MATLAB图像函数查询使用手册（含DVD光盘1张）

本书从实用角度出发，详细介绍MATLAB各种图像处理函数，包括图像显示、绘图、图像类型转换、图像用户界面、空间变换、图像统计、图像代数运算、图像增强、去模糊、滤波变换、形态学操作、块与邻域操作、色彩空间变换函数等。

 

MATLAB图像处理工具箱是目前*流行的图像处理工具之一，其函数能有效地实现各种图像算法。本书从实用角度出发，详细介绍MATLAB各种图像处理函数，包括图像显示、绘图、图像类型转换、图像用户界面、空间变换、图像统计、图像代数运算、图像增强、去模糊、滤波变换、形态学操作、块与邻域操作、色彩空间变换函数等。为加深读者对MATLAB图像处理应用的认识，书中列举了8个MATLAB图像处理应用综合实例。本书写作结构清晰、解释翔实、实例丰富。随书赠送的DVD光盘中附有大量教学视频，方便读者学习与提高。本书可作为MATLAB图像处理工作者的参考用书。

国防科学技术大学博士，大学教师。从事智能算法应用、有限元仿真、惯性器件加工研究工作，参与过多个智能与仿真项目的开发，熟悉各种工程计算、有限元仿真以及图像处理软件，精通MATLAB软件应用，有丰富的教学和开发经验。

目　 录

第1章 图像显示与图像文件输入/输出函数 1
1.1 图像显示函数 1
1.1.1 immovie—创建视频结构数组 1
1.1.2 implay—在视频播放工具中播放视频 2
1.1.3 imshow—显示图像 3
1.1.4 colorbar—显示颜色条 7
1.1.5 imtool—显示图像工具 8
1.1.6 montage—在矩形框中显示多帧图像序列 11
1.1.7 subimage—在图形窗口或窗口的分区中显示图像 14
1.1.8 warp—将图像显示到纹理映射表面 16
1.1.9 image—显示图像对象 17
1.1.10 movie—播放视频 19
1.1.11 line—创建线条 22
1.2 图像文件输入/输出函数 25
1.2.1 imwrite—把图像写入图形文件中 25
1.2.2 imread—从图像文件中读取图像 26
1.2.3 analyze75info—从analyze7.5数据集头文件中读取信息 30
1.2.4 analyze75read—读取analyze7.5数据 30
1.2.5 dicomanon—修改DICOM文件 31
1.2.6 dicomdict—获得DICOM数据目录 31
1.2.7 dicominfo—从DICOM文件中读取元数据信息 32
1.2.8 dicomlookup—寻找DICOM文件的属性 34
1.2.9 dicomread—从DICOM文件中读取图像 34
1.2.10 dicomuid—生成DICOM文件标识符 35
1.2.11 dicomwrite—把图像写入DICOM文件 36
1.2.12 getframe—获取动画帧 37
1.2.13 imfinfo—返回图形文件的信息 39
1.2.14 hdrread—读取HDR图像 41
1.2.15 hdrwrite—将HDR图像写入文件 41
1.2.16 interfileinfo—从Interfile文件中读取图像信息 43
1.2.17 interfileread—从Interfile文件中读取图像 43
1.2.18 makehdr—创建HDR图像 43
1.2.19 nitfinfo—从NITF文件中读取元数据信息 45
1.2.20 nitfread—从NITF文件中读取图像 46
第2章 图形绘制 47
2.1　MATLAB二维图形绘制 47
2.1.1　plot—绘制二维平面图 47
2.1.2　figure—创建图形窗口 51
2.1.3　subplot—分区绘图 53
2.1.4　set—设置图像属性 57
2.1.5　axis—设置坐标轴 59
2.1.6　xlabel/ylabel/zlabel—添加坐标轴标注 61
2.1.7　title—添加图名 62
2.1.8　legend—添加图例 64
2.1.9　hold—图形保持 67
2.1.10　ginput—获取指定点坐标值 68
2.1.11　semilogx/semilogy—设置x/y轴单对数坐标轴 69
2.1.12　loglog—设置双对数坐标 71
2.1.13　fill—图形填充 71
2.1.14　bar/barh—条形图 72
2.1.15　pie—圆饼图 75
2.1.16　stairs—阶梯图 75
2.1.17　hist—直方图 76
2.1.18　rose—角度直方图 77
2.1.19　stem—离散序列数据杆状图 78
2.1.20　errorbar—误差棒形图 79
2.1.21　compass—罗盘图 79
2.1.22　feather—羽毛图（速度向量图） 81
2.1.23　polar—极坐标图 81
2.1.24　zoom—图形缩放 82
2.1.25　clf—清除当前图形窗口 86
2.1.26　contourf—绘制二维等高线图 86
2.2　三维图形绘制 87
2.2.1　plot3—绘制三维图 87
2.2.2　surf—绘制三维阴影曲面图 89
2.2.3　mesh—绘制参数网状表面图 90
2.2.4　view—设置三维图形视图 92
2.2.5　contour—绘制曲面等高线 94
2.2.6　contour3—绘制三维等高线 95
2.2.7　waterfall—绘制瀑布图 96
2.2.8　quiver—绘制箭袋图 97
2.2.9　fill3—填充三维图 98
2.2.10　clabel—标注等高线高度 99
2.2.11　pcolor—绘制伪彩色图 101
2.2.12　meshgrid—转换区域为数组 103
2.2.13　pie3—三维圆饼图 104
2.2.14　comet3—绘制三维彗星图 104
2.2.15　surfl—绘制带光照模式的三维曲面图 105
2.2.16　sphere—三维球体 106
2.2.17　cylinder—三维圆柱图 107
2.2.18　light—光照处理 109
2.2.19　hidden—设置或取消隐藏线模式 109
2.3　流场图绘制 110
2.3.1　coneplot—流锥图 110
2.3.2　streamline—流线图 112
2.3.3　streamtube—流管图 113
2.3.4　streamribbons—流带图 115
第3章 图像类型和类型转换 117
3.1 demosaic—将Bayer模式编码图像转换为真彩色RGB图像 117
3.2 hsv2rgb—转换HSV值为RGB颜色表 118
3.3 rgb2hsv—转换RGB值为HSV颜色空间 118
3.4 tonemap—将HDR图像转换为RGB图像 118
3.5 dither—通过抖动增加颜色外观分辨率、转换图像 119
3.6 gray2ind—把灰度图像或二值图像转换为索引图像 120
3.7 grayslice—使用多级阈值将灰度图像转换为索引图像 121
3.8 graythresh—全局图像阈值 122
3.9 im2bw—转换为二值图像 123
3.10 double—双精度转换 125
3.11 im2double—将图像矩阵转换为双精度类型 125
3.12 im2int16—将图像矩阵转换为16位有符号整数类型 128
3.13 im2java2d—将图像矩阵转换为Java缓冲图像 130
3.14 im2single—将图像矩阵转换为单精度类型 132
3.15 uint8—转换数据为8位无符号整型 135
3.16 uint16—转换数据为16位无符号整型 135
3.17 im2uint16—将图像矩阵转换为16位无符号整数类型 136
3.18 im2uint8—将图像矩阵转换为8位无符号整数类型 139
3.19 ind2gray—将索引图像转换为灰度图像 142
3.20 ind2rgb—将索引图像转换为真彩色图像 142
3.21 label2rgb—将标注矩阵转换为真彩色图像 143
3.22 mat2gray—将矩阵转换为灰度图像 144
3.23 rgb2gray—将真彩色RGB图像转换为灰度图像 145
3.24 rgb2ind—将真彩色图像转换为索引图像 147
第4章 图形用户界面工具 148
4.1 imcontrast—创建图像对比工具 148
4.2 imageinfo—创建图像信息工具 149
4.3 imdisplayrange—创建像素值范围显示工具 150
4.4 imdistline—创建图像距离工具 151
4.5 impixelinfo—创建像素信息工具 152
4.6 impixelinfoval—创建像素信息工具（无文本标注） 154
4.7 impixelregion—创建像素区域工具 155
4.8 impixelregionpanel—创建像素区域工具面板 156
4.9 immagbox—创建缩放文本框 157
4.10 imoverview—在另外一个窗口中创建图像概览显示工具 157
4.11 imoverviewpanel—在同一个窗口中创建图像概览显示工具 158
4.12 imscrollpanel—在图像窗口中显示滚动条 159
4.13 axes2pix—将轴坐标转换为像素坐标 160
4.14 getimage—坐标轴下的图像数据 161
4.15 getimagemodel—获取图像模型的信息 163
4.16 imattributes—获取图像信息 164
4.17 imellipse—创建可变形的椭圆 166
4.18 imfreehand—使用鼠标创建图形区域 168
4.19 imgca—获取当前图像坐标轴的句柄 168
4.20 imgcf—获取当前图形窗口的句柄 170
4.21 imgetfile—创建打开图像对话框 170
4.22 imhandles—获取当前图形窗口的图像句柄 171
4.23 imline—创建可变形的线段 173
4.24 impoint—创建可拖动的点 175
4.25 impoly—创建可变形多边形 177
4.26 imrect—创建可变形矩形 179
4.27 iptaddcallback—在调用列表中添加函数句柄 181
4.28 iptcheckhandle—检查句柄的有效性 182
4.29 iptgetapi—获取句柄的应用程序接口信息 183
4.30 iptGetPointerBehavior—获得鼠标行为结构 184
4.31 ipticondir—返回IPT和MATLAB图标的路径 185
4.32 iptPointerManager—创建鼠标管理器 187
4.33 iptremovecallback—在回调列表中删除函数句柄 187
4.34 iptSetPointerBehavior—设置鼠标行为结构 188
4.35 iptwindowalign—重排图形窗口 191
4.36 Makeconstraintorectfcn—创建可拉伸矩形约束函数 193
4.37 truesize—调整图像显示比例 194
第5章 空间变换和图像配准 195
5.1 空间变换 195
5.1.1 checkerboard—创建棋盘图像 195
5.1.2 findbounds—寻找空间变换的输出边界 196
5.1.3 fliptform—空间变换结构输入/输出互换 197
5.1.4 imcrop—图像剪切 198
5.1.5 impyramid—对图像进行成倍放大或缩小 201
5.1.6 imresize—对图像进行成比例放大或缩小 202
5.1.7 imrotate—对图像进行旋转 204
5.1.8 imtransform—对图像进行二维空间变换 206
5.1.9 makeresampler—创建重采样结构 210
5.1.10 maketform—创建空间变换结构 211
5.1.11 tformarray—对多维数组进行空间变换 212
5.1.12 tformfwd—应用前向空间变换 213
5.1.13 tforminv—应用逆空间变换 214
5.2 图像配准 215
5.2.1 cp2tform—从控制点对转变生成空间变换结构 215
5.2.2 cpcorr—使用互相关调整控制点位置 217
5.2.3 cpselect—控制点选择工具 218
5.2.4 cpstruct2pairs—将空间变换结构转变成有效的控制点对 221
5.2.5 normxcorr2—归一化二维互相关 223
第6章 图像分析和统计 225
6.1 bwboundaries—二值图像区域边界跟踪 225
6.2 bwtraceboundary—二值图像跟踪目标 228
6.3 edge—寻找灰度图像的边界 229
6.4 hough—计算Hough变换，用来检测直线 235
6.5 houghlines—根据Hough变换提取线段 236
6.6 houghpeaks—计算Hough变换的峰值 238
6.7 qtdecomp—四叉树分解 239
6.8 qtgetblk—获取四叉树分解中的块值 241
6.9 qtsetblk—设定四叉树分解中的块值 243
6.10 entropy—计算灰度图像的熵 243
6.11 entropyfilt—灰度图像的局部熵 244
6.12 graycomatrix—创建灰度共生矩阵 245
6.13 graycoprops—灰度共生矩阵的属性 245
6.14 rangefilt—计算图像的局部范围 246
6.15 stdfilt—计算图像的局部标准差 248
6.16 corr2—计算两个矩阵的互相关系数 248
6.17 imcontour—创建图像等高线图 249
6.18 imhist—创建图像直方图 250
6.19 impixel—获取图像像素值 253
6.20 improfile—创建图像强度曲

前　  言

当前信息化社会，图像是获取信息的重要来源之一。随着计算机技术的发展，图像处理技术已成功应用于各个行业，其中，图像处理的算法和软件决定图像处理技术的应用效果。MATLAB图像处理工具箱是目前流行的图像处理工具之一，不仅包含了目前绝大部分图像处理算法，而且还可以通过快速编程实现新的图像处理算法。

由于MATLAB图像处理工具箱函数较多，使用者常会忘记函数的具体用法。本书以函数手册的形式总结了大部分常用图像函数的用法，方便使用者查找。为使读者更好地理解MATLAB图像函数，书中函数的说明力求通俗易懂，并提供了函数实例、操作录像和图像处理应用案例供读者参考。

全书共分为两部分20章，部分（第1～14章）说明MATLAB图像处理工具箱函数的语法，第二部分（第15～20章）列举了8个MATLAB图像处理应用实例。具体内容安排如下：

第1章
 图像显示与图像文件输入/输出函数

本章主要讲述图像显示和图像文件输入/输出两类基本函数，掌握这些函数可对MATLAB图像处理有初步认识。

第2章  图形绘制

MATLAB具有强大的绘图功能，能够制作各种漂亮的专业数据图形，实现科学计算数据的可视化。本章介绍了MATLAB中二维图形、三维图形和流场图形绘制的相关函数。

第3章  图像类型和类型转换

图像类型对图像的大小和显示效果有着显著的影响。在不同图像分析场合中，通常对图像类型有特定的要求，本章详细介绍了MATLAB中各种常用图像类型、颜色模型之间的转换函数。

第4章  图形用户界面工具

图形用户界面工具能以交互式方式快速对图像信息进行统计分析。本章详细介绍了MATLAB中各类图形用户界面工具函数，包括图像信息工具、对比工具、距离工具、像素工具、概览工具、鼠标行为工具等。

第5章  空间变换和图像配准

在计算机图像处理中，图像从输入到输出贯穿着各种变换。为使输入图像的像素位置映射到输出图像的新位置，需要对图像作旋转、平移、放大、缩小、拉伸或剪切等空间变换。本章介绍了MATLAB中的空间变换和图像配准两类函数。

第6章  图像分析和统计

图像分析和统计是图像处理的基本内容，它包括获取图像的相关信息，如图像像素、等高线、直方图、标准差、熵等统计数据以便进行图像的边缘检测、边界跟踪等分析。本章介绍了MATLAB中图像分析和统计相关的函数。

第7章  图像代数运算

图像的代数运算是指多幅图像的加、减、乘、除运算和一般的线性运算，它通常是复杂图像处理的预处理步骤。本章介绍了MATLAB中的图像代数运算函数。

第8章  图像增强

图像增强是图像处理的一个重要分支，是图像边缘提取、图像分割等操作的基础。通过图像增强，可以让原来不清晰的图像变得清晰，或者抑制图像的某些特征而使另外一些特征加强。本章详细介绍了11个MATLAB图像增强函数的用法。

第9章  图像去模糊

由于摄影条件或摄影技术的限制，使得很多拍摄的图片质量较低，比较模糊，掩盖了图像的真实信息。图像去模糊技术的目的就是消除图像的模糊，得到一幅清晰的图片。本章主要介绍了MATLAB图像处理工具箱中点扩散与光学转换函数和4类图像去模糊化函数：维纳滤波器去模糊化、规则化滤波器去模糊化、Lucy-Richardson去模糊化、盲解卷积去模糊化。

第10章  线性滤波和变换

线性滤波是指对输入图像的领域进行线性算法操作得到输出图像，常应用于图像光滑、锐化和边缘检测处理。图像变换是把数字图像从空域变换到频域，一般是指图像的正交变换，常应用于图像去噪、图像压缩、特征提取和图像识别处理。本章介绍了MATLAB中线性滤波和变换的相关函数。

第11章  形态学操作

数学形态学运算由一组形态学的代数运算子组成，其基本思想是用具有一定形态的结构元素找到图像中的对应形状以达到图像分割识别的目的，基本的操作为膨胀和腐蚀。本章详细介绍了MATLAB中的形态学操作函数，并列举了大量实例供读者参考。

第12章  图像的块和邻域处理

图像块操作是将图像的数据划分成同样大小的矩形区域的操作，它是图像分析和图像压缩的基础。由于图像划分为图像块后可以转化为矩阵或向量运算，因此可以加快图像处理的速度。本章介绍了MATLAB中图像块和邻域处理相关函数的用法。

第13章  颜色映射表和色彩空间

图像处理中常使用RGB的值来代表颜色值。除了RGB色彩空间外，还有其他的颜色空间，如HSV、YcbCr、NTSC等用来表示色彩，有时利用这些色彩空间来表示图像和进行计算会更加直观和简单。本章介绍了MATLAB中颜色映射表和色彩空间相关函数的用法，并列举了函数实例供读者参考。

第14章  其他常用函数

本章介绍了MATLAB图像处理工具箱中的其他常用函数，包括图像处理工具箱参数、演示帮助、鼠标选择、检查有效性等。

第15章  图像配准实战

图像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一景物的两幅图像或多幅图像进行匹配、叠加的过程，其主要目的是去除或者抑制待配准图像和参考图像之间在几何上的不一致，包括平移、旋转、缩放和畸变，并融合这些数据，从而得到被测对象更完整的信息。本章介绍了不同角度拍摄图像的配准实例。

 

第16章  图像区域生长分割实战

区域生长是将具有相似性质的像素集合起来构成一个区域，实质就是将具有“相似”特性的像素连接成区域。这些区域是互不相交的，每个区域都满足特定区域的一致性。本章介绍了图片中的人物区域生长分割、医学脑部图像中的白质区域生长分割两个实例。

第17章  交通视频车辆检测实战

在智能交通系统中，通常要对车辆进行检测和跟踪以得到相关交通参数，其中运动物体的提取是车辆检测的必要步骤。本章介绍了一个提取交通视频中面积的浅颜色轿车的程序。

第18章  人脸区域定位实战

人脸识别是采用机器对人脸图像进行分析处理，从而提取出有效的识别信息，达到身份辨认的目的。本章介绍了一个简单的人脸区域定位程序。

第19章  图像特征提取实战

在很多应用领域，研究人员需要对测量的图像结果进行目标物体的特征提取。图像特征提取需要根据目标物体的属性、图像质量、图片内容等应用不同的算法。本章介绍了材料丝状腐蚀区域提取、图像中圆形目标提取两个实例。

第20章  图像分形维计算实战

基于分形的图像处理在材料科学、目标识别、特征评估等领域得到广泛应用。分形中有一个重要的概念：分形维，它的值反映了物体的形状特性，给出了一个关于集合的复杂度、不规整度的定量回答。本章举例说明了灰度图像的差分盒维法计算过程，供读者参考。

本书由杨杰、占君、周至清编著，本书在编写过程中，得到了北京理工大学智能机器人研究所贾东永博士的帮助，在此对他表示衷心的感谢。高克臻、张云霞、许小荣、王东、王龙、张银芳、周新国、蔡娜、张玉兰、李爽、胡书敏、苏静等同志也参与了本书的编写工作。

本书的编写过程中参考了大量MATLAB相关书籍及部分MATLAB相关论坛的资源，在此，对相关作者一并表示感谢，同时对各位MATLAB网友给予的启发和帮助表示感谢。

由于时间仓促，加之作者水平和经验有限，书中的疏漏甚至错误在所难免，希望广大读者批评指正。

 

 

编著者