)fun運(yùn)算；mborder nborder為擴(kuò)展邊界，實(shí)際圖像塊大小為m+2mborder n+2nborder； 實(shí)例：5-15.m 3）col2im 把列向量排列成圖像塊 A = col2im(B,m n,mm nn, block_type) 把圖像B的每一列重新排列成

21、mn的圖像塊，按排列類型最終形成一個(gè)mmnn的圖像； block_t ype distinct 圖像塊不重疊 sliding 圖像塊滑動(dòng),4）im2col 把圖像塊排列成列向量 B = im2col(A,m n,block_type) 把圖像A的每一個(gè)mn的圖像塊，重新組合成圖像B； 實(shí)例：5-16.m 3、圖像區(qū)域劃分 二值掩膜處理 1）roipoly 多邊形區(qū)域選擇 BW = roipoly(I) BW = roipoly(I, c, r) 實(shí)例：5-17.m,2）roicolor 按灰度選擇區(qū)域 BW = roicolor(A,low,high) BW = roicolor(A,v) 按

22、指定的灰度范圍，low-high來分割圖像，logical 或按照向量v中指定的灰度值來選擇區(qū)域； 實(shí)例：5-18.m 4、特定區(qū)域?yàn)V波 roifilt2 J = roifilt2(h, I, BW) J = roifilt2(I, BW, fun) I為輸入圖像，BW為指定區(qū)域，h為濾波器，或采用指定運(yùn)算函數(shù)fun進(jìn)行濾波；,Matlab預(yù)定義的二維濾波器 h = fspecial(type, parameters),實(shí)例：5-19.m 5-20.m,5、特定區(qū)域填充 roifill J = roifill(I) J = roifill(I, c, r) I為輸入圖像，向量c、r用來指定多邊形坐標(biāo)，或手動(dòng)標(biāo)定；利用多邊形邊界上點(diǎn)的灰度平滑插值來代替多邊形內(nèi)部的點(diǎn)的像素； J = roifill(I, BW) BW是一個(gè)與I同樣大小的二值圖，在BW中像素不為零的地方進(jìn)行填充； 實(shí)例：5-21.m,