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1、1一、读取图像使用函数imread可以将图像读入MATLAB环境，其语法格式为：imread('filename')其中，filename是一个含有图像文件全名的字符串。常用图像操作2当filename中不包含任何路径信息时，imread会从当前目录中寻找并读取图像文件。要想读取指定路径中的图像，最简单的办法就是在filename中输入完整的路径。例如，>>I=imread('D:myimageslena.bmp');从驱动器D上名为myimages的文件夹中读取图像文件lena.bmp。对于索引色图像，读取格式为：[X,map]=imread('filename')常用图像操作3二
2、、图像显示imshow是最常用的显示图像的函数，有以下几种格式：■imshow(I,n)用于显示灰度图像，n为灰度级数目，默认值为256。在很多情况下，经过处理的图像数据的值域都会发生变化。比如对一幅double类型的灰度图像滤波后，图像数据的值域已不在[0，1]中了，如果还用前面的显示方法，则得不到正确的结果。常用图像操作4如果清楚地知道数据的值域[lowhigh]，可以使用命令imshow(I,[lowhigh])。否则可用空向量为参数，即imshow(I,[])。■imshow(BW)用于显示二值图像。■imshow(RGB)用于显示真彩色图像。■imshow(X,map)用于显示
3、索引色图像。常用图像操作5绘制直方图最简单的方法是使用未指定输出的函数imhist。例：绘制一幅灰度图像的直方图。>>imhist(I)直方图的绘制6直方图均衡化MATLAB图像处理工具箱提供了用于直方图均衡化的函数histeq，其格式为：J=histeq(I,n)其中，I为输入图像，n为输出图像指定的灰度级数，n的默认值为64。7添加噪声MATLAB图像处理工具箱提供了模拟噪声生成的函数imnoise，它可以对图像添加一些典型的噪声，其格式为：（1）g=imnoise(f,'gaussian',m,var)将均值为m、方差为var的高斯噪声加到图像f上。默认值为均值是0，方差是0.01
4、的噪声。（2）g=imnoise(f,'salt&pepper',d)将噪声密度为d（即包含噪声值的图像区域的百分比）的椒盐噪声加到图像f上。默认的噪声密度为0.05。8添加噪声（3）g=imnoise(f,‘speckle',var)用方程g=f+n×f将乘性噪声添加到图像f上，其中n是均值为0、方差为var的均匀分布的随机噪声。var的默认值为0.04。例：对下面的图像eight.tif分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声。9添加噪声>>I=imread('rice.tif');>>J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);>>J2=imnoise(I,'sal
5、t&pepper',0.02);>>J3=imnoise(I,'speckle',0.02);>>subplot(2,2,1),imshow(I)>>subplot(2,2,2),imshow(J1)>>subplot(2,2,3),imshow(J2)>>subplot(2,2,4),imshow(J3)10空间域平滑—均值滤波MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图像滤波函数filter2，其格式为：B=filter2(h,A,'full')其中，A为输入图像，h为滤波算子，'full'表示滤波后的图像与原图像A的大小相同。11空间域平滑—均值滤波最典型的S为3×3邻域，这时均值
6、滤波的模板为：这样，将模板在待处理图像中逐点滑动，与图像相卷积，就可得到整幅图像的平滑。12空间域平滑—均值滤波例：对一幅灰度图像lena.bmp添加高斯噪声，并进行均值滤波。（滤波模板大小为3×3）>>I=imread('lena.bmp');>>subplot(1,3,1),imshow(I)>>title('原始图像')>>J=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);>>subplot(1,3,2),imshow(J)>>title('加噪图像')13空间域平滑—均值滤波>>I=imread('lena.bmp');>>h=[111;111;111];>>h=h/
7、9;%产生3×3的均值滤波模板>>J1=filter2(h,J,'same');%用均值模板对图像J滤波>>subplot(1,3,3),imshow(J1,[])>>title('均值滤波结果')14空间域平滑—中值滤波MATLAB图像处理工具箱提供了用于实现中值滤波的函数medfilt2，其格式为：B=medfilt2(A,[mn])用大小为m×n的窗口对图像A进行中值滤波，窗口大小的默认值为3×3。15空间域平滑—中值滤波例：
