不使用toolbox实现matlab的图像处理算法

摘要:

Matlab是一款广泛应用于科学研究，尤其是图像处理领域的软件。其中有许多图像处理算法已经在toolbox里面实现，但这些算法不一定全部符合我们的需求。因此本文将会提供一些关于如何不使用toolbox实现matlab的图像处理算法的方法。

正文:

1.图像读取

Matlab中读取图像是使用imread函数。sr = imread(‘sunrise.jpg’)。但是许多人会发现imread读取的图像有三个通道，而我们在数字图像处理中常常使用的是灰度图像，只有一个通道。所以我们需要进行通道分离。srgray = rgb2gray(sr)。

2.图像显示

我们可以使用imshow命令来显示图像。imshow(srgray)。但如果想要进行更加个性化的调整，比如调整亮度、对比度等等。我们可以使用matlab自带函数imadjust。im = imadjust(srgray,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)

3.图像重构

在数字图像处理中，我们经常需要将图像进行缩放、旋转等变换操作。在Matlab中，可以使用imresize函数进行图像缩放。imresize(srgray,1.5)。如果需要进行旋转操作，可以使用imrotate函数。im_rotate = imrotate(srgray,45)。

4.图像滤波

在图像处理中经常需要进行滤波操作。Matlab中有许多滤波函数，比如中值滤波函数medfilt2，高斯滤波函数imfilter等等。以中值滤波为例，med_img = medfilt2(im_rotate)。

5.图像分割

图像分割在数字图像处理中应用非常广泛。其中最常用的是基于阈值的分割算法。Matlab中提供了im2bw函数，可以自动进行二值化操作。bw = im2bw(srgray,graythresh(srgray))。其中graythresh函数用来确定阈值。

6.图像边缘检测

在图像处理中，边缘检测是一个非常重要的操作，可以用来提取图像中的重要信息。Matlab中提供了许多边缘检测函数，比如Sobel算子，Laplacian算子等等。代码为：edge_img = edge(srgray,’sobel’)

7.图像膨胀和腐蚀

在图像二值化之后，我们经常需要进行膨胀和腐蚀操作来处理图像的空洞和噪点。Matlab中提供了imdilate和imgerode函数。dilate_img = imdilate(bw,se)。其中se表示一个结构元素。

8.图像重建

在数字图像处理中，重建采用的是分层重建法。该方法中每一层包含一个子集，该子集是原图像中子集的一个超集。在Matlab中，可以使用watershed函数进行重建操作。代码如下：I = im2double(srgray);L = watershed(I);subplot(2,2,1);imshow(srgray);title(‘原图’);subplot(2,2,2);imshow(L == 0);title(‘重建后的图像’);

总结:

以上仅介绍了Matlab中的部分图像处理算法，当然还有很多其他的算法。但如果我们想要实现自己的算法，可以根据需要，自己编写代码进行实现。Matlab提供了强大的编程接口，如果我们熟练掌握，可以轻松实现各种复杂的图像算法。