Matlab图像处理教程简易教程ppt课件

.,1,Matlab数字图像处理,.,2,/1、图像的读取和显示,/2、图像的点运算,/4、空间域图像增强,/5、频率域图像增强,/6、彩色图像处理,/7、形态学图像处理,/8、图像分割,/9、特征提取,内容安排,/3、图像的几何变换,.,3,/1、图像的读取和显示,一、图像的读取,A=imread(FILENAME,FMT),FILENAME指定图像文件的完整路径和文件名。如果在work工作目录下只需提供文件名。FMT为图像文件的格式对应的标准扩展名。I_1=imread(D:10.06.08nirTTC10377.BMP);%读入图像,二、图像的写入,imwrite(A，FILENAME,FMT),FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。imwrite(I6,nirdilatedisk2TTC10373.bmp);,.,4,/1、图像的读取和显示,三、图像的显示,imshow(I,lowhigh),I为要显示的图像矩阵。lowhigh为指定显示灰度图像的灰度范围。高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。figure；imshow(I6);title(TheMainPassPartofTTC10373);,figure；%创建一个新的窗口,figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；,Subplot(m,n,p)含义为：打开一个有m行n列图像位置的窗口，并将焦点位于第p个位置上。,.,5,/1、图像的读取和显示,四、图像的格式转换,im2bw(I,LEVEL);,rgb2gray;从RGB图创建灰度图，存储类型不变。,im2uint8将图像转换成uint8类型,阈值法从灰度图、RGB图创建二值图。LEVEL为指定的阈值；（0,1）。,im2double将图像转换成double类型,.,6,/2、图像的点运算,灰度直方图描述了一副图像的灰度级统计信息，主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。从数学角度来说，图像直方图描述图像各个灰度级的统计特性，它是图像灰度值的函数，统计一幅图像中各个灰度级出现的次数或概率。归一化直方图可以直接反映不同灰度级出现的比率。横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。,imhist(I);%灰度直方图,I=imread(red.bmp);%读入图像figure;%打开新窗口M,N=size(I);%计算图像大小counts,x=imhist(I,32);%计算有32个小区间的灰度直方图counts=counts/M/N;%计算归一化灰度直方图各区间的值stem(x,counts);%绘制归一化直方图,一、图像直方图,图像直方图归一化,.,7,.,8,/2、图像的点运算,二、灰度的线性变换,Fa1时，输出图像的对比度将增大；Famax_len)max_len=len;xy_long=xy;endend%高亮显示最长线段plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),LineWidth,2,Color,cyan);,.,61,原图像,Hough矩阵,旋转并检测最长直线段,.,62,/9、特征提取,特征提取的一般原则：选择在同类图像之间差异较小（较小的类内距），在不同类别的图像之间差异较大（较大的类间距）的图像特征。,一、简单区域描绘子,周长：区域边界上的像素数目。面积：区域中像素数目。致密性：（周长）2/面积。区域的质心。灰度均值：区域中所有像素的平均值。灰度中值：区域中所有像素的排序中值。包含区域的最小矩形。最小或最大灰度级。大于或小于均值的像素数。欧拉数：区域中的对象数减去这些对象的孔洞数。,.,63,D=regionprops(L,properties);,L为一个标记矩阵，通过连通1区域标注函数bwlabel得到。,二、主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）,COEFF,SCORE,latent=pincomp(X);,.,64,X为原始样本组成n*d的矩阵，其每一行是一个样本特征向量，每一列表示样本特征向量的一维。COEFF：主成分分量，也是样本协方差矩阵的本征向量。SCORE：主成分，X的低维表示。latent：一个包含着样本协方差矩阵本征值的向量。,X=1,2;3,3;3,5;4,5;5,6;6,5;8