第二章圖像與MATLAB(數(shù)字圖象處理漢化版)

1、第二章圖像與MATLAB2.12.1灰度圖像灰度圖像2.2RGB2.2RGB圖像圖像相加混色相加混色 一般把三基色按不同比例相加進(jìn)行的混色稱為相加混一般把三基色按不同比例相加進(jìn)行的混色稱為相加混色。色。 紅色紅色 + + 藍(lán)色藍(lán)色 = = 品紅色品紅色 紅色紅色 + + 綠色綠色 = = 黃色黃色 綠色綠色 + + 藍(lán)色藍(lán)色 = = 青色青色 紅色紅色 + + 綠色綠色 + + 藍(lán)色藍(lán)色 = = 白色白色 紅色紅色 + + 青色青色 = = 白色白色 綠色綠色 + + 品紅色品紅色 = = 白色白色 藍(lán)色藍(lán)色 + + 黃色黃色 = = 白色白色 R:200 G:50B:120黃黃(255,25

2、5,0)(255,255,0)黑黑(0,0,0)(0,0,0)綠綠(0,255,0)(0,255,0)青青(0,255,255)(0,255,255)藍(lán)藍(lán)(0,0,255)(0,0,255)品紅品紅(255,0,255)(255,0,255)白白(255,255,255)(255,255,255)紅紅(255,0,0)(255,0,0)RGB色系 顏色構(gòu)成2.32.3索引彩色圖像索引彩色圖像2.42.4數(shù)據(jù)類型和相互轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型和相互轉(zhuǎn)換2.52.5圖像文件和格式圖像文件和格式 圖像信息是人類認(rèn)識(shí)世界的主要知識(shí)來源。 國外學(xué)者的研究結(jié)果： 人類所獲得的外界信息有70以上是通過眼睛獲得的。 利用

3、計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行加工和處理的過程應(yīng)用范圍： 遙感 氣象預(yù)報(bào) 軍事偵察 生物醫(yī)學(xué) 。 圖像的數(shù)字化 圖像變換 圖像增強(qiáng) 圖像恢復(fù) 圖像分割 圖像分析和理解 圖像壓縮 圖像的幾何操作 圖像變換 圖像分析和增強(qiáng) 圖像壓縮 真彩色圖像（RGB圖像） 利用R、G、B三個(gè)分量表示一個(gè)像素的顏色。 0.6118 0.8392 0.6471 0.6471 0.6471 0.6471 0.7765 0.8392 0.8078 0.8078 0.8078 0.8078 0.7412 0.7098 0.9373 0.9373 0.9373 0.9373紅綠藍(lán) 索引色圖像 對不同顏色進(jìn)行編號(hào)，組成一個(gè)調(diào)色板，圖像數(shù)據(jù)

4、記錄像素對應(yīng)的調(diào)色板顏色的序號(hào)。 灰度圖像： 只有圖像的強(qiáng)度信息，沒有顏色信息。 二值圖像： 只有黑白兩種顏色的圖像。 im2bw( ) 將真彩色、索引色和灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。 例：例：load treesBW=im2bw(X,map,0.4);imshow(X,map)figureimshow(BW) ind2gray( ) 將索引色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 例：例：load treesJ=ind2gray(X,map);imshow(X,map)figureimshow(J) ind2rgb( ) 將索引色圖像轉(zhuǎn)換為真彩色圖像。 例：例：load treesJ=ind2rgb(X,map)

5、;imshow(X,map)figureimshow(J) mat2gray( ) 將數(shù)據(jù)矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 grb2gray( ) 將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 grb2ind( ) 將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為索引色圖像。 imread( ) 支持對cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式圖像的輸入。 imwrite( ) 支持對cur、mp、df、ico、jpg、pcx、png、tif和xwd等格式圖像的輸出。 image( ) imshow( ) 兩個(gè)函數(shù)均可用于數(shù)據(jù)和圖像的顯示。 改善視覺效果。 噪聲抑制。 直方圖均化 右圖太暗，看不清輪胎的細(xì)節(jié)，需要對圖像進(jìn)

6、行增強(qiáng)處理。 I=imread(tire.tif); %讀入圖像 J=histeq(I); %直方圖均化 subplot(1,2,1),imshow(I) %顯示原始圖像 subplot(1,2,2),imshow(J) %顯示增強(qiáng)后圖像 figure subplot(1,2,1),imhist(I,64) %顯示直方圖 subplot(1,2,2),imhist(J,64) 原理： 輸入圖像為f(x,y),處理后的圖像為g(x,y)，則圖像增強(qiáng)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為： g(X,Y)=T(f(X,Y)其中： T表示輸入、輸出圖像對應(yīng)點(diǎn)的灰度映射關(guān)系。 I=imread(pout.tif); imsho

7、w(I) I=double(I) %對數(shù)運(yùn)算不支持uint8類型數(shù)據(jù) J=log(I+1); figure,imshow(J,4,5) 實(shí)驗(yàn)過程： 1. 讀入圖像數(shù)據(jù)。 2. 對圖像添加噪聲。 3. 對帶噪聲的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理。 4. 顯示處理后的圖像。 I=imread(eight.tif); J1=imnoise(I,gaussian,0,0.02); %對圖像數(shù)據(jù)添加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲。 J2=imnoise(I,salt & pepper,0.02); %對圖像數(shù)據(jù)添加椒鹽噪聲。 J3=imnoise(I,speckle,0.02); %對圖像數(shù)據(jù)添加乘性噪聲。 s

8、ubplot(2,2,1),imshow(I) subplot(2,2,2),imshow(J1) subplot(2,2,3),imshow(J2) subplot(2,2,4),imshow(J3) 鄰域平均法：h=1 1 1;1 1 1;1 1 1; %產(chǎn)生濾波模板h=h/9; %對模板歸一化J=conv2(J1,h);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J2) 中值濾波：J=medfilt2(J1);subplot(1,2,1),imshow(J1)subplot(1,2,2),imshow(J2) 圖像變換是圖像處理的重要工具

9、。通過變換，改變圖像的表示域，可以對圖像的后繼處理帶來極大的方便。 例如： 傅立葉變換：圖像的頻域分析 離散余弦變換： 使能量集中利于圖像壓縮。 load imdemos saturn2 imshow(saturn2) b=fft2(saturn2); figure imshow(log(abs(b),) colormap(jet(64); colorbar b=dct2(saturn2); figure imshow(log(abs(b),) colormap(jet(64); colorbar b(abs(b)10)=0; %將DCT變換值小于10的元素置為0 K=idct2(b)/255

10、; %對逆DCT變換歸一化 figure imshow(K) 邊緣是目標(biāo)與背景的分界線，通過提取邊緣可以分離目標(biāo)和背景。 MATLAB的圖像處理工具箱提供了函數(shù)edge來實(shí)現(xiàn)檢測邊緣的功能。I=imread(west.tif);imshow(I)b=edge(I);figureimshow(b) edge(數(shù)據(jù)，檢測方法，參數(shù)）微分算子檢測方法： 1. roberts max(|f(i,j)-f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)-f(i,j+1)|) 2. sobel 121101000202121101 I=imread(rice.tif); imshow(I) b=edge(I ,roberts);