matlab画函数图像

图像处理函数详解——bwareaopen 功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P) BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。 例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num。 图像处理函数详解——bwperim 功能：查找二

Matlab图像处理函数汇总：

1、图像的变换

① fft2：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

① imnoise：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

② fspecial：用于产生预定义滤波器，如：

h=fspecial('sobel');%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

图像处理函数详解——bwareaopen 功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P) BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。 例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num。 图像处理函数详解——bwperim 功能：查找二

MATLAB函数处理图像实现膨胀腐蚀

一、实验目的

1、了解二值形态学的基本运算 2、掌握二值图像膨胀、腐蚀的基本方法 3、编程实现膨胀、腐蚀

二、实验要求

1、使用imdilate函数进行图像膨胀，并观察膨胀后图像的变化。 2、使用imerode函数进行图像腐蚀，观察腐蚀后的图像变化情况。

三、实验原理

膨胀：将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。利用它可以填补物体中的空洞。B对X膨胀所产生的二值图像D是满足以下条件的点（x,y）的集合:如果B的原点平移到点（x,y），那么它与X的交集非空。 数学表达式：C?A?B

腐蚀：一种消除边界点，使边界向内部收缩的过程。利用它可以消除小而且无意义的物体。B对X腐蚀所产生的二值图像E是满足以下条件的点（x,y)的集合：如果B的原点平移到点（x,y），那么B将完全包含于X中。数学表达式：

C?A?B

膨胀处理：一种消除边界点，使边界点向内部收缩的过程。

腐蚀处理：将与物体接触的所有背景点合并到该物体中，使边界向外部扩张的过程。

四、实验步骤

1.图像膨胀的Matlab实现：

可以使用imdilate函数进行图像膨胀,imdilate函数需要两个基本输入参数，即待处理的输入图像和结

img_gray=imread('rice.png'); img_erzhi=imread('testpat1.png'); imshow(img_gray)

figure,imshow(img_erzhi) [m n]=size(img_gray); img_gray_fu=zeros(m,n); img_gray_peng=zeros(m,n); img_erzhi_fu=zeros(m,n); img_erzhi_peng=zeros(m,n); for i=2:m-1 for j=2:n-1

img_gray_fu(i,j)=min(min(img_gray(i-1:i+1,j-1:j+1))); img_gray_peng(i,j)=max(max(img_gray(i-1:i+1,j-1:j+1))); end end

figure,imshow(uint8(img_gray_fu)); figure,imshow(uint8(img_gray_peng)); for i=2:m-1 for j=2:n-1

img

1、Imadjust

该函数用于调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。

J = imadjust(I)

J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out]) J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out],gamma)

newmap = imadjust(map,[low_in; high_in],[low_out;high_out],gamma) J = imadjust(I)

将灰度图像 I 中的亮度值映射到 J 中的新值，使得图像中 1% 的数据饱和至最低和最高亮度，这可以增加输出图像 J 的对比度值。此用法相当于 imadjust(I,stretchlim(I))

J = imadjust(I,[low_in; high_in],[low_out; high_out])

将图像I中的亮度值映射到J中的新值，即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in 以下与 high_in 以上的值被剪切掉了，也就是说，low_in 以下的值映射到 low_out，high_in 以

C++ GDI+ 画刷、矩阵、基本绘图函数、文字、图像

主要画刷

单色画刷SolidBrush

SolidBrush(const Color& color ); 网格画刷HatchBrush

HatchBrush( HatchStyle hatchStyle, const Color& foreColor, const Color& backColor);

foreColor和backColor用来指定阴影线颜色和填充的背景颜色，背景色可以不指定。hatchStyle用来指定阴影线的样式。 预定义样式：

HatchStyleHorizontal (水平线) HatchStyleVertical(垂直线)

HatchStyleForwardDiagonal(上斜线) HatchStyleBackwardDiagonal(下斜线) HatchStyleCross(十字线)

HatchStyleDiagonalCross (交叉线) HatchStyle30Percent(30%填充) HatchStyleSolidDiamond (实心菱形) 直线渐变LinearGradientBrush

LinearGradientBrush(

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

matlab中图像读写

分类： mat_lab 2010-03-21 10:55 482人阅读 评论(0) 收藏 举报

一. 读写图像文件 1. imread

imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread('e:/w01.tif') 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。 2. imwrite

imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo

imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image

image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2. imshow

imshow函数用于灰度图像文件的显示，如： i=imread('e:/w01.tif'); imshow(i); 3. colorbar

colorbar函数用显示图像的颜色条。

通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;