matlab图像命令大全。
图像增强。1. 直方图均衡化的 matlab 实现。
1.1 imhist 函数。
功能：计算和显示图像的色彩直方图。
格式：imhist(i,n)
imhist(x,map)
说明：imhist(i,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(x,map) 就算和显示索引色图像 x 的直方图，map 为调色板。用。
stem(x,counts) 同样可以显示直方图。
1.2 imcontour 函数。
功能：显示图像的等灰度值图。
格式：imcontour(i,n),imcontour(i,v)
说明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。
1.3 imadjust 函数。
功能：通过直方图变换调整对比度。
格式：j=imadjust(i,[low high],[bottom top],gamma)
newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma)
说明：j=imadjust(i,[low high],[bottom top],gamma) 其中，gamma 为校正量r，[low high] 为原图像中要变换的灰度范围，[bottom top]
指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和。
bottom top] 都为2×3的矩阵，则分别调整 r、g、b 3个分量。
1.4 histeq 函数。
功能：直方图均衡化。
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,..
说明：j=histeq(i,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象 i 的直方图变换成用户指定的向量 hgram 。hgram 中的每一个元素。
都在 [0,1] 中；j=histeq(i,n) 指定均衡化后的灰度级数 n ，缺省值为 64；[j,t]=histeq(i,..返回从能将图像 i 的灰度直方图变换成。
图像 j 的直方图的变换 t ；newmap=histeq(x,map) 和 [new,t]=histeq(x,..是针对索引色图像调色板的直方图均衡。
2. 噪声及其噪声的 matlab 实现。
imnoise 函数。
格式：j=imnoise(i,type)
j=imnoise(i,type,parameter)
说明：j=imnoise(i,type) 返回对图像 i 添加典型噪声后的有噪图像 j ，参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。
3. 图像滤波的 matlab 实现。
3.1 conv2 函数。
功能：计算二维卷积。
格式：c=conv2(a,b)
c=conv2(hcol,hrow,a)
c=conv2(..shape')
说明：对于 c=conv2(a,b) ，conv2 的算矩阵 a 和 b 的卷积，若 [ma,na]＝size(a), mb,nb]=size(b), 则 size(c)=[ma+mb-1,na+nb-1];
c=conv2(hcol,hrow,a) 中，矩阵 a 分别与 hcol 向量在列方向和 hrow 向量在行方向上进行卷积；c=conv2(..shape') 用来指定 conv2
返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如下：
full 为缺省值，返回二维卷积的全部结果；
same 返回二维卷积结果中与 a 大小相同的中间部分；
valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分，当 size(a)>size(b) 时，size(c)=[ma-mb+1,na-nb+1]
3.2 conv 函数。
功能：计算多维卷积。
格式：与 conv2 函数相同。
3.3 filter2函数。
功能：计算二维线型数字滤波，它与函数 fspecial 连用。
格式：y=filter2(b,x)
y=filter2(b,x,'shape')
说明：对于 y=filter2(b,x) ，filter2 使用矩阵 b 中的二维 fir 滤波器对数据 x 进行滤波，结果 y 是通过二维互相关计算出来的，其大。
小与 x 一样；对于 y=filter2(b,x,'shape') filter2 返回的 y 是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数 shape 确定，其取值如下。
full 返回二维相关的全部结果，size(y)>size(x)；
same 返回二维互相关结果的中间部分，y 与 x 大小相同；
valid 返回在二维互相关过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分，有 size(y)
3.4 fspecial 函数。
功能：产生预定义滤波器。
格式：h=fspecial(type)
h=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器。
h=fspecial('sobel') sobel 水平边缘增强滤波器。
h=fspecial('prewitt') prewitt 水平边缘增强滤波器。
h=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤波器。
h=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（log）运算滤波器。
h=fspecial('**erage',n) 均值滤波器。
h=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器。
说明：对于形式 h=fspecial(type) ，fspecial 函数产生一个由 type 指定的二维滤波器 h ，返回的 h 常与其它滤波器搭配使用。
4. 彩色增强的 matlab 实现。
4.1 imfilter函数。
功能：真彩色增强。
格式：b=imfilter(a,h)
说明：将原始图像 a 按指定的滤波器 h 进行滤波增强处理，增强后的图像 b 与 a 的尺寸和类型相同。
图像的变换。
1. 离散傅立叶变换的 matlab 实现。
matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 n 维 dft 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 dft 。
这些函数的调用格式如下：
a＝fft(x,n,dim)
其中，x 表示输入图像；n 表示采样间隔点，如果 x 小于该数值，那么 matlab 将会对 x 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为。
n ；dim 表示要进行离散傅立叶变换。
a＝fft2(x,mrows,ncols)
其中，mrows 和 ncols 指定对 x 进行零填充后的 x 大小。
a＝fftn(x,size)
其中，size 是一个向量，它们每一个元素都将指定 x 相应维进行零填充后的长度。
函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。
例子：图像的二维傅立叶频谱。
读入原始图像。
i＝imread(''
imshow(i)
求离散傅立叶频谱。
j=fftshift(fft2(i));
figure;
imshow(log(abs(j)),8,10])
2. 离散余弦变换的 matlab 实现。
2.1. dct2 函数。
功能：二维 dct 变换。
格式：b=dct2(a)
b=dct2(a,m,n)
b=dct2(a,[m,n])
说明：b＝dct2(a) 计算 a 的 dct 变换 b ，a 与 b 的大小相同；b＝dct2(a,m,n) 和 b=dct2(a,[m,n]) 通过对 a 补 0 或剪裁，使 b 的大。
小为 m×n。
2.2. dict2 函数。
功能：dct 反变换。
格式：b=idct2(a)
b=idct2(a,m,n)
b=idct2(a,[m,n])
说明：b＝idct2(a) 计算 a 的 dct 反变换 b ，a 与 b 的大小相同；b＝idct2(a,m,n) 和 b=idct2(a,[m,n]) 通过对 a 补 0 或剪裁，使 b
的大小为 m×n。
2.3. dctmtx函数。
功能：计算 dct 变换矩阵。
格式：d＝dctmtx(n)
说明：d＝dctmtx(n) 返回一个 n×n 的 dct 变换矩阵，输出矩阵 d 为 double 类型。
3. 图像小波变换的 matlab 实现。
3.1 一维小波变换的 matlab 实现。
1) dwt 函数。
功能：一维离散小波变换。
格式：[ca,cd]=dwt(x,'wname')
ca,cd]=dwt(x,lo_d,hi_d)
说明：[ca,cd]=dwt(x,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 x 进行分解，ca、cd
分别为近似分量和细节分量；[ca,cd]=dwt(x,lo_d,hi_d) 使用指定的滤波器组 lo_d、hi_d 对信号进行分解。
2) idwt 函数。
功能：一维离散小波反变换。
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)
说明：x=idwt(ca,cd,'wname') 由近似分量 ca 和细节分量 cd 经小波反变换重构原始信号 x 。
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