《数字图像处理》冈萨雷斯学习笔记1:基本原理

最新推荐文章于 2024-07-04 07:00:56 发布

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文章标签：人工智能 matlab ux

本文介绍了图像处理的基础操作，包括图像的读取、显示、写入及格式转换等基本功能。同时还探讨了不同类型的图像及其相互转换的方法，并提供了一些实用的MATLAB函数示例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一、图像的读取和显示

A=imread(FILENAME,FMT)

f = imread('D:\myimage\chestxray.jpg');

二、图像的写入

inwrite(A,FILENAME,FMT)

inwrite(f,'patient10_run1.tif')

只使用于JPEG图像

imwrite(f,'filename.jpg','quality',q)

三、图像的显示

imshow(f,[low high])
figure; %创建一个新窗口
subplot(m,n,p);%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。
%%=======================
figure;
subplot(m,n,p);
inshow(f);

四、图像格式的转换

im2uint8 将图像装换成uint8类型将输入中所有小于0的值设置为0，大于1的值设置为255，其他值乘以255.

im2uint16 将图像装换成uint16类型

rgb2gray 从RGB图创建灰度图，存储类型不变。

im2bw(f,T) 通过阈值处理，将一幅亮度图像转换成一幅二值图像g。

im2double 将图像转换成double类型（Matlab中所有的数值计算都可用double类来进行，所以它也是图像处理应用中最常见使用的数据类）

mat2gray 讲一个矩阵转换成一个强度图（但是什么叫强度图呢？）0对应的是黑色，1对应的是白色。

补充知识点：

1、TIFF 加标识的图像文件格式 .tif .tiff

2、当用imshow显示另一幅图像g时，Matlab会再屏幕上用新图像替换旧图像，为了保持第一幅图像并同时显示第二幅图像，可以使用figure函数。

figure,imshow(g)

3、图像的类型：亮度图像、二值图像、索引图像、RGB图像。

4、若v是一个向量，则v(:)产生一个列向量，v(1:end)产生一个行向量。

5、ture(M,N)生成一个大小为M*N的logical类矩阵，其元素为1.

false(M,N)生成一个大小为M*N的logical类矩阵，其元素为0.

6、rand(M,N)生成一个大小为M*N的矩阵，矩阵中元素都在区间[0,1]中均匀分布的随机数。

randn(M,N)生成一个大小为M*N的矩阵，矩阵中元素是正态分布的随机数，随机数的均值是0，方差是1.

7、函数定义：function[outputs]=name(inputs) 注意输出变量必须位于方括号内，而输入变量必须位于圆括号内。

8、算数运算符 A*B表示矩阵乘法，而A.*B则表示数组乘法。

9、B=A指的仅仅是做一个B等于A的“记录”，但实际上并不将数据复制到B。记住MATLAB没有复制信息这一功能。

10、all函数：检测矩阵中是否全为非零元素，如果是，则返回1，否则，返回0。
any函数：检测矩阵中是否有非零元素，如果有，则返回1，否则，返回0。

11、可以用whos f 来查看图片的信息。

12、f(x,y)=Asin(ux+vy) x=0,1,2……,M-1 y=0,1,2……,N-1 生成该图像

%First implement using for loops
tic
for r = 1:M
    ux = u*(r-1);
    for c = 1:N
        vy = v*(c-1);
        f(r,c) = A*sin(ux+cy);
    end
end
t1 = toc;                %End timing
%Now implement using vectorization. call the image g
tic    %start timing
r = 0:M-1;
c = 0:N-1;
[C,R] = meshgrid(c,r);   %将行向量c,r指定的域变换成数组C,R
g = A*sin(u*R + v*C);
t2 = toc;                %End timing
%compute the ratio of the two times
rt = t1/(t2 + eps);
[rt,f,g] = twodsin(1,1/(4*pi),1/(4*pi),512,512);
g = mat2gray(g);
imshow(g)

向量化循环效率更高。

12、从给定图像中提取子图像，提取大小为m*n且其左上角坐标为（rx,cy）的区域s

rowhigh = rx+m-1;   %Matlab中图像的原点在（1,1）处
colhigh = cy+n-1;
s = f (rx:rowhigh,cy:colhigh);