Matlab常用图像处理命令108例(四)

相关命令：im2uint8， double， im2double， uint8， uint16， imapprox。5 imadjust 功能：调整图像灰度值或颜色映射表。语法：未提供具体语法。举例：未提供具体语法。相关命令：brighten， histeq。5 imapprox 功能：对索引图像进行近似处理。语法：未提供具体语法。相关命令：cmunique， dither， rgb2ind。

imshow： 用于显示图像，其语法多样，可配合getimage、imread、iptgetpref、iptsetpref、subimage、truesize和warp等其他命令灵活使用。6 imwrite： 将图像写入图形文件，可通过imfinfo和imread等命令获取和读取相关信息。

点击图标，打开matlab。输入代码：[x，y]=meshgrid（1：0.1：10， 1：0.1：10）；z=x.^2+y.^2；surf（x，y，z）点击运行。在弹出的文件存储页面中，选择一个任意位置，点击保存即可。

Matlab图像处理系列——直方图均衡化和匹配(规定化)仿真

直方图匹配（规定化）是一种图像处理技术，旨在增强特定灰度范围内的对比度或使图像灰度值满足特定分布，以产生具有特定直方图的图像。它基于直方图均衡化原理，通过建立原始图像与期望图像之间的关系，使原始图像的直方图匹配至特定形状。

我们可以先获得一副图片的直方图，那它的直方图分布我们就知道了 然后在用直方图规定化，将另一张图像的直方图尽量向第一幅图像靠拢 然后再进行图像匹配成功率就更高了。

直方图算法： 直方图均衡化：调整灰度分布，增强对比度。 直方图规定化：根据目标分布调整图像，实现更精细的增强。 角点检测： Harris角点和Shi-Tomasi角点：用于特征检测，支持计算机视觉任务。 减色处理：减少颜色数量，减小数据量，用于图像压缩和传输。

histeq是用来做直方图均衡的。\x0d\x0a\x0d\x0ahgram是均衡化后的灰度级个数。\x0d\x0a比如histeq（I， 16），就是希望均衡化后的直方图只有16个灰度级；\x0d\x0ahisteq（I， 64），就是希望均衡化后的直方图只有64个灰度级。

均衡化和规定化都是通过全局直方图调节来改变图像的对比度，其实就是根据一个表来做映射。区别：生成具有指定直方图的图像的方法称为直方图匹配或直方图规定化。直方图均衡化是将原图像经变换生成一幅灰度级较为均衡化的图像。

关于用matlab编程实现图像处理

点击图标，打开matlab。输入代码：[x，y]=meshgrid（1：0.1：10， 1：0.1：10）；z=x.^2+y.^2；surf（x，y，z）点击运行。在弹出的文件存储页面中，选择一个任意位置，点击保存即可。

减色处理：减少颜色数量，减小数据量，用于图像压缩和传输。 图像分割： 阈值分割、区域增长、边缘检测、区域/语义/实例分割：根据应用选择合适的算法，如深度学习模型。 这些技术在医学成像、自动驾驶、视频监控等多个领域发挥着关键作用，通过结合和优化，不断推动图像处理技术的进步。

图像点运算 在数字图像处理系统中，点运算是通过图像预处理阶段对每个像素执行相同灰度变换运算，以实现对比度增强、对比度拉伸或对比度变换。点运算中的灰度值映射关系由算子T定义，确保了原始图像与输出图像之间的灰度级变换。

在数字图像处理领域，MATLAB 提供了丰富的工具和函数来辅助进行图像操作和分析，其中 fspecial（） 和 imfilter（） 是非常常用且功能强大的两个函数。本文将深入探讨这两个函数的使用方法和原理。首先，让我们对 fspecial（） 进行简要说明。

Matlab图像处理系列——图像点运算和灰度直方图Matlab仿真

图像点运算 在数字图像处理系统中，点运算是通过图像预处理阶段对每个像素执行相同灰度变换运算，以实现对比度增强、对比度拉伸或对比度变换。点运算中的灰度值映射关系由算子T定义，确保了原始图像与输出图像之间的灰度级变换。

直方图均衡化是一种图像处理技术，主要目标是调整图像的灰度级分布，从而提高图像对比度和动态范围。通过将输入图像转换为每一灰度级上像素点数均匀分布的输出图像，达到增强图像效果的目的。具体而言，将原始图像的灰度分布映射到一个均匀分布的输出图像，使得图像的灰度级尽可能多地分布，并且均匀。

打开MATLAB需要处理的图像，然后再下面写出代码是：pic[i，j]=（255）/（u*v）*sum（c[：int（img[i，j]）]）。然后接下来就可以看到图像均衡化的图片。最后，画出均衡化图片的直方图如图所示，衡化前后，图片对比一下，这样就可以解决问题了。

直方图算法： 直方图均衡化：调整灰度分布，增强对比度。 直方图规定化：根据目标分布调整图像，实现更精细的增强。 角点检测： Harris角点和Shi-Tomasi角点：用于特征检测，支持计算机视觉任务。 减色处理：减少颜色数量，减小数据量，用于图像压缩和传输。

close all I = imread（C：\Documents and Settings\dmt\桌面\实习\图像\灰度图像\lenna.bmp）imshow（I）；imhist（I）；MATLAB MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。

MATLAB科研图像处理——调用ImageJ/Fiji

1、此外，MIJ已支持调用Fiji，进一步扩大了其在科研图像处理领域的应用范围。为了实现MATLAB与ImageJ/Fiji之间的无缝连接，首先需在MATLAB中安装MIJ。下载mij.jar和ij.jar两个文件，并将它们放置于MATLAB安装目录下的java目录中。安装完成后，通过MATLAB即可直接调用ImageJ。

2、临近毕业论文，大量图片分析任务亟待处理，ImageJ成了我的新宠。这款软件，名为Fiji，是ImageJ的扩展版，官网下载安装方便，无论是桌面版还是网页版ij.imjoy.io都可轻松上手。遇到安装问题，推荐参考知乎用户@Treasure琛的文章。学习过程从基础入门开始，官网文档详尽实用。

3、ImageJ，这款由NIH开发的免费图像处理软件，因其强大的功能和广泛的科研应用，对于科研人员来说无疑是一大利器。它不仅本身功能全面，还有众多针对不同需求的插件可供选择，为科研分析提供深度挖掘的可能，甚至能揭示隐藏在实验数据中的重要发现。

4、首先，打开ImageJ，选择FileOpen导入你的图像，例如这是一张SEM照片，自带的标尺可能不够理想。此时，你可以通过以下步骤制作个性化的标尺：使用直线工具测量原标尺的像素长度，确保在放大图片（Ctrl+滚轮或工具选项）下进行，以减小误差。

5、图像去卷积（Image Deconvolution）是恢复模糊图像的关键技术，本文将指导你如何使用ImageJ插件DeconvolutionLab2进行图像去卷积。要开始，你需要安装两个插件：DeconvolutionLab2和PSF Generator。从官网下载DeconvolutionLab_jar和PSF_Generator.jar，放置于plugins文件夹中，重启Fiji即可。

6、Image J作为科研界的明星软件，因其强大的图像处理能力，2021年被Nature评为十大影响力代码，且令人惊喜的是，它是完全免费的。这款基于Java的工具支持多种格式的图片处理，包括8位、16位和32位，能够执行基本操作如缩放、旋转，还具备高级功能如区域统计和图像分析。