MATLAB圖像處理工具箱函數(細化篇)

第3章 MATLAB數字圖像處理工具箱

3.1 MATLAB圖像預處理

3.1.1 圖像處理的基本操作

1. 讀入并顯示一幅圖像

clear %清除所有的工作平臺變量

close all %關閉已打開的圖形窗口

I=imread ('pout.tif'); %讀取圖像pout.tif(該圖像是圖像處理工具箱自帶的圖像)，

%存儲在一個名為I的數組中

imshow(I) %顯示圖像I

2. 檢查內存中的圖像

whos %查看圖像數據I是如何存儲在內存中的。

3. 實現直方圖均衡化

figure %生成一個新的圖形窗口，避免后面的圖像覆蓋前面圖像的顯示

imhist(I) %創建描述圖像I灰度分布的直方圖

I2=histeq(I); %將圖像的灰度值擴展到整個灰度范圍，從而提高圖像數組I的對比度。

figure,imshow(I2) %顯示修改過的圖像I2

figure,imhist(I2) %顯示拓展后的灰度值的分布情況

4. 保存圖像

imwrite(I2,'pout.png'); %將圖像I2以PNG圖像文件格式保存到磁盤

5. 檢查新生成文件的內容

imfinfo('pout2.png') %觀察保存的圖像文件信息

3.1.2 圖像處理的高級應用

主要對一幅灰度圖像rice.tif進行一些較為高級的操作為例說明整個過程。

1. 讀取和顯示圖像

clear %清除所有的工作平臺變量

close all %關閉已打開的圖形窗口

I=imread('rice.png'); %讀取圖像rice.png (該圖像是圖像處理工具箱自帶的圖像)

imshow(I) %顯示圖像

2. 估計圖像背景

background=imopen(I,strel('disk',15)); %對圖像I進行形態學開操作，刪除那些不完全包括

%在半徑為15的圓盤中的對象，實現對背景亮度的估計

figure,imshow(background)

figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0 255]); %以表面形式顯示背景

3. 從原始圖像中減去背景圖像

I2=imsubtract(I,background); %將背景圖像background從原始圖像I中減去

figure,imshow(I2)

4. 調節圖像對比度

I3=imadjust(I2,stretchlim(I2),[0 1]); %調節圖像的對比度

figure,imshow(I3);

5. 使用閾值操作將圖像轉換為二進制圖像

level=graythresh(I3);

bw=im2bw(I3,level);

figure,imshow(bw)

6. 檢查圖像中的對象個數

[labeled,numObjects]=bwlabel(bw,4); %確定圖像中的米粒個數

numObjects

101

7. 檢查標記矩陣

grain=imcrop(labeled) %選擇并顯示已標記的對象和部分背景內的像素

RGB_label=label2rgb(labeled,@spring,'C','shuffle');

%將標記矩陣顯示為一副偽彩色的索引圖像，在偽彩色的彩色圖像中，

%標記矩陣中的每一個對象都將被映射為相關調色板中的不同顏色

imshow(RGB_label);

8.計算圖像中對象的統計屬性

graindata=regionprops(labeled,'basic')

%測量圖像或者區域的屬性，并返回一個結構數組。當用于一個標記圖像時，%它還為每一個標記分量創建一個結構元素。

graindata(51).Area %顯示第51個元素的屬性

graindata(51).BoundingBox,graindata(51).Centroid %尋找最近的邊緣和中心

allgrains=[graindata.Area]; %創建一個新的向量allgrains，其包含每個米粒的范圍

allgrains(51) %查看第51個元素的范圍

max(allgrains) %獲取最大的米粒大小

biggrain=find(allgrains==404) %返回最大米粒的標記號

mean(allgrains) %獲取米粒的平均大小

hist(allgrains,20) %繪制包含20個柱的直方