Matlab（3）
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&&& 本章的练习主要是形态学的一些基本概念和技术，这些构成了一组提取图像特征的有力工具，针对二值图像和灰度图像的腐蚀、膨胀和重构的基本操作可以组合使用，以执行非常宽泛的任务。其练习代码和结果如下：
1 %% 第9章 形态学处理
3 %% imdilate膨胀
7 A1=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0906(a)(broken-text).tif');
8 info=imfinfo('.\images\dipum_images_ch09\Fig0906(a)(broken-text).tif')
9 B=[0 1 0
12 A2=imdilate(A1,B);%图像A1被结构元素B膨胀
13 A3=imdilate(A2,B);
14 A4=imdilate(A3,B);
16 subplot(221),imshow(A1);
17 title('imdilate膨胀原始图像');
19 subplot(222),imshow(A2);
20 title('使用B后1次膨胀后的图像');
22 subplot(223),imshow(A3);
23 title('使用B后2次膨胀后的图像');
25 subplot(224),imshow(A4);
26 title('使用B后3次膨胀后的图像');
27%imdilate图像膨胀处理过程运行结果如下：
29 %% imerode腐蚀
32 A1=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0908(a)(wirebond-mask).tif');
33 subplot(221),imshow(A1);
34 title('腐蚀原始图像');
36 %strel函数的功能是运用各种形状和大小构造结构元素
37 se1=strel('disk',5);%这里是创建一个半径为5的平坦型圆盘结构元素
38 A2=imerode(A1,se1);
39 subplot(222),imshow(A2);
40 title('使用结构原始disk(5)腐蚀后的图像');
42 se2=strel('disk',10);
43 A3=imerode(A1,se2);
44 subplot(223),imshow(A3);
45 title('使用结构原始disk(10)腐蚀后的图像');
47 se3=strel('disk',20);
48 A4=imerode(A1,se3);
49 subplot(224),imshow(A4);
50 title('使用结构原始disk(20)腐蚀后的图像');
51 %图像腐蚀处理过程运行结果如下：
53 %% 开运算和闭运算
56 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0910(a)(shapes).tif');
57 %se=strel('square',5');%方型结构元素
58 se=strel('disk',5');%圆盘型结构元素
59 imshow(f);%原图像
60 title('开闭运算原始图像')
61%运行结果如下：
63 %开运算数学上是先腐蚀后膨胀的结果
64 %开运算的物理结果为完全删除了不能包含结构元素的对象区域，平滑
65 %了对象的轮廓，断开了狭窄的连接，去掉了细小的突出部分
66 fo=imopen(f,se);%直接开运算
67 figure,subplot(221),imshow(fo);
68 title('直接开运算');
70 %闭运算在数学上是先膨胀再腐蚀的结果
71 %闭运算的物理结果也是会平滑对象的轮廓，但是与开运算不同的是，闭运算
72 %一般会将狭窄的缺口连接起来形成细长的弯口，并填充比结构元素小的洞
73 fc=imclose(f,se);%直接闭运算
74 subplot(222),imshow(fc);
75 title('直接闭运算');
77 foc=imclose(fo,se);%先开后闭运算
78 subplot(223),imshow(foc);
79 title('先开后闭运算');
81 fco=imopen(fc,se);%先闭后开运算
82 subplot(224),imshow(fco);
83 title('先闭后开运算');
84%开闭运算结果如下：
86 %先膨胀再腐蚀
87 fse=imdilate(f,se);%膨胀
89 %gcf为得到当前图像的句柄，当前图像是指例如PLOT,TITLE,SURF等
90 %get函数为得到物体的属性，get(0,'screensize')为返回所有物体screensize属性值
91 %set函数为设置物体的属性
92 figure,set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize'));%具体目的是设置当前窗口的大小
93 subplot(211),imshow(fse);
94 title('使用disk(5)先膨胀后的图像');
96 fes=imerode(fse,se);
97 subplot(212),imshow(fes);
98 title('使用disk(5)先膨胀再腐蚀后的图像');
99%先膨胀后腐蚀图像如下：
101 %先腐蚀再膨胀
102 fse=imerode(f,se);
103 figure,set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize'))
104 subplot(211),imshow(fse);
105 title('使用disk(5)先腐蚀后的图像');
107 fes=imdilate(fse,se);
108 subplot(212),imshow(fes);
109 title('使用disk(5)先腐蚀再膨胀后的图像');
110%先腐蚀后膨胀的图像如下：
112 %% imopen imclose在指纹上的应用
115 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0911(a)(noisy-fingerprint).tif');
116 se=strel('square',3);%边长为3的方形结构元素
117 subplot(121),imshow(f);
118 title('指纹原始图像');
120 A=imerode(f,se);%腐蚀
121 subplot(122),imshow(A);
122 title('腐蚀后的指纹原始图像');
123%指纹原始图像和腐蚀后的图像结果如下：
125 fo=imopen(f,se);
126 figure,subplot(221),imshow(fo);
127 title('使用square(3)开操作后的图像');
129 fc=imclose(f,se);
130 subplot(222),imshow(fc);
131 title('使用square闭操作后的图像');
133 foc=imclose(fo,se);
134 subplot(223),imshow(foc);
135 title('使用square(3)先开后闭操作后的图像')
137 fco=imopen(fc,se);
138 subplot(224),imshow(fco);
139 title('使用square(3)先闭后开操作后的图像');
140%指纹图像开闭操作过程结果如下：
142 %% bwhitmiss击中或击不中变换
145 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0913(a)(small-squares).tif');
146 imshow(f);
147 title('击中或不击中原始图像');
148%击中或不击中原始图像显示结果如下：
150 B1=strel([0 0 0;0 1 1;0 1 0]);%击中：要求击中所有1的位置
151 B2=strel([1 1 1;1 0 0;1 0 0]);%击不中，要求击不中所有1的位置
152 B3=strel([0 1 0;1 1 1;0 1 0]);%击中
153 B4=strel([1 0 1;0 0 0;0 0 0]);%击不中
154 B5=strel([0 0 0;0 1 0;0 0 0]);%击中
155 B6=strel([1 1 1;1 0 0;1 0 0]);%击不中
157 g=imerode(f,B1)&imerode(~f,B2)%利用定义来实现击中或击不中
158 figure,subplot(221),imshow(g);
159 title('定义实现组1击中击不中图像');
161 g1=bwhitmiss(f,B1,B2);
162 subplot(222),imshow(g1);
163 title('结构数组1击中击不中后的图像');
165 g2=bwhitmiss(f,B3,B4);
166 subplot(223),imshow(g2);
167 title('结构数组2击中击不中的图像');
169 g3=bwhitmiss(f,B5,B6);
170 subplot(224),imshow(g3);
171 title('结构数组3击中击不中的图像');
172%击中击不中变换后图像如下：
174 %%makelut
178 f=inline('sum(x(:))&=3');%inline是用来定义局部函数的
179 lut2=makelut(f,2)%为函数f构造一个接收2*2矩阵的查找表
180 lut3=makelut(f,3)
182 %% Conway生命游戏
185 lut=makelut(@conwaylaws,3);
186 bw1=& [0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0
187&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0
188&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0&&&& 0
189&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 1&&&& 1&&&& 1&&&& 0&&&& 0&&&& 0
190&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0
191&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 1&&&& 1&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0
192&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 0&&&& 0
193&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 1&&&& 1&&&& 1&&&& 1&&&& 0&&&& 0&&&& 0
194&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0
195&&&&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0&&&& 0& ];
196 subplot(221),imshow(bw1,'InitialMagnification','fit');
197 title('Generation 1');
199 bw2=applylut(bw1,lut);
200 subplot(222),imshow(bw2,'InitialMagnification','fit'),
201 title('Generation 2');
203 bw3=applylut(bw2,lut);
204 subplot(223),imshow(bw3,'InitialMagnification','fit');
205 title('Generation 3');
207 temp=bw1;
208 for i=2:100
209&&&& bw100=applylut(temp,lut);
210&&&& temp=bw100;
212 subplot(224),imshow(bw100,'InitialMagnification','fit')
213 title('Generation 100');
214%显示Generation结果如下：
216 %% getsequence
219 se=strel('diamond',5)
220 decomp=getsequence(se)%getsequence函数为得到分解的strel序列
221 decomp(1)
222 decomp(2)
224 %% endpoints
228 f1=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0914(a)(bone-skel).tif');
229 subplot(121),imshow(f1);
230 title('原始形态骨架图像');
232 g1=endpoints(f1);
233 %set(gcf,'outerposition',get(0,'screensize'));%运行完后自动生成最大的窗口
234 subplot(122),imshow(g1);
235 title('骨架图像的端点图像');
236 %骨架头像端点检测头像如下：
238 f2=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0916(a)(bone).tif');
239 figure,subplot(121),imshow(f2);
240 title('原始骨头图像');
242 g2=endpoints(f2);
243 subplot(122),imshow(g2);
244 title('骨头图像端点头像');%结果是没有端点
245%骨头头像端点检测图像如下：
247 %% bwmorph组合常见形态学之细化
250 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0911(a)(noisy-fingerprint).tif');
251 subplot(221),imshow(f);
252 title('指纹图像细化原图');
254 g1=bwmorph(f,'thin',1);
255 subplot(222),imshow(g1);
256 title('指纹图像细化原图');
258 g2=bwmorph(f,'thin',2);
259 subplot(223),imshow(g2);
260 title('指纹图像细化原图');
262 g3=bwmorph(f,'thin',Inf);
263 subplot(224),imshow(g3);
264 title('指纹图像细化原图');
265%指纹图像细化过程显示如下：
267 %% bwmorph组合常见形态学之骨骼化
270 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0911(a)(noisy-fingerprint).tif');
271 subplot(131),imshow(f);
272 title('指纹图像骨骼化原图');
274 fs=bwmorph(f,'skel',Inf);
275 subplot(132),imshow(fs);
276 title('指纹图像骨骼化');
278 for k=1:5
279&&&& fs=fs&~endpoints(fs);
281 subplot(133),imshow(fs);
282 title('指纹图像修剪后骨骼话');
283%指纹图像骨骼化过程显示：
285 %% 使用函数bwlabel标注连通分量
288 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0917(a)(ten-objects).tif');
289 imshow(f),title('标注连通分量原始图像');
290%其结果显示如下：
292 [L,n]=bwlabel(f);%L为标记矩阵，n为找到连接分量的总数
293 [r,c]=find(L==3);%返回第3个对象所有像素的行索引和列索引
295 rbar=mean(r);
296 cbar=mean(c);
298 figure,imshow(f)
299 hold on%保持当前图像使其不被刷新
300 for k=1:n
301&&&& [r,c]=find(L==k);
302&&&& rbar=mean(r);
303&&&& cbar=mean(c);
304&&&& plot(cbar,rbar,'Marker','o','MarkerEdgeColor','k',...
305&&&&&&&&& 'MarkerFaceColor','k','MarkerSize',10);%这个plot函数用法不是很熟悉
306&&&& plot(cbar,rbar,'Marker','*','MarkerFaceColor','w');%其中的marker为标记
308 title('标记所有对象质心后的图像');
310 %% 由重构做开运算
313 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0922(a)(book-text).tif');
314 subplot(321),imshow(f);
315 title('重构原始图像');
317 fe=imerode(f,ones(51,1));%竖线腐蚀
318 subplot(322),imshow(fe);
319 title('使用竖线腐蚀后的结果');
321 fo=imopen(f,ones(51,1));%竖线做开运算
322 subplot(323),imshow(fo);
323 title('使用竖线做开运算结果');
325 fobr=imreconstruct(fe,f);%fe做标记
326 subplot(324),imshow(fobr);
327 title('使用竖线做重构开运算');
329 ff=imfill(f,'holes');%对f进行孔洞填充
330 subplot(325),imshow(ff);
331 title('对f填充孔洞后的图像');
333 fc=imclearborder(f,8);%清除边界，2维8邻接
334 subplot(326),imshow(fc);
335 title('对f清除边界后的图像');
336%图像重构过程显示如下：
338 %% 使用顶帽变换和底帽变换
341 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0926(a)(rice).tif');
342 subplot(221),imshow(f);
343 title('顶帽底帽变换原始图像');
345 se=strel('disk',10);%产生结构元素
346 %顶帽变换是指原始图像减去其开运算的图像
347 %而开运算可用于补偿不均匀的背景亮度，所以用一个大的结构元素做开运算后
348 %然后用原图像减去这个开运算，就得到了背景均衡的图像，这也叫做是图像的顶帽运算
349 f1=imtophat(f,se);%使用顶帽变换
350 subplot(222),imshow(f1);
351 title('使用顶帽变换后的图像');
353 %底帽变换是原始图像减去其闭运算后的图像
354 f2=imbothat(imcomplement(f),se);%使用底帽变换，为什么原图像要求补呢？
355 %f2=imbothat(f,se);%使用底帽变换
356 subplot(223),imshow(f2);
357 title('使用底帽变换后的图像');
359 %顶帽变换和底帽变换联合起来用，用于增加对比度
360 f3=imsubtract(imadd(f,imtophat(f,se)),imbothat(f,se));%里面参数好像不合理？
361 subplot(224),imshow(f3);
362 title('使用顶帽底帽联合变换后图像');
363%顶帽底帽变换过程图像如下：
365 %%使用开运算和闭运算做形态学平滑
366 %由于开运算可以除去比结构元素更小的明亮细节，闭运算可以除去比结构元素更小的暗色细节
367 %所以它们经常组合起来一起进行平滑图像并去除噪声
370 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0925(a)(dowels).tif');
371 subplot(221),imshow(f);
372 title('木钉图像原图');
374 se=strel('disk',5);%disk其实就是一个八边形
375 fo=imopen(f,se);%经过开运算
376 subplot(222),imshow(f);
377 title('使用半径5的disk开运算后的图像');
379 foc=imclose(fo,se);
380 subplot(223),imshow(foc);
381 title('先开后闭的图像');
383 fasf=f;
384 for i=2:5
385&&&& se=strel('disk',i);
386&&&& fasf=imclose(imopen(fasf,se),se);
388 subplot(224),imshow(fasf);
389 title('使用开闭交替滤波后图像');
390%使用开运算和闭运算做形态学平滑结果如下：
392 %% 颗粒分析
395 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0925(a)(dowels).tif');
397 sumpixels=zeros(1,36);
398 for k=0:35
399&&&& se=strel('disk',k);
400&&&& fo=imopen(f,se);
401&&&& sumpixels(k+1)=sum(fo(:));
404 %可以看到，连续开运算之间的表面积会减少
405 plot(0:35,sumpixels),xlabel('k'),ylabel('surface area');
406 title('表面积和结构元素半径之间的关系');
407%其运算结果如下：&&&
409 figure,plot(-diff(sumpixels));%diff()函数为差分或者近似倒数，即相邻2个之间的差值
410 xlabel('k'),ylabel('surface area reduction');
411 title('减少的表面积和结构元素半径之间的关系');
412%其运算结果如下：
414 %% 使用重构删除复杂图像的背景
417 f=imread('.\images\dipum_images_ch09\Fig0930(a)(calculator).tif');
418 subplot(221),imshow(f);
419 title('灰度级重构原图像');
421 f_obr=imreconstruct(imerode(f,ones(1,71)),f);
422 subplot(222),imshow(f_obr);
423 title('经开运算重构图');
425 f_o=imopen(f,ones(1,71));
426 subplot(223),imshow(f_o);
427 title('经开运算后图');
429 f_thr=imsubtract(f,f_obr);
430 subplot(224),imshow(f_thr);
431 title('顶帽运算重构图')
432%使用重构删除复杂图像的背景1:
434 f_th=imsubtract(f,f_o)
435 figure,subplot(221),imshow(f_th);
436 title('经顶帽运算图');
438 g_obr=imreconstruct(imerode(f_thr,ones(1,11)),f_thr);
439 subplot(222),imshow(g_obr);
440 title('用水平线对f_thr经开运算后重构图');
442 g_obrd=imdilate(g_obr,ones(1,2));
443 subplot(223),imshow(g_obrd);
444 title('使用水平线对上图进行膨胀');
446 f2=imreconstruct(min(g_obrd,f_thr),f_thr);
447 subplot(224),imshow(f2);
448 title('最后的重构结果');
449%使用重构删除复杂图像的背景2:
&&& 形态学这一章很有用，因为它还可以应用在图像分割中。
参考知识库
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《数字图像处理》冈萨雷斯，Matlab函数汇总 .图像显示colorbar 显示彩条getimage 由坐标轴得到图像数据ice（DIPUM）??交互彩色编辑image 创建和显示图像对象imagesc 缩放数据并显示为图像immovie 由多帧图像制作电影imshow 显示图像imview 在Image Viewer中显示图像montage 将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇movie 播放录制的电影帧rgbcube 显示一个彩色RGB立方体subimage 在单个图形中显示多幅图像truesize 调整图像的显示尺寸warp 将图像显示为纹理映射的表面图像文件输入/输出Dicominfo 从一条DICOM消息中读取元数据Dicomread 读一幅DICOM图像Dicomwrite 写一幅DICOM图像Dicom-dict.txt? ? 包含DICOM数据字典的文本文件Dicomuid 产生DICOM唯一的识别器Imfinfo 返回关于图像的文件的信息Imread 读图像文件Imwrite 写图像文件图像算术Imabsdiff 计算两幅图像的绝对差Imadd 两幅图像相加或把常数加到图像上Imcomplement 图像求补Imdivide 两幅图像相除，或用常数除图像Imlincomb 计算图像的线性组合Immultiply 两幅图像相乘或用常数乘图像Imsubtract 两幅图像相减，或从图像中减去常数几何变换Checkerboard 创建棋盘格图像Findbounds 求几何变换的输出范围Fliptform 颠倒TFORM结构的输入/输出Imcrop 修剪图像Imresize 调整图像大小Imrotate 旋转图像Imtransform 对图像应用几何变换Intline 整数坐标线绘制算法Makersampler? ?创建重取样器结构Maketform 创建几何变换结构（TFORM）Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素Tformarray 对N-D数组应用几何变换Tformfwd 应用正向几何变换Tforminv 应用反向几何变换Vstformfwd（DIPUM）可视化正向几何变换图像匹配Cpstruct2pairs 将CPSTRUCT转换为有效的控制点对Cp2tform 由控制点对推断几何变换Cpcorr 使用互相关校准控制点位置Cpselect 控制点选择工具Normxcorr2 归一化二维互相关像素
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【冈萨雷斯图像处理Matlab函数汇总】
发布时间： 23:34:05
编辑：www.fx114.net
本篇文章主要介绍了"【冈萨雷斯图像处理Matlab函数汇总】"，主要涉及到【冈萨雷斯图像处理Matlab函数汇总】方面的内容，对于【冈萨雷斯图像处理Matlab函数汇总】感兴趣的同学可以参考一下。
转http://blog.csdn.net/tzgj2007/article/details/6877800
colorbar &&&&&&&显示彩条
getimage &&&&&&由坐标轴得到图像数据
ice（DIPUM） &交互彩色编辑
image &&&&&&&&&创建和显示图像对象
imagesc &&&&&&&缩放数据并显示为图像
immovie &&&&&&由多帧图像制作电影
imshow &&&&&&&显示图像
imview &&&&&&&&在Image Viewer中显示图像
montage &&&&&&&将多个图像帧显示为矩阵蒙太奇
movie &&&&&&&&&播放录制的电影帧
rgbcube &&&&&&&&显示一个彩色RGB立方体
subimage &&&&&&&在单个图形中显示多幅图像
truesize &&&&&&&&&调整图像的显示尺寸
warp &&&&&&&&&&&将图像显示为纹理映射的表面
图像文件输入/输出
Dicominfo &&&&&&从一条DICOM消息中读取元数据
Dicomread &&&&&&读一幅DICOM图像
Dicomwrite &&&&&&写一幅DICOM图像
Dicom-dict.txt &&&包含DICOM数据字典的文本文件
Dicomuid &&&&&&&产生DICOM唯一的识别器
Imfinfo &&&&&&&&&返回关于图像的文件的信息
Imread &&&&&&&&&读图像文件
Imwrite &&&&&&&&&写图像文件
Imabsdiff &&&&&&&&计算两幅图像的绝对差
Imadd &&&&&&&&&&&两幅图像相加或把常数加到图像上
Imcomplement &&&&图像求补
Imdivide &&&&&&&&&两幅图像相除，或用常数除图像
Imlincomb &&&&&&&计算图像的线性组合
Immultiply &&&&&&&两幅图像相乘或用常数乘图像
Imsubtract &&&&&&&&两幅图像相减，或从图像中减去常数
Checkerboard &&&&&创建棋盘格图像
Findbounds &&&&&&&求几何变换的输出范围
Fliptform &&&&&&&&&颠倒TFORM结构的输入/输出
Imcrop &&&&&&&&&&&修剪图像
Imresize &&&&&&&&&&调整图像大小
Imrotate &&&&&&&&&旋转图像
Imtransform &&&&&&&对图像应用几何变换
Intline &&&&&&&&&&&&整数坐标线绘制算法
Makersampler &&创建重取样器结构
Maketform &&&&&创建几何变换结构（TFORM）
Pixeldup（DIPUM）在两个方向上复制图像的像素
Tformarray &&&&&&&对N-D数组应用几何变换
Tformfwd &&&&&&&&应用正向几何变换
Tforminv &&&&&&&&应用反向几何变换
Vstformfwd（DIPUM）可视化正向几何变换
Cpstruct2pairs &&&&将CPSTRUCT转换为有效的控制点对
Cp2tform &&&&&&&&由控制点对推断几何变换
Cpcorr &&&&&&&&&&&使用互相关校准控制点位置
Cpselect &&&&&&&&&控制点选择工具
Normxcorr2 &&&&&&归一化二维互相关
像素值及统计
Corr2 &&&&&&&&&&&计算二维相关系数
Covmatrix（DIPUM）计算向量族的协方差矩阵
Imcontour &&&&&&&&创建图像数据的轮廓线
Imhist &&&&&&&&&&&显示图像数据的直方图
Impixel &&&&&&&&&&确定像素的彩色点
Improfile &&&&&&&&&计算沿着线段的像素值横截面
Mean2 &&&&&&&&&&&计算矩阵元素的均值
Pixval &&&&&&&&&&&&显示关于像素的信息
Regionprops &&&&&&&测量图像区域的属性
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Std2 &&&&&&&&&&&&&&&&计算矩阵元素的标准偏差
图像分析（包括分割、描述和识别）
Bayesgauss（DIPUM） 高斯模式的贝叶斯分类器
Bound2eight（DIPUM）将4连接边界转换为8连接边界
Bound2four（DIPUM）将8连接边界转换为4连接边界
Bwboundaries &&&&&&&&&&追踪区域边界
Bwtraceboundary &&&&&&&追踪单个边界
Bound2im（DIPUM） &&&将边界转换为图像
Boundaries（DIPUM） &&&追踪区域边界
Bsubsamp（DIPUM） &&&&对边界二次取样
Colorgrad（DIPUM） &&&&&计算一幅RGB图像的向量梯度
Colorseq（DIPUM） &&&&&&分割一幅彩色图像
Connectpoly（DIPUM） &&&连接多边形的顶点
Diameter（DIPUM） &&&&&&测量图像区域的直径
Edge（DIPUM） &&&&&&&&&&在一幅亮度图像中寻找边缘
Fchcode（DIPUM） &&&&&&&&计算边界的freeman链码
Frdescp（DIPUM） &&&&&&&&计算傅里叶描绘子
Graythresh &&&&&&&&&&&&&&&&&使用Ostu方法计算图像的全局阈值
Hough（DIPUM） &&&&&&&&&&Hough变换
Houghlines（DIPUM） &&&&&&基于Hough变换提取线段
Houghpeaks（DIPUM） &&&&&在Hough变换中检测峰值
Houghpixels（DIPUM） &&&&&计算属于Hough变换bin的图像像素
Ifrdescp（DIPUM） &&&&&&&&&计算逆傅里叶描绘子
Imstack2vectors（DIPUM） &&&从图像堆栈提取向量
Invmoments（DIPUM） &&&&&&计算图像不变距
Mahalanobis（DIPUM） &&&&&&&计算Mahalanobis距离
Minperpoly（DIPUM） &&&&&&&计算最小周长多边形
Polyangles（DIPUM） &&&&&&&&计算多边形内角
Princomp（DIPUM） &&&&&&&&&得到主分量向量和相关量
Qtdecomp &&&&&&&&&&&&&&&&&&&执行四叉树分解
Qtgetblk &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&得到四叉树分解中的块值
Qtsetblk &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&在四叉树中设置块值
Randvertex（DIPUM） &&&&&&&&随机置换多边形顶点
Regiongrow（DIPUM） &&&&&&&&由区域生长来执行分割
Signature（DIPUM） &&&&&&&&&&计算边界的标记
Specxture（DIPUM） &&&&&&&&&&计算图像的谱纹理
Splitmerge（DIPUM） &&&&&&&&&使用分离-合并算法分割图像
Statxture（DIPUM） &&&&&&&&&&&计算图像中纹理的统计度量
Strsimilarity（DIPUM） &&&&&&&&两个串间的相似性度量
X2majoraxis（DIPUM） &&&&&&&&以区域的主轴排列坐标x
Compare（DIPUM） &&&&&&&&&&计算和显示两个矩阵间的误差
Entropy（DIPUM） &&&&&&&&&&&计算矩阵的熵的一阶估计
Huff2mat（DIPUM） &&&&&&&&&&解码霍夫曼编码矩阵
Huffman（DIPUM） &&&&&&&&&&&为符号源建立一个变长霍夫曼码
Im2jpeg（DIPUM） &&&&&&&&&&&使用JPEG近似压缩一幅图像
Im2jpeg2k（DIPUM） &&&&&&&&&使用JPEG2000近似压缩一幅图像
Imratio（DIPUM） &&&&&&&&&&&&&计算两幅图像或变量中的比特率
Jpeg2im（DIPUM） &&&&&&&&&&解码IM2JPEG压缩的图像
Jpeg2k2im（DIPUM） &&&&&&&&&&解码IM2JPEG2K压缩的图像
Lpc2mat（DIPUM） &&&&&&&&&&&&解压缩一维有损预测编码矩阵
Mat2huff（DIPUM） &&&&&&&&&&&霍夫曼编码矩阵
Mat2lpc（DIPUM） &&&&&&&&&&&&&使用一维有损预测编码矩阵
Quantize（DIPUM） &&&&&&&&&&&&量化UINT8类矩阵的元素
Adapthisteq &&&&&&&&&&&&&&&&&&自适应直方图量化
Decorrstretch &&&&&&&&&&&&&&&&&对多通道图像应用去相关拉伸
Gscale（DIPUM） &&&&&&&&&&&&按比例调整输入图像的亮度
Histeq &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&使用直方图均衡化来增强对比度
Intrans（DIPUM） &&&&&&&&&&&&执行亮度变换
Imadjust &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&调整图像亮度值或彩色映射
Stretchlim &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&寻找对比度拉伸图像的限制
Imnoise &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&给一幅图像添加噪声
Imnoise2（DIPUM） &&&&&&&&&&&&使用指定的PDF生成一个随机数数组
Imnoise3（DIPUM） &&&&&&&&&&&&生成周期噪声
线性和非线性空间滤波
Adpmedian（DIPUM） &&&&&&&执行自适应中值滤波
Convmtx2 &&&&&&&&&&&&&&&&&&计算二维卷积矩阵
Dftcorr（DIPUM） &&&&&&&&&&&执行频率域相关
Dftfilt（DIPUM） &&&&&&&&&&&&执行频率域滤波
Fspecial &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&创建预定义滤波器
Medfilt2 &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&执行二维中值滤波
Imfilter &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&滤波二维和N维图像
Ordfilter2 &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&执行二维顺序统计滤波
Spfilt（DIPUM） &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&执行线性和非线性空间滤波
Wiener2 &&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&执行二维去噪滤波
线性二维滤波器设计
Freqspace &&&&&&&&&&&确定二维频率响应间隔
Freqz2 &&&&&&&&&&&&&&计算二维频率响应
Fsamp2 &&&&&&&&&&&&&使用频率取样设计二维FIR滤波器
Ftrans2 &&&&&&&&&&&&&&使用频率变换设计二维FIR滤波器
Fwind1 &&&&&&&&&&&&&&使用一维窗法设计二维滤波器
Fwind2 &&&&&&&&&&&&&&使用二维窗法设计二维滤波器
Hpfilter（DIPUM） &&&&计算频率域高通滤波器
Lpfilter（DIPUM） &&&&计算频率域低通滤波器
图像去模糊（复原）
Deconvblind &&&&&&&&&&使用盲去卷积去模糊图像
Deconvlucy &&&&&&&&&&&使用Lucy-Richardson方法去模糊
Deconvreg &&&&&&&&&&&使用规则化滤波器去模糊
Deconvwnr &&&&&&&&&&&&使用维纳滤波器去模糊
Edgetaper &&&&&&&&&&&&&使用点扩散函数锐化边缘
Otf2psf &&&&&&&&&&&&&&&光传递函数到点扩散函数
Pst2otf &&&&&&&&&&&&&&&点扩散函数到光传递函数
Dct2 &&&&&&&&&&&&&&&&&二维离散余弦变换
Dctmtx &&&&&&&&&&&&&&&离散余弦变换矩阵
Fan2para &&&&&&&&&&&&&&将扇形束投影变换为并行射束
Fanbeam &&&&&&&&&&&&&&计算扇形射束变换
Fft2 &&&&&&&&&&&&&&&&&&二维快速傅里叶变换
Fftn &&&&&&&&&&&&&&&&&&N维快速傅里叶变换
Fftshift &&&&&&&&&&&&&&&颠倒FFT输出的象限
Idct2 &&&&&&&&&&&&&&&&&二维逆离散余弦变换
Ifanbeam &&&&&&&&&&&&&&计算扇形射束逆变换
Ifft2 &&&&&&&&&&&&&&&&&&二维快速傅里叶逆变换
Ifftn &&&&&&&&&&&&&&&&&N维快速傅里叶逆变换
Iradon &&&&&&&&&&&&&&&&计算逆Radon变换
Para2fan &&&&&&&&&&&&&&将并行射束投影变换为扇形射束
Phantom &&&&&&&&&&&&&&生成头部仿真模型的图像
Radon &&&&&&&&&&&&&&&&计算Radon变换
Wave2gray（DIPUM） &&显示小波分解系数
Waveback（DIPUM） &&&执行多灰度级二维快速小波逆变换
Wavecopy（DIPUM） &&&存取小波分解结构的系数
Wavecut（DIPUM） &&&&&在小波分解结构中置零系数
Wavefast（DIPUM） &&&&执行多灰度级二维快速小波变换
Wavefilter（DIPUM） &&&构造小波分解和重构滤波器
Wavepaste（DIPUM） &&&在小波分解结构中放置系数
Wavework（DIPUM） &&&编辑小波分解结构
Wavezero（DIPUM） &&&&将小波细节系数设置为零
领域和块处理
Bestblk &&&&&&&&&&&&&&&为块处理选择块大小
Blkproc &&&&&&&&&&&&&&&为图像实现不同的块处理
Col2im &&&&&&&&&&&&&&&将矩阵列重排为块
Colfilt &&&&&&&&&&&&&&&&按列邻域操作
Im2col &&&&&&&&&&&&&&&将图像块重排为列
Nlfilter &&&&&&&&&&&&&&&执行一般的滑动邻域操作
形态学操作（亮度和二值图像）
Conndef &&&&&&&&&&&&&&默认连通性
Imbothat &&&&&&&&&&&&&执行底帽滤波
Imclearborder &&&&&&&&&抑制与图像边框相连的亮结构
Imclose &&&&&&&&&&&&&&关闭图像
Imdilate &&&&&&&&&&&&&膨胀图像
Imerode &&&&&&&&&&&&&腐蚀图像
Imextendedmax &&&&&&&最大扩展变换
Imextendedmin &&&&&&&最小扩展变换
Imfill &&&&&&&&&&&&&&&填充图像区域和孔洞
Imhmax &&&&&&&&&&&&&H最大变换
Imhmin &&&&&&&&&&&&&H最小变换
Imimposemin &&&&&&&&强制最小
Imopen &&&&&&&&&&&&&打开图像
Imreconstruct &&&&&&&&形态学重构
Imregionalmax &&&&&&&局部最大区域
Imregionalmin &&&&&&&局部最小区域
Imtophat &&&&&&&&&&&&执行顶帽滤波
Watershed &&&&&&&&&&&分水岭变换
形态学操作（二值图像）
Applylut &&&&&&&&&&&&使用查表法执行邻域操作
Bwarea &&&&&&&&&&&&&计算二值图像中的对象面积
Bwareaopen &&&&&&&&&打开二值区域（删除小对象）
Bwdist &&&&&&&&&&&&&计算二值图像的距离变换
Bweuler &&&&&&&&&&&&计算二值图像的欧拉数
Bwhitmiss &&&&&&&&&二值击不中操作
Bwlabel &&&&&&&&&&&在二维图像中标记连接分量
Bwlabeln &&&&&&&&&&在N维二值图像中标记连接分量
Bwmorph &&&&&&&&&对二值图像执行形态学操作
Bwpack &&&&&&&&&&&打包二值图像
Bwperim &&&&&&&&&&确定二值图像中的对象的周长
Bwselect &&&&&&&&&选择二值图像中的对象 &&
Bwulterode &&&&&&&&最终腐蚀
Bwunpack &&&&&&&&&解包二值图像
Endpoints（DIPUM）计算二值图像的端点
Makelut &&&&&&&&&&构建applylut使用的查找表
结构元素（STREL）的创建和操作
Getheight &&&&&&&&&得到strel的高度
Getneighbors &&&&&&得到strel邻域的偏移位置和高度
Getnhood &&&&&&&&&得到strel邻域
Getsequence &&&&&&&得到分解的strel序列
Isflat &&&&&&&&&&&&&对平坦的strel返回值
Reflect &&&&&&&&&&&以其中心反射strel
Strel &&&&&&&&&&&&&创建形态学结构元素
Translate &&&&&&&&&变换strel
基于区域的处理
Histroi（DIPUM） &计算图像中的ROI的直方图
Poly2mask &&&&&&&&将ROI多边形转换为掩膜
Roicolor &&&&&&&&&&基于颜色选择ROI
Roifill &&&&&&&&&&&&在任意区域内平稳地内插
Roifilt2 &&&&&&&&&&&对ROI进行滤波
Roipoly &&&&&&&&&&选择多边形ROI
彩色映射处理
Brighten &&&&&&&&&&加亮或加暗彩色映射
Cmpermute &&&&&&&&在彩色映射中重排颜色
Cmunique &&&&&&&&&寻找唯一的彩色映射颜色和相应的图像
Colormap &&&&&&&&&设置或得到彩色查找表
Imapprox &&&&&&&&&&以很少的颜色近似被索引的图像
Rgbplot &&&&&&&&&&绘制RGB彩色映射分量
彩色空间转换
Applyform &&&&&&&&应用独立于设备的彩色空间变换
Hsv2rgb &&&&&&&&&&将HSV值转换为RGB彩色空间
Iccread &&&&&&&&&&&读ICC彩色配置文件
Lab2double &&&&&&&将L*a*b*彩色值转换为double类
Lab2uint16 &&&&&&&将L*a*b*彩色值转换为uint16类
Lab2uint8 &&&&&&&&将L*a*b*彩色值转换为uint8类
Makecform &&&&&&&创建独立于设备的彩色空间变换结构
Ntsc2rgb &&&&&&&&&将NTSC值转换为RGB彩色空间
Rgb2hsv &&&&&&&&&将RGB值转换为HSV彩色空间
Rgb2ntsc &&&&&&&&&&&将RGB值转换为NTSC彩色空间
Rgb2ycbcr &&&&&&&&&&将RGB值转换为YCBCR彩色空间
Ycbcr2rgb &&&&&&&&&&将YCBCR值转换为RGB彩色空间
Rgb2hsi（DIPUM） &将RGB值转换为HSI彩色空间
Hsi2rgb（DIPUM） &&将HSI值转换为RGB彩色空间
Whitepoint &&&&&&&&&&返回标准照明的XYZ值
Xyz2double &&&&&&&&&将XYZ彩色值转换为double类
Xyz2uint16 &&&&&&&&&将XYZ彩色值转换为uint16类
Circshift &&&&&&&&&&&循环地移位数组
Dftuv（DIPUM） &&&计算网格数组
Padarray &&&&&&&&&&&填充数组
Paddedsize（DIPUM）计算用于FFT的最小填充尺寸
图像类型和类型转换
Changeclass &&&&&&&改变一幅图像的类
Dither &&&&&&&&&&&&使用抖动转换图像
Gray2ind &&&&&&&&&将亮度图像转换为索引图像
Grayslice &&&&&&&&&通过阈值处理从亮度图像创建索引图像
Im2bw &&&&&&&&&&&通过阈值处理将图像转换为二值图像
Im2double &&&&&&&&将图像数组转换为双精度
Im2java &&&&&&&&&&将图像转换为Java图像
Im2java2d &&&&&&&&将图像转换为Java缓存的图像对象
Im2uint8 &&&&&&&&&将图像数组转换为8比特无符号整数
Im2uint16 &&&&&&&&将图像数组转换为16比特无符号整数
Ind2gray &&&&&&&&&将索引图像转换为亮度图像
Ind2rgb &&&&&&&&&&将索引图像转换为RGB图像
Label2rgb &&&&&&&&将标记矩阵转换为RGB图像
Mat2gray &&&&&&&&&将矩阵转换为亮度图像
Rgb2gray &&&&&&&&将RGB图像或彩色映射转换为灰度图像
Rgb2ind &&&&&&&&&将RGB图像转换为索引图像
Conwaylaws（DIPUM） 对单个像素应用Conway的遗传定律
Manualhist（DIPUM） &交互地生成2模式直方图
Twomodegauss（DIPUM）生成一个2模式高斯函数
Uintlut &&&&&&&&&基于查找表计算新数组值
工具箱参数
Iptgetpref &&&&&&&获得图像处理工具箱参数的值
Iptsetpref &&&&&&&设置图像处理工具箱参数的值
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