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Matlab处图像函数大全2
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。1.2 imcontour 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 是有用户指定所选的等灰度级向量。1.3 imadjust 函数功能:通过直方图变换调整对比度格式:J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma)newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma)说明:J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) 其中,gamma 为校正量r,[low high] 为原图像中要变换的灰度范围,[bottom top] 指定了变换后的灰度范围;newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和 [bottom top] 都为2×3的矩阵,则分别调整 R、G、B 3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 。hgram 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 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。3. 图像滤波的 Matlab 实现3.1 conv2 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 conv2 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]。3.2 conv 函数功能:计算多维卷积格式:与 conv2 函数相同3.3 filter2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: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);
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