1、在matlab中實(shí)現(xiàn)圖像的讀取與轉(zhuǎn)換：1.讀取圖像（1）讀取索引圖像indX,map=imread('f:ind.bmp');image(X); %顯示矩陣x圖像的結(jié)構(gòu)colormap(map) %設(shè)置色圖，用image必須有色陣圖或者X,map=imread('f:ind.bmp');imshow(X)或者：im=imread('bottle.png');%im是任意取得名字， 注意把圖片放在matlab的工作區(qū)，及M文件所放的位置(M 文件也一定放在matlab work區(qū)，否則路徑不對(duì)調(diào)用不了)（2）讀取灰度圖像grayI=imread(&

2、#39;f:gray.bmp');imshow(I)或者I=imread('f:gray.bmp');imagesc(I,0 255); %預(yù)處理colormap(gray); %灰度處理，顯示灰度圖像結(jié)構(gòu)pause %停留imshow(I) %顯示灰度圖像（3）讀取彩色圖像RGBRGB=imread('f:rgb.bmp');image(RGB); %顯示RGB圖像的結(jié)構(gòu)pause;imshow(RGB); %顯示RGB圖像（4）讀取二值圖像BWBW=imread('f:bw.bmp');imshow(BW)1.圖像轉(zhuǎn)換（1）彩色Rgb

3、到灰度gray X,map=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(X);I=rgb2gray(X);subplot(212),imshow(I,map)或者RGB=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);I=rgb2gray(RGB);subplot(212),imshow(I)（2）彩色rgb到索引indRGB=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);X,map=rgb2ind(RGB,8);subplo

4、t(212),imshow(X,map)（3）彩色RGB到二值bwRGB=imread('f:rgb.jpg');subplot(211),imshow(RGB);level=graythresh(RGB);BW=im2bw(RGB,level);subplot(212),imshow(BW)Matlab 最大值濾波 中值濾波 最小值濾波 函數(shù) ordfilt2ordfilt2函數(shù)在MATLAB圖像處理工具箱中提供了二維統(tǒng)計(jì)順序?yàn)V波函數(shù)ordfilt2函數(shù)。二維統(tǒng)計(jì)順序?yàn)V波是中值濾波的推廣，對(duì)于給定的n個(gè)數(shù)值al ,a2,.,an，將它們按大小順序排列，將處于第k個(gè)位置的元素作

5、為圖像濾波輸出，即序號(hào)為k的二維統(tǒng)計(jì)濾波。ordfilt2函數(shù)語(yǔ)法格式為：Y=ordfilt2(X,order,domain)Y=ordfilt2(X,order,domain,S)其功能是：對(duì)圖像X作順序統(tǒng)計(jì)濾波，order為濾波器輸出的順序值，domain為濾波窗口。S是與domain大小相同的矩陣，它是對(duì)應(yīng)domain中非零值位置的輸出偏置，這在圖形形態(tài)學(xué)中是很有用的。例如：Y=ordfilt2(X,5,ones(3,3)，相當(dāng)于3×3的中值濾波Y=ordfilt2(X,1,ones(3,3)，相當(dāng)于3×3的最小值濾波Y=ordfilt2(X,9,ones(3,3)，

6、相當(dāng)于3×3的最大值濾波Y=ordfilt2(X,1,0 1 0;1 0 1;0 1 0)，輸出的是每個(gè)像素的東、西、南、北四個(gè)方向相鄰像素灰度的最小值。個(gè)人備注：這里，因?yàn)槟０迨?*3，那么鄰域內(nèi)的數(shù)據(jù)就按1-9由小到大排序，所以函數(shù)的第二個(gè)參數(shù)：5、1、9就分別對(duì)應(yīng)的是中值、最小值、最大值，所以這種參數(shù)的設(shè)置也就是中值濾波、最小值濾波、最大值濾波。第二個(gè)參數(shù)的作用取決于模板的大小。 Matlab函數(shù)rgb2gray簡(jiǎn)介函數(shù)功能：將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。在matlab命令窗口中鍵入doc rgb2gray或help rgb2gray可以獲得更多關(guān)于該函數(shù)的幫助信息。調(diào)

7、用格式：I = rgb2gray(RGB)將真彩色RGB圖像轉(zhuǎn)換成灰度圖像。（RGB并不發(fā)生變化）newmap = rgb2gray(map)返回一個(gè)灰度調(diào)色板。相關(guān)函數(shù)： ind2gray, mat2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc程序示例% 1. 顯示RGB真彩色圖像imgrgb = imread('flower.jpg');figure('Name', '顯示真彩色圖像')imshow(imgrgb)% 2. 顯示灰度圖像imggray = rgb2gray(imgrgb);figure('Name

8、', '顯示灰度圖像')imshow(imggray)中值濾波函數(shù)medfilt2(A,m n) m n表示濾波器的大小，即是m*n的濾波器，m行n列的濾波器，濾波器也成模板 medfilt2, matlab, 消除噪聲, 中值濾波器, 椒鹽噪聲在圖像處理中，在進(jìn)行如邊緣檢測(cè)這樣的進(jìn)一步處理之前，通常需要首先進(jìn)行一定程度的降噪。中值濾波是一種非線(xiàn)性數(shù)字濾波器技術(shù)，經(jīng)常用于去除圖像或者其它信號(hào)中的雜訊。這個(gè)設(shè)計(jì)思想就是檢查輸入信號(hào)中的采樣并判斷它是否代表了信號(hào)，使用技術(shù)個(gè)采樣組成的觀察窗實(shí)現(xiàn)這項(xiàng)功能。觀察窗口中的數(shù)值進(jìn)行排序，位于觀察窗中間的中值作為輸

9、出。然后，丟棄最早的值，取得新的采樣，重復(fù)上面的計(jì)算過(guò)程。中值濾波是圖像處理中的一個(gè)常用步驟，它對(duì)于斑點(diǎn)噪聲（en:speckle noise）和椒鹽噪聲（en:salt-and-pepper noise）來(lái)說(shuō)尤其有用。保存邊緣的特性使它在不希望出現(xiàn)邊緣模糊的場(chǎng)合也很有用。當(dāng)要求在降低噪聲的同時(shí)要求保持邊緣，中值濾波較卷積有更好的效果。在matlab中，medfilt2函數(shù)用于執(zhí)行二維中值濾波，使用方法如下：B = medfilt2(A, m n) B = medfilt2(A)B = medfilt2(A, indexed, .)其中m n表示鄰域塊的大小，默認(rèn)值為3 3。/b=m

10、edfilt2(a,m,n);b是中值濾波后的圖象矩陣，a是原圖矩陣，m和n是處理模版大小，默認(rèn)3×3。例如：我們先在一個(gè)圖像上加入椒鹽噪聲，然后使用中值濾波將其去除。 I = imread(eight.tif);J = imnoise(I,salt & pepper,0.02);K = medfilt2(J);imview(J), imview(K)復(fù)制代碼由上例圖形可以看出，不論什么樣的方法，消除噪聲的同時(shí)，都會(huì)使原圖像信息有所丟失！相關(guān)函數(shù)：filter2, ordfilt2, wiener2參考文獻(xiàn)：1 Matlab7.0幫助文檔2 Lim, Jae S., Two-Dimensional Signal and Image Processing, Englewood