基于卷积的图像滤波函数.docVIP

基于卷积的图像滤波函数 基于卷积的图像滤波函数 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread(e:\w01.tif) 注：计算机E盘上要有w01相应的.tif文件。 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(a,e:\w02.tif,’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo(e:\w01.tif) 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数（主要彩色显示图象），如： a=[1,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12]; image(a); 2. imshow imshow函数用于灰度图像文件的显示，如： i=imread(e:\w01.tif); imshow(i); 3. colorbar colorbar函数用显示图像的颜色条。 通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于绘图。有时也许想改变颜色使用的方法。函数caxis代表颜色轴，因为颜色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。 [cmin,cmax]=caxis返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。它们通常被设成数据的最小值和最大值。比如，函数mesh(peaks) 会画出函数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为[-6.5466，8.0752]，即Z的最小值和最大值。这些值之间的数据点，使用从颜色映象中经插值得到的颜色。如： i=imread(e:\w01.tif); imshow(i); colorbar; 4 .figure figure函数用于设定图像显示窗口，如：figure(1)； /figure(2)； 5.imagesc(a); caxis([-3 8]) ; colorbar; 标尺标度从-3，到8 显示标度尺。 三. 图像的变换 1. fft2 fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如： i=imread(e:\w01.tif); j=fft2(i); 2. ifft2 ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread(e:\w01.tif); j=fft2(i); k=ifft2(j); 3. 利用fft2计算二维卷积 利用fft2函数可以计算二维卷积,如: a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2]; b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; a(8,8)=0; b(8,8)=0; c=ifft2(fft2(a).*fft2(b)); c=c(1:5,1:5); 利用conv2(二维卷积函数)校验, 如： a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2]; b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; c=conv2(a,b); 四. 模拟噪声生成函数和预定义滤波器 1. imnoise imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread(e:\w013. 利用fft2计算二维卷积 利用fft2函数可以计算二维卷积,如: a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2]; b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; a(8,8)=0; b(8,8)=0; c=ifft2(fft2(a).*fft2(b)); c=c(1:5,1:5); 利用conv2(二维卷积函数)校验, 如： a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2]; b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; c=conv2(a,b); 四. 模拟噪声生成函数和预定义滤波器 1. imnoise imnoise函数用于对图像生成模拟噪声，如： i=imread(e:\w013. 利用fft2计算二维卷积 利用fft2函数可以计算二维卷积,如: a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2]; b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; a(8,8)=0; b(8,8)=0; c=ifft2(fft2(a).*fft2(b)); c=c(1:5,1:5); 利用conv2(二维卷积函数)校验, 如： a=[8,1,6;3,5,7;4,9,2]; b=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; c=conv2(a,b);