Matlab 图像处理相关函数命令大全

一、通用函数：
colorbar 显示彩色条

语法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle)
getimage 从坐标轴取得图像数据

语法：A=getimage(h) \[x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage

imshow 显示图像

语法：imshow(I,n) \imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \h=imshow(...)

montage 在矩形框中同时显示多幅图像

语法：montage(I) \ montage(BW)\ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)

immovie 创建多帧索引图的电影动画

语法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)

subimage 在一副图中显示多个图像

语法：subimage(X,map) \subimage(I) \ subimage(BW) \subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...)

truesize 调整图像显示尺寸

语法：truesize(fig,[mrowsmcols]) \ truesize(fig)

warp 将图像显示到纹理映射表面

语法：warp(X,map) \ warp(I ,n)\ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \ h=warp(...)

zoom 缩放图像

语法：zoom on \ zoom off \ zoomout \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option)

二、图像文件I/O函数命令
imfinfo 返回图形图像文件信息

语法：info=imfinfo(filename,fmt)\ info=imfinfo(filename)

imread 从图像文件中读取（载入）图像

语法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \[...]=imread(filename) \[...]=imread(URL,...)\[...]=imread(...,idx)(CUR,ICO,and TIFF only) \[...]=imread(...,'frames',idx)
(GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \[...]=imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...)(ICO,CUR,PNG only)
imwrite 把图像写入（保存）图像文件中

语法：imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt)\imwrite(...,filename) \ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)
imcrop 剪切图像

语法：I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \I2=imcrop(I,rect) \ X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \[A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcrop(...)
imresize 改变图像大小

语法：B=imresize(A,m,method)

imrotate 旋转图像

语法：B=imrotate(A,angle,method)\ B=imrotate(A,angle,method,'crop')

三、像素和统计处理函数
corr2 计算两个矩形的二维相关系数

语法：r=corr2(A,B)

imcontour 创建图像数据的轮廓图

语法：imcontour(I,n) \imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h]=imcontour(...)

imfeature 计算图像区域的特征尺寸

语法：stats=imfeature(L,measurements)\ stats=imfeature(L,measurements,n)

imbist 显示图像数据的柱状图

impixel 确定像素颜色值

语法：P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \P=impixel(I,c,r) \ P=impixel(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \[c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi)
\P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \
[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)

improfile 沿线段计算剖面图的像素值

语法：c=improfile \ c=improfile(n) \ c=improfile(I,xi,yi) \c=improfile(I,xi,yi,n) \ [cx,cy,c]=improfile(...) \[cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n)
\[...]=improfile(...,method)
mean2 计算矩阵元素的平均值

语法：B=mean2(A)

pixval 显示图像像素信息

语法：pixval on

std2 计算矩阵元素的标准偏移

语法：b=std2(A)

四、图像分析函数：
edge 图像边缘检测

语法：BW=edge(I,'sobel') \BW=edge(I,'sobel',thresh) \ BW=edge(I,'sobel',thresh,direction)[BW,thresh]=edge(I,'sobel',...) \ BW=edge(I,'prewitt') \BW=edge(I,'prewitt',thresh) \

[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...)\ BW=edge(I,'roberts') \ BW=edge(I,'roberts',thresh) \[BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh)\ BW=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...)
\BW=edge(I,'zerocross',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \
BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)

qtgetblk 获取四叉树分解的块值

语法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim)\ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)

qtsetblk 设置四叉树分解中的块值

语法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)

五、图像增强函数
histeq 用柱状图均等化增强对比

语法：J=histeq(I,hgram) \J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map,hgram) \newmap=histeq(X,map)

imadjust 调整图像灰度值或颜色映像表

语法：J=imadjust(I,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \newmap=imadjust(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \RGB2=imadjust(RGB1,...)
imnoise 增强图像的渲染效果

语法：J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)

medfilt2 进行二维中值过滤

语法：B=medfilt2(A,[m n]) \B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)

ordfilt2 进行二维统计顺序过滤

语法：B=ordfilt2(A,order,domain)\ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padopt)

wiener2 进行二维适应性去噪过滤处理

语法：J=wiener2(I,[m n],noise) \ [J,noise]=wiener2(I,[m n])

六、线性滤波函数
conv2 进行二维卷积操作

语法：C=conv2(A,B) \C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')

convmtx2 计算二维卷积矩阵

语法：T=convmtx2(H,m,n) \T=convmtx2(H,[m n])

convn 计算n维卷积

语法：C=convn(A,B) \C=convn(A,B,'shape')

filter2 进行二维线性过滤操作

语法：Y=filter2(h,X) \Y=filter2(h,X,shape)

fspecial 创建预定义过滤器

语法：h=fspecial(type) \h=fspecial(type,parameters)

七、线性二维滤波设计函数
freqspace 确定二维频率响应的频率空间

语法：[f1,f2]=freqspace(n) \[f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshgrid') \ f=freqspace(N)\ f=freqspace(N,'whole')

freqz2 计算二维频率响应

语法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2)\ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2]) \[H,fi,f2]]=freqz2(h) \[...]=freqz2(h,...,[dxdy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx)
\ freqz2(...)

fsamp2 用频率采样法设计二维FIR过滤器

语法：h=fsamp2(Hd) \h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])

ftrans2 通过频率转换设计二维FIR过滤器

语法：h=ftrans2(b,t) \h=ftrans2(b)

fwind1 用一维窗口方法设计二维FIR过滤器

语法：h=fwind1(Hd,win) \h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)

fwind2 用二维窗口方法设计二维FIR过滤器

语法：h=fwind2(Hd,win) \h=fwind2(f1,f2,Hd,win)

八、图像变换函数
dct2 进行二维离散余弦变换(反余弦变换用idct2)

语法：B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n)\ B=dct2(A,[m n])

dctmtx 计算离散余弦傅立叶变换

语法：D=dctmtx(n)

fft2 进行二维快速傅立叶变换(反变换用ifft2)

语法：Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)

fftn 进行n维快速傅立叶变换(反变换用ifftn)

语法：Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)

fftshift 快速傅立叶变换的DC组件移到光谱中心

语法：Y=fftshift(X) \Y=fftshift(X,dim)

iradon 进行反radon变换

语法：I=iradon(P,theta) \I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...)

phantom 产生一个头部幻影图像

语法：P=phantom(def,n) \P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)

radon 计算radon变换

语法：R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)

九、边沿和块处理函数
bestblk 确定进行块操作的块大小

语法：siz=bestblk([m n],k) \[mb,nb]=bestblk([m n],k)

blkproc 实现图像的显示块操作

语法：B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \
B=blkproc(A,[mn],[mborder nborder],fun,...)
col2im 将矩阵的列重新组织到块中

语法：A=col2im(B,[m n],[mmnn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])

colfilt 利用列相关函数进行边沿操作

语法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[mn],block_type,fun,P1,P2,...) \ B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \B=colfilt(A,'indexed',...)
im2col 重调图像块为列

语法：B=im2col(A,[mn],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...)

nlfilter 进行边沿操作

语法：B=nlfilter(A,[m n],fun) \B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=nlfilter(A,'indexed',...)

十、二进制图像操作函数
applylut 在二进制图像中利用lookup表进行行边沿操作

语法：A=applylut(BW,LUT)

bwarea 计算二进制图像对象的面积

语法：total=bwarea(BW)

bweuler 计算二进制图像的欧拉数

语法：eul=bweuler(BW)

bwfill 填充二进制图像的背景色

语法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \[BW2,idx]=bwfill(...) \ BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n) \[x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...) \ [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)
bwlabel 标注二进制图像中已连接的部分

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

bwmorph 提取二进制图像的轮廓

语法：BW2=bwmorph(BW1,operation)\ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)

bwperim 计算二进制图像中对象的周长

语法：BW2=bwperim(BW1) \BW2=bwperim(BW1,CONN)

bwselect 在二进制图像中选择对象

语法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \[x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)

dilate 放大二进制图像

语法：BW2=dilate(BW1,SE) \BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n)

erode 弱化二进制图像的边界

语法：BW2=erode(BW1,SE) \BW2=erode(BW1,SE,alg) \BW2=erode(BW1,SE,...,n)

makelut 创建一个用于applylut函数的lookup表

语法：lut=makelut(fun,n) \lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)

十一、区域处理函数
roicolor 选择感兴趣的颜色区

语法:BW=roicolor(A,low,high)\ BW=rocicolor(A,v)

roifill 在图像的任意区域中进行平滑插补

语法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I)\ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,yi) \[x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)

roifilt2 过滤敏感区域

语法:J=roifilt2(h,I,BW) \J=roifilt2(I,BW,fun) \ J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)

roipoly 选择一个敏感的多边形区域

语法:BW=roipoly(I,c,r) \BW=roipoly(I) \ BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) \ [BW,xi,yi]=roipoly(...) \[x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...)

十二、颜色映像处理函数
brighten 增加或降低颜色映像表的亮度

语法：brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \newmap=brighten(cmap,beta)
cmpermute 调整颜色映像表中的颜色

语法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map)\ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index)

cmunigue 查找颜色映像表中特定的颜色及相应的图像

语法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \[Y,newmap]=cmunique(I)
imapprox 对索引图像进行近似处理

语法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \ [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \ Y=imapprox(X,map,newmap) \[...]=imapprox(...,dither_option)
rgbplot 划分颜色映像表

语法：rgbplot(cmap)

十三、颜色空间转换函数
hsv2rgb 转换HSV值为RGB颜色空间：M=hsv2rgb(H)

ntsc2rgb 转换NTSC值为RGB颜色空间：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap)
\ RGB=ntsc2rgb(YIQ)
rgb2hsv 转换RGB值为HSV颜色空间：cmap=rgb2hsv(M)

rgb2ntsc 转换RGB值为NTSC颜色空间：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap)
\ YIQ=rgb2ntsc(RGB)
rgb2ycbcr 转换RGB值为YCbCr颜色空间：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap)
\ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)
ycbcr2rgb 转化YCbCr值为RGB颜色空间：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap)
\ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)

十四、图像类型和类型转换函数
dither 通过抖动增加外观颜色分辨率转换图像

语法：X=dither(RGB,map) \BW=dither(I)

gray2ind 转换灰度图像为索引图像

语法：[X,map]=gray2ind(I,n) \[X,map]=gray2ind(BW,n)

grayslice 从灰度图像为索引图像

语法：X=grayslice(I,n) \X=grayslice(I,v)

im2bw 转换图像为二进制图像

语法：BW=im2bw(I,level) \BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level)

im2double 转换图像矩阵为双精度型

语法：I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \X2=im2double(X1,'indexed')
double 转换数据为双精度型

语法：double(X)

unit8 、unit16转换数据为8位、16位无符号整型：
i=unit8(x) \ i=unit16(x)

im2unit8 转换图像阵列为8位无符号整型

语法：I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \X2=im2unit8(X1,'indexed')
im2unit16 转换图像阵列为16位无符号整型

语法：I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \X2=im2unit16(X1,'indexed')
ind2gray 把检索图像转化为灰度图像

语法：I=ind2gray(X,map)

ind2rgb 转化索引图像为RGB真彩图像

语法：RGB=ind2rgb(X,map)

isbw 判断是否为二进制图像

语法：flag=isbw(A)

isgray 判断是否为灰度图像

语法：flag=isgray(A)

isind 判断是否为索引图像

语法：flag=isind(A)

isrgb 判断是否为RGB真彩色图像

语法：flag=isrgb(A)

mat2gray 转换矩阵为灰度图像

语法：I=mat2gray(A,[amin amax])\ I=mat2gray(A)

rgb2gray 转换RGB图像或颜色映像表为灰度图像

语法：I=rgb2gray(RGB) \newmap=rgb2gray(map)

rgb2ind 转换RGB图像为索引图像

语法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol)\ [X,map]=rgb2ind(RGB,n) \ X=rgb2ind(RGB,map) \[...]=rgb2ind(...,dither_option)

十五、新增图像处理工具箱函数
adapthisteq 限制对比度直方图均衡化: J=adapthisteq(I) \
J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)

applycform 用于颜色空间变换 out=applyform(I,C)

bwboundaries 描绘二进制图像边界

语法： B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \[BLNA]=bwboundaries()B=bwboundaries(BW,CONN,options) [BW,CONN,options] \
bwtraceboundary 描述二进制图像中的物体

B=bwtraceboundary(BW,P,fstep)\ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \ B=bwtraceboundary(...N,dir)
decorrstrech 对多通道图像进行去相关处理

语法：S=decorrstretch(I) \S=decorrstretch(I,TOL)

dicomdict 获取或读取DICOM文件

语法：dicomdict('set',dictionary)\ dictionary=dicomdict('get')

getline 用鼠标选择ployline

语法：[x,y]=getline(fig) \[x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed')

getpts 用鼠标选择像素点

语法：[x,y]=getpts(fig) \[x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getpts

getrect 用鼠标选择矩阵

语法：rect=getrect(fig) \rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)

iccread 读取ICC剖面

语法：P=iccread(filename)

im2java2d 将图像转换为Java缓冲图像

语法：jimage=im2java2d(I) \jimage=im2java2d(X,MAP)

imview 在图像与蓝旗中显示图像

语法：imview(I) \ imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range)\ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \h=imview(...) \ imview close all

ippl 检查IPPL的存在

语法：TF=ippl \ [TF B]=ippl

iptdemos 显示图像处理工具箱中的索引图像

lab2double、lab2unit16、lab2unit8
将L*a*b数据分别转换为双精度、16位数据、8位数据

makecform 创造一个色彩转换结构

poly2mask 把多边形区域转换成mask区域

语法：BW=poly2mask(x,y,m,n)

unitlut 查找表中A像素值

语法：B=unitlut(A,LUT)

xyz2double、xyz2unit16
将颜色数据从XYZ转换到双精度、16进制。

语法：xyzd=xyz2double(XYZ) \xyz16=xyz2unit16(xyz)