圖像增強
1. 直方圖均衡化的 Matlab 實現
1.1 imhist 函數
功能：計算和顯示圖像的色彩直方圖
格式：imhist(I,n)
imhist(X,map)
說明：imhist(I,n) 其中，n 爲指定的灰度級數目，缺省值爲256；imhist(X,map) 就算和顯示索引色圖像 X 的直方圖，map 爲調色板。用 stem(x,counts) 同樣可以顯示直方圖。
1.2 imcontour 函數
功能：顯示圖像的等灰度值圖
格式：imcontour(I,n),imcontour(I,v)
說明：n 爲灰度級的個數，v 是有用戶指定所選的等灰度級向量。
1.3 imadjust 函數
功能：通過直方圖變換調整對比度
格式：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma)
newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma)
說明：J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) 其中，gamma 爲校正量r，[low high] 爲原圖像中要變換的灰度範圍，[bottom top] 指定了變換後的灰度範圍；newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 調整索引色圖像的調色板 map 。此時若 [low high] 和 [bottom top] 都爲2×3的矩陣，則分別調整 R、G、B 3個分量。
1.4 histeq 函數
功能：直方圖均衡化
格式：J=histeq(I,hgram)
J=histeq(I,n)
[J,T]=histeq(I,...)
newmap=histeq(X,map,hgram)
newmap=histeq(X,map)
[new,T]=histeq(X,...)
說明：J=histeq(I,hgram) 實現了所謂“直方圖規定化”，即將原是圖象 I 的直方圖變換成用戶指定的向量 hgram 。hgram 中的每一個元素都在 [0,1] 中；J=histeq(I,n) 指定均衡化後的灰度級數 n ，缺省值爲 64；[J,T]=histeq(I,...) 返回從能將圖像 I 的灰度直方圖變換成圖像 J 的直方圖的變換 T ；newmap=histeq(X,map) 和 [new,T]=histeq(X,...) 是針對索引色圖像調色板的直方圖均衡。
2. 噪聲及其噪聲的 Matlab 實現
imnoise 函數
格式：J=imnoise(I,type)
J=imnoise(I,type,parameter)
說明：J=imnoise(I,type) 返回對圖像 I 添加典型噪聲後的有噪圖像 J ，參數 type 和 parameter 用於確定噪聲的類型和相應的參數。
3. 圖像濾波的 Matlab 實現
3.1 conv2 函數
功能：計算二維卷積
格式：C=conv2(A,B)
C=conv2(Hcol,Hrow,A)
C=conv2(...,'shape')
說明：對於 C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩陣 A 和 B 的卷積，若 [Ma,Na]＝size(A), [Mb,Nb]=size(B), 則 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中，矩陣 A 分別與 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上進行卷積；C=conv2(...,'shape') 用來指定 conv2 返回二維卷積結果部分，參數 shape 可取值如下：
》full 爲缺省值，返回二維卷積的全部結果；
》same 返回二維卷積結果中與 A 大小相同的中間部分；
valid 返回在卷積過程中，未使用邊緣補 0 部分進行計算的卷積結果部分，當 size(A)>size(B) 時，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。
3.2 conv 函數
功能：計算多維卷積
格式：與 conv2 函數相同
3.3 filter2函數
功能：計算二維線型數字濾波，它與函數 fspecial 連用
格式：Y=filter2(B,X)
Y=filter2(B,X,'shape')
說明：對於 Y=filter2(B,X) ，filter2 使用矩陣 B 中的二維 FIR 濾波器對數據 X 進行濾波，結果 Y 是通過二維互相關計算出來的，其大小與 X 一樣；對於 Y=filter2(B,X,'shape') ，filter2 返回的 Y 是通過二維互相關計算出來的，其大小由參數 shape 確定，其取值如下：
》full 返回二維相關的全部結果，size(Y)>size(X)；
》same 返回二維互相關結果的中間部分，Y 與 X 大小相同；
》valid 返回在二維互相關過程中，未使用邊緣補 0 部分進行計算的結果部分，有 size(Y)<size(X) 。
3.4 fspecial 函數
功能：產生預定義濾波器
格式：H=fspecial(type)
H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通濾波器
H=fspecial('sobel') Sobel 水平邊緣增強濾波器
H=fspecial('prewitt') Prewitt 水平邊緣增強濾波器
H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二維拉普拉斯運算濾波器
H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（LoG）運算濾波器
H=fspecial('average',n) 均值濾波器
H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊對比增強濾波器
說明：對於形式 H=fspecial(type) ，fspecial 函數產生一個由 type 指定的二維濾波器 H ，返回的 H 常與其它濾波器搭配使用。
4. 彩色增強的 Matlab 實現
4.1 imfilter函數
功能：真彩色增強
格式：B=imfilter(A,h)
說明：將原始圖像 A 按指定的濾波器 h 進行濾波增強處理，增強後的圖像 B 與 A 的尺寸和類型相同。
圖像的變換
1. 離散傅立葉變換的 Matlab 實現
Matlab 函數 fft、fft2 和 fftn 分別可以實現一維、二維和 N 維 DFT 算法；而函數 ifft、ifft2 和 ifftn 則用來計算反 DFT 。這些函數的調用格式如下：
A＝fft(X,N,DIM)
其中，X 表示輸入圖像；N 表示採樣間隔點，如果 X 小於該數值，那麼 Matlab 將會對 X 進行零填充，否則將進行截取，使之長度爲 N ；DIM 表示要進行離散傅立葉變換。
A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)
其中，MROWS 和 NCOLS 指定對 X 進行零填充後的 X 大小。
A＝fftn(X,SIZE)
其中，SIZE 是一個向量，它們每一個元素都將指定 X 相應維進行零填充後的長度。
函數 ifft、ifft2 和 ifftn的調用格式於對應的離散傅立葉變換函數一致。
例子：圖像的二維傅立葉頻譜
% 讀入原始圖像
I＝imread('lena.bmp');
imshow(I)
% 求離散傅立葉頻譜
J=fftshift(fft2(I));
figure;
imshow(log(abs(J)),[8,10])
2. 離散餘弦變換的 Matlab 實現
2.1. dct2 函數
功能：二維 DCT 變換
格式：B=dct2(A)
B=dct2(A,m,n)
B=dct2(A,[m,n])
說明：B＝dct2(A) 計算 A 的 DCT 變換 B ，A 與 B 的大小相同；B＝dct2(A,m,n) 和 B=dct2(A,[m,n]) 通過對 A 補 0 或剪裁，使 B 的大小爲 m×n。
2.2. dict2 函數
功能：DCT 反變換
格式：B=idct2(A)
B=idct2(A,m,n)
B=idct2(A,[m,n])
說明：B＝idct2(A) 計算 A 的 DCT 反變換 B ，A 與 B 的大小相同；B＝idct2(A,m,n) 和 B=idct2(A,[m,n]) 通過對 A 補 0 或剪裁，使 B 的大小爲 m×n。
2.3. dctmtx函數
功能：計算 DCT 變換矩陣
格式：D＝dctmtx(n)
說明：D＝dctmtx(n) 返回一個 n×n 的 DCT 變換矩陣，輸出矩陣 D 爲 double 類型。
3. 圖像小波變換的 Matlab 實現
3.1 一維小波變換的 Matlab 實現
(1) dwt 函數
功能：一維離散小波變換
格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')
[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
說明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函數 'wname' 對信號 X 進行分解，cA、cD 分別爲近似分量和細節分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的濾波器組 Lo_D、Hi_D 對信號進行分解。
(2) idwt 函數
功能：一維離散小波反變換
格式：X=idwt(cA,cD,'wname')
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt(cA,cD,'wname',L)
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
說明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和細節分量 cD 經小波反變換重構原始信號 X 。
'wname' 爲所選的小波函數
X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重構濾波器 Lo_R 和 Hi_R 經小波反變換重構原始信號 X 。
X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信號 X 中心附近的 L 個點。
3.2 二維小波變換的 Matlab 實現
二維小波變換的函數
-------------------------------------------------
函數名 函數功能
---------------------------------------------------
dwt2 二維離散小波變換
wavedec2 二維信號的多層小波分解
idwt2 二維離散小波反變換
waverec2 二維信號的多層小波重構
wrcoef2 由多層小波分解重構某一層的分解信號
upcoef2 由多層小波分解重構近似分量或細節分量
detcoef2 提取二維信號小波分解的細節分量
appcoef2 提取二維信號小波分解的近似分量
upwlev2 二維小波分解的單層重構
dwtpet2 二維週期小波變換
idwtper2 二維週期小波反變換
-------------------------------------------------------------
(1) wcodemat 函數
功能：對數據矩陣進行僞彩色編碼
格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
Y=wcodemat(X,NB,OPT)
Y=wcodemat(X,NB)
Y=wcodemat(X)
說明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回數據矩陣 X 的編碼矩陣 Y ；NB 僞編碼的最大值，即編碼範圍爲 0～NB，缺省值 NB＝16；
OPT 指定了編碼的方式（缺省值爲 'mat'），即：
OPT＝'row' ，按行編碼
OPT＝'col' ，按列編碼
OPT＝'mat' ，按整個矩陣編碼
ABSOL 是函數的控制參數（缺省值爲 '1'），即：
ABSOL＝0 時，返回編碼矩陣
ABSOL＝1 時，返回數據矩陣的絕對值 ABS(X)
(2) dwt2 函數
功能：二維離散小波變換
格式：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
說明：[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函數 'wname' 對二維信號 X 進行二維離散小波變幻；cA，cH,cV,cD 分別爲近似分量、水平細節分量、垂直細節分量和對角細節分量；[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通濾波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信號 X 。
(3) wavedec2 函數
功能：二維信號的多層小波分解
格式：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')
[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
說明：[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函數 'wname' 對二維信號 X 進行 N 層分解；[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通濾波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信號 X 。
(4) idwt2 函數
功能：二維離散小波反變換
格式：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
說明：X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信號小波分解的近似信號 cA 和細節信號 cH、cH、cV、cD 經小波反變換重構原信號 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重構低通和高通濾波器 Lo_R 和 Hi_R 重構原信號 X ；X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 個數據點。
(5) waverec2 函數
說明：二維信號的多層小波重構
格式：X=waverec2(C,S,'wname')
X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
說明：X=waverec2(C,S,'wname') 由多層二維小波分解的結果 C、S 重構原始信號 X ，'wname' 爲使用的小波基函數；X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重構低通和高通濾波器 Lo_R 和 Hi_R 重構原信號。
圖像處理工具箱
1. 圖像和圖像數據
缺省情況下，MATLAB將圖像中的數據存儲爲雙精度類型(double)，64位浮點
數，所需存儲量很大；MATLAB還支持另一種類型無符號整型(uint8)，即圖像矩
陣中每個數據佔用1個字節。
在使用MATLAB工具箱時，一定要注意函數所要求的參數類型。另外，uint8
與double兩種類型數據的值域不同，編程需注意值域轉換。
從uint8到double的轉換
---------------------------------------------
圖像類型 MATLAB語句
---------------------------------------------
索引色 B=double(A)+1
索引色或真彩色 B=double(A)/255
二值圖像 B=double(A)
---------------------------------------------
從double到uint8的轉換
---------------------------------------------
圖像類型 MATLAB語句
---------------------------------------------
索引色 B=uint8(round(A-1))
索引色或真彩色 B=uint8(round(A*255))
二值圖像 B=logical(uint8(round(A)))
---------------------------------------------
2. 圖像處理工具箱所支持的圖像類型
2.1 真彩色圖像
R、G、B三個分量表示一個像素的顏色。如果要讀取圖像中(100,50)處的像素值，
可查看三元數據(100,50,1:3)。
真彩色圖像可用雙精度存儲，亮度值範圍是[0,1]；比較符合習慣的存儲方法是用無
符號整型存儲，亮度值範圍[0,255]
2.2 索引色圖像
包含兩個結構，一個是調色板，另一個是圖像數據矩陣。調色板是一個有3列和若干行
的色彩映象矩陣，矩陣每行代表一種顏色，3列分別代表紅、綠、藍色強度的雙精度數。
注意：MATLAB中調色板色彩強度[0,1]，0代表最暗，1代表最亮。
常用顏色的RGB值
--------------------------------------------
顏色 R G B 顏色 R G B
--------------------------------------------
黑 0 0 1 洋紅 1 0 1
白 1 1 1 青藍 0 1 1
紅 1 0 0 天藍 0.67 0 1
綠 0 1 0 橘黃 1 0.5 0
藍 0 0 1 深紅 0.5 0 0
黃 1 1 0 灰 0.5 0.5 0.5
--------------------------------------------
產生標準調色板的函數
-------------------------------------------------
函數名 調色板
-------------------------------------------------
Hsv 色彩飽和度，以紅色開始，並以紅色結束
Hot 黑色－紅色－黃色－白色
Cool 青藍和洋紅的色度
Pink 粉紅的色度
Gray 線型灰度
Bone 帶藍色的灰度
Jet Hsv的一種變形，以藍色開始，以藍色結束
Copper 線型銅色度
Prim 三棱鏡，交替爲紅、橘黃、黃、綠和天藍
Flag 交替爲紅、白、藍和黑
--------------------------------------------------
缺省情況下，調用上述函數灰產生一個64×3的調色板，用戶也可指定調色板大小。
索引色圖像數據也有double和uint8兩種類型。
當圖像數據爲double類型時，值1代表調色板中的第1行，值2代表第2行……
如果圖像數據爲uint8類型，0代表調色板的第一行，，值1代表第2行……
2.3 灰度圖像
存儲灰度圖像只需要一個數據矩陣。
數據類型可以是double，[0，1]；也可以是uint8，[0,255]
2.4 二值圖像
二值圖像只需一個數據矩陣，每個像素只有兩個灰度值，可以採用uint8或double類型存儲。
MATLAB工具箱中以二值圖像作爲返回結果的函數都使用uint8類型。
2.5 圖像序列
MATLAB工具箱支持將多幀圖像連接成圖像序列。
圖像序列是一個4維數組，圖像幀的序號在圖像的長、寬、顏色深度之後構成第4維。
分散的圖像也可以合併成圖像序列，前提是各圖像尺寸必須相同，若是索引色圖像，
調色板也必須相同。
可參考cat()函數 A＝cat(4,A1,A2,A3,A4,A5)
3. MATLAB圖像類型轉換
圖像類型轉換函數
---------------------------------------------------------------------------
函數名 函數功能
---------------------------------------------------------------------------
dither 圖像抖動，將灰度圖變成二值圖，或將真彩色圖像抖動成索引色圖像
gray2ind 將灰度圖像轉換成索引圖像
grayslice 通過設定閾值將灰度圖像轉換成索引色圖像
im2bw 通過設定亮度閾值將真彩色、索引色、灰度圖轉換成二值圖
ind2gray 將索引色圖像轉換成灰度圖像
ind2rgb 將索引色圖像轉換成真彩色圖像
mat2gray 將一個數據矩陣轉換成一副灰度圖
rgb2gray 將一副真彩色圖像轉換成灰度圖像
rgb2ind 將真彩色圖像轉換成索引色圖像
----------------------------------------------------------------------------
4. 圖像文件的讀寫和查詢
4.1 圖形圖像文件的讀取
利用函數imread()可完成圖形圖像文件的讀取，語法：
A=imread(filename,fmt)
[X,map]=imread(filename,fmt)
[...]=imread(filename)
[...]=imread(filename,idx) （只對TIF格式的文件）
[...]=imread(filename,ref) （只對HDF格式的文件）
通常，讀取的大多數圖像均爲8bit，當這些圖像加載到內存中時，Matlab就將其存放
在類uint8中。此爲Matlab還支持16bit的PNG和TIF圖像，當讀取這類文件時，Matlab就將
其存貯在uint16中。
注意：對於索引圖像，即使圖像陣列的本身爲類uint8或類uint16，imread函數仍將
顏色映象表讀取並存貯到一個雙精度的浮點類型的陣列中。
4.2 圖形圖像文件的寫入
使用imwrite函數，語法如下：
imwrite(A,filename,fmt)
imwrite(X,map,filename,fmt)
imwrite(...,filename)
imwrite(...,parameter,value)
當利用imwrite函數保存圖像時，Matlab缺省的方式是將其簡化道uint8的數據格式。
4.3 圖形圖像文件信息的查詢 imfinfo()函數
5. 圖像文件的顯示
5.1 索引圖像及其顯示
方法一：
image(X)
colormap(map)
方法二：
imshow(X,map)
5.2 灰度圖像及其顯示
Matlab 7.0 中，要顯示一副灰度圖像，可以調用函數 imshow 或 imagesc （即
imagescale，圖像縮放函數）
(1) imshow 函數顯示灰度圖像
使用 imshow(I) 或 使用明確指定的灰度級書目：imshow(I,32)
由於Matlab自動對灰度圖像進行標度以適合調色板的範圍，因而可以使用自定義
大小的調色板。其調用格式如下：
imshow(I,[low,high])
其中，low 和 high 分別爲數據數組的最小值和最大值。
(2) imagesc 函數顯示灰度圖像
下面的代碼是具有兩個輸入參數的 imagesc 函數顯示一副灰度圖像
imagesc(1,[0,1]);
colormap(gray);
imagesc 函數中的第二個參數確定灰度範圍。灰度範圍中的第一個值（通常是0），
對應於顏色映象表中的第一個值（顏色），第二個值（通常是1）則對應與顏色映象表
中的最後一個值（顏色）。灰度範圍中間的值則線型對應與顏色映象表中剩餘的值（顏色）。
在調用 imagesc 函數時，若只使用一個參數，可以用任意灰度範圍顯示圖像。在該
調用方式下，數據矩陣中的最小值對應於顏色映象表中的第一個顏色值，數據矩陣中的最大
值對應於顏色映象表中的最後一個顏色值。
5.3 RGB 圖像及其顯示
(1) image(RGB)
不管RGB圖像的類型是double浮點型，還是 uint8 或 uint16 無符號整數型，Matlab都
能通過 image 函數將其正確顯示出來。
RGB8 = uint8(round(RGB64×255)); ％ 將 double 浮點型轉換爲 uint8 無符號整型
RGB64 = double(RGB8)/255; ％ 將 uint8 無符號整型轉換爲 double 浮點型
RGB16 = uint16(round(RGB64×65535)); ％ 將 double 浮點型轉換爲 uint16 無符號整型
RGB64 = double(RGB16)/65535; ％ 將 uint16 無符號整型轉換爲 double 浮點型
(2) imshow(RGB) 參數是一個 m×n×3 的數組
5.4 二進制圖像及其顯示
(1) imshow(BW)
在 Matlab 7.0 中，二進制圖像是一個邏輯類，僅包括 0 和 1 兩個數值。像素 0 顯示
爲黑色，像素 1 顯示爲白色。
顯示時，也可通過NOT(~)命令，對二進制圖象進行取反，使數值 0 顯示爲白色；1 顯示
爲黑色。
例如： imshow(~BW)
(2) 此外，還可以使用一個調色板顯示一副二進制圖像。如果圖形是 uint8 數據類型，
則數值 0 顯示爲調色板的第一個顏色，數值 1 顯示爲第二個顏色。
例如： imshow(BW,[1 0 0;0 0 1])
5.5 直接從磁盤顯示圖像
可使用一下命令直接進行圖像文件的顯示：
imshow filename
其中，filename 爲要顯示的圖像文件的文件名。
如果圖像是多幀的，那麼 imshow 將僅顯示第一幀。但需注意，在使用這種方式時，圖像
數據沒有保存在Matlab 7.0 工作平臺。如果希望將圖像裝入工作臺中，需使用 getimage 函
數，從當前的句柄圖形圖像對象中獲取圖像數據，
命令形式爲： rgb ＝ getimage;