数字图像处理matlab基本命令
2016-12-04 14:59
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以下只是函数的基本使用例子,详情使用help或者doc查看
基本的输入图像
imread('/path/filename');
// f = imread(/path/name.imageformat ); 二维矩阵f保存
图像输出
imwrite('/path/filename' ); //
图像显示
imshow(f) ;// f 为图像时输入的矩阵
图像直方图显示
g = imhist(f) //将图像灰度值的像素数量用直方图形式显示,如下图
灰度值变换函数
1.imadjust
g = imadjust(f , [low_in
high_in], [low_out high_out],gamma) ;//
g是输出的图像矩阵,f是输入的图像矩阵。
该函数的作用是将f中的[low_in
high_in]的灰度值映射到输出g中的[low_out
high_out]。灰度值是经过归一化处理的,范围[0 1]
参数gamma = 1时为线性映射,
gamma < 1时,映射被加权至较高(较亮)的输出值
example:
g = imadjust(f,[0 0.5] , [0 1]) //将原图像素从[0 0.5]的灰度值映射到[0 1]
原图 原图的直方图
经过处理后
可以看出处理后的图像比原图显得更亮,只是对比度拉伸的结果。
从直方图上观察,原图的灰度值主要集中在[50 100]的区间,经过处理后,几乎每个灰度值都由像素。
2.stretchlim
Low_High = stretchlim(f,tol);
f是输入图像矩阵。
tol若是两元素的向量[low_frac high_frac], 指定了图像的低和高像素值饱和度的百分比。
若tol是一个标量,则low_frac=tol,high_frac = 1 - low_frac。
若忽略tol这个参数,默认为[0.01 0.99],饱和度为2%
tol=0,Low_High = [min( f( : ) ),max( f( : ) )] 即图像的最大灰度值和最小灰度值。
饱和度一般说的是彩色图片,对于灰度图像来说,不太清楚饱和度的概念是什么,不清楚它的计算方法。
从使用stretchlim的实验结果来看,饱和度的改变,会影响对比度。
参考资料《数字图像处理的matlab实现(第二版)》
基本的输入图像
imread('/path/filename');
// f = imread(/path/name.imageformat ); 二维矩阵f保存
图像输出
imwrite('/path/filename' ); //
图像显示
imshow(f) ;// f 为图像时输入的矩阵
图像直方图显示
g = imhist(f) //将图像灰度值的像素数量用直方图形式显示,如下图
灰度值变换函数
1.imadjust
g = imadjust(f , [low_in
high_in], [low_out high_out],gamma) ;//
g是输出的图像矩阵,f是输入的图像矩阵。
该函数的作用是将f中的[low_in
high_in]的灰度值映射到输出g中的[low_out
high_out]。灰度值是经过归一化处理的,范围[0 1]
参数gamma = 1时为线性映射,
gamma < 1时,映射被加权至较高(较亮)的输出值
example:
g = imadjust(f,[0 0.5] , [0 1]) //将原图像素从[0 0.5]的灰度值映射到[0 1]
原图 原图的直方图
经过处理后
可以看出处理后的图像比原图显得更亮,只是对比度拉伸的结果。
从直方图上观察,原图的灰度值主要集中在[50 100]的区间,经过处理后,几乎每个灰度值都由像素。
2.stretchlim
Low_High = stretchlim(f,tol);
f是输入图像矩阵。
tol若是两元素的向量[low_frac high_frac], 指定了图像的低和高像素值饱和度的百分比。
若tol是一个标量,则low_frac=tol,high_frac = 1 - low_frac。
若忽略tol这个参数,默认为[0.01 0.99],饱和度为2%
tol=0,Low_High = [min( f( : ) ),max( f( : ) )] 即图像的最大灰度值和最小灰度值。
饱和度一般说的是彩色图片,对于灰度图像来说,不太清楚饱和度的概念是什么,不清楚它的计算方法。
从使用stretchlim的实验结果来看,饱和度的改变,会影响对比度。
参考资料《数字图像处理的matlab实现(第二版)》
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