数字图像处理type
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图像的读取和展示
MATLAB能够处理的数字图像分为三种:二值图像灰度图像彩色图像.
- 二值图像在MATLAB中以一个矩阵存储,矩阵中元素的取值为0(表示白)或1(表示黑).
- 灰度图像在MATLAB中以一个矩阵存储,矩阵中元素的取值介于0~255之间,表示灰度.
- 彩色图像在MATLAB中以三个矩阵存储,每个矩阵中元素的取值介于0~255之间,分别表示颜色R,G,B分量的浓度
读取和展示图像
使用
imread()函数将图像读取到内存中,使用imshow()函数展示图像,使用imwrite()函数将内存中的图像写进硬盘.
使用
imageinfo()函数查看图片文件的详细信息.
使用
imtool()函数可以打开图像处理工具.
图像的运算
图像的点运算
图像在内存中以矩阵的形式存储,因此我们可以像遍历矩阵那样遍历并编辑图片上的像素点.MATLAB也内置了一些函数用于进行图像运算.
图像的四则运算
要对两个图像进行四则运算,要求这两个图像的尺寸相同.下面是常用的图像四则运算函数.
可以看到,进行加法操作后,得到的图像比原本的两个都亮,这是因为图像矩阵的数值整体上增加了.
像素的统计分布
使用
imhist()函数可以分析像素值的统计分布.
使用
histeq()可以增大图像的对比度,这本质上做了直方图的均衡化(Histogram Equalization)操作.
图像的二值化
将灰度图像变为二值图像的过程被称为二值化,MATLAB内置了两个与二值化相关的函数.
graythresh()函数用于计算二值化变换过程中的最优阈值(threshold).灰度图像上超过该阈值的点将被赋值为1,低于该阈值的点将被赋值为0.
im2bw()用于进行二值化变换.
图像的几何变换
图像的几何变换本质上就是将图像乘以一个矩阵得到新图像的过程
可以看到,进行旋转变换后,图像的尺寸增加了.
使用MATLAB分析图像:目标计数
我们想要通过MATLAB分析
rice.png图片中米粒的个数.
图像预处理
要分析图像中的米粒个数,我们需要对图像进行两步预处理:
- 去除图像的背景:
- 对图像进行二值化:
下面代码展示了是否去除背景对图像二值化结果的影响:
目标计数:标记连通区域
识别米粒个数的关键在于识别连通区域.
在这里,我们使用MATLAB自带的
bwlabel()函数计算连通区域,该函数使用了连通区域标记算法,将每个连通区域内的像素点赋值为同一个值.
得到
labeled为标记好的矩阵,其尺寸与原图片相同,每个连通区域都被赋值为一个相同的整数,其他区域被赋值为0.numObjects为计算出的连通区域个数,为99.使用
label2rgb()函数可以将标记结果以彩色图片的形式展示
分析检测结果
使用
regionprops()函数可以将检测结果封装成结构体数组.使用
bwselect()函数可以交互式选择连通区域