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1、Matlab常用图像操作Matlab常用图像操作读写图像文件1. imreadimread函数用于读入各种图像文件，如：a=imread(awldf)注：计算机E盘上要有wl相应的.t讦文件。2. imwriteimwrite函数用于写入图像文件，如：imwrite(afe:w02.tif/tif,)3. imfinfoimfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，如：imfinfo(,e:w01.tif)二.图像的显示1. imageimage函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数(主要彩色显示图象)，如：a=l,2,3,4;4,5,6,7;8,9,10,11,12;image(a);
2、2. imshowimshow函数用于灰度图像文件的显示，如：i=imread(e:w01.tif);imshow(i);3. colorbarcolorbar函数用显示图像的颜色条。通常，颜色映象进行过调节，把数据从最小扩展到最大，也就是说整个颜色映象都用于绘图。有时也许想改变颜色使用的方法。函数caxis代表颜色轴，因为颜色增加了另一个维数，它允许对数据范围的一个子集使用整个颜色映象或者对数据的整个集合只使用当前颜色映象的一部分。cminzcmax=caxis返回映射到颜色映象中第一和最后输入项的最小和最大的数据。它们通常被设成数据的最小值和最大值。比如，函数mesh(peaks)会画出函
3、数peaks的网格图，并把颜色轴caxis设为-6.5466,8.0752z即Z的最小值和最大值。这些值之间的数据点，使用从颜色映象中经插值得到的颜色。如：i=imread(,e:w01.tif);imshow(i);colorbar;4.figurefigure函数用于设定图像显示窗口,如：figured);figre(2);5.imagesc(a);caxis(-38);colorbar;标尺标度从-3,到8显示标度尺。三.图像的变换1. fft2fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread(,e:w01.tif);j=fft2(i);2. ifft2ifft2函数用于数
4、字图像的二维傅立叶反变换，如：i=imread(,ew01.tif,);j=fft2(i);k=ifft2(j);3. 利用fft2计算二维卷积利用fft2函数可以计算二维卷积,如:a=8,L6;3,5,7;4,9,2;b=LLLLLLLL1;a(8z8)=0;b(8z8)=0;C=ifft2(fft2(a).*fft2(b);C=CQ:5,1:5);利用corw2(二维卷积函数)校睑如：a=8,l,6;3,5,7;4,9,2;b=Ll,l;LL1；LLU;c=conv2(azb);四.模拟噪声生成函数和预定义滤波器1. imnoiseimnoise函数用于对图像生成模拟噪声,如：i=imre
5、ad(,e:w01.tif);j=imnoise(i,gaussian,0,0.02);%模拟高斯噪声2. fspecialfspecial函数用于产生预定义滤波器，如：h=fspecial(sobel%Sobel水平边缘增强滤波器h=fspecial(gaussian)%高斯低通滤波器h=fspecial(l叩IaCian);%拉普拉斯滤波器h=fspecial(log)%高斯拉普拉斯(LoG)滤波器h=fspecial(average)%均值滤波器五.图像的增强1 .直方图imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：i=imread(,ew01.tif,);imhist(i);2 .直方
6、图均化histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：i=imread(,e:w01.tif);j=histeq(i);3 .对比度调整imadjust函数用于数字图像的对比度调整,如：i=imread(,e:w01.tif);j=imadjust(iz0.3,0.7,);4 ,对数变换Iog函数用于数字图像的对数变换，如：i=imread(,e:w01.tif)；j=double(i);k=og(j);5 .基于卷积的图像滤波函数fiter2函数用于图像滤波，如：i=imread(,e:w01.tif);j=filter2(hzi);6 .线性滤波利用二维卷积nv2滤波,如：i=imread(
7、,e:w01.tif);h=l,LLLLl;LLU；h=h9;j=conv2(izh);7 .中值滤波medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread(,e:w01.tif);j=medfilt2(i);8 .锐化(1)利用Sobel算子锐化图像,如：i=imread(,e:w01.tif);h=l,2,l;0,0,0;-L-2,-l;%SObel算子j=filter2(hzi);(2)利用拉氏算子锐化图像,如：i=imread(,e:w01.tif)；j=double(i);h=0,L0；L-4,0;0,L0；%拉氏算子k=conv2(jzhsame);m=j-k;六.举例二维傅
8、立叶变换和二维傅立叶反变换:i=imread(,e:w01.tif);figure(l);imshow(i);colorbar;j=fft2(i);k=fftshift(j);figure(2);I=log(abs(k);imshow(lz);colorbarn=ifft2(j)255;figure(3);imshow(n);colorbar;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DFTo这些函数的调用格式如下：A=fft(XzNzDIM)其中，X表示输
9、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(XrSIZE)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(lena.bmp,);imshow(I)%求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I);figure;imsh
10、ow(log(abs(J)z8,10)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（八）B=dct2(Azmzn)B=dct2(Azmzn)说明：B=dct2（八）计算A的DCT变换B,A与B的大小相同；B=dct2(Alm,n)和B=dct2(A,m,n)通过对A补0或剪裁,使B的大小为mno2.2. dict2函数功能：DCT反变换格式:B=idct2（八）B=idct2(A,mzn)B=idct2(Azmzn)说明：B=idct2（八）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
11、过对A补O或剪裁，使B的大小为mno2.3. dctmtx函数功能：计算DCT变换矩阵格式:D=dctmt(n)说明：D=dctmtx(n)返回一个nn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dwt函数功能：一维离散小波变换格式:cAzcD=dwt(Xwname,)cAzcD=dwt(XzLo.DzHi-D)说明：cAfcD=dwt(X,lwname,)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、
12、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(cAzcDxwname)X=idwt(cA,cD,Lo_R,HLR)X=idwt(cAlcDwnameL)X=idwt(cArcDzLo-RzHi-RzL)说明：X=idwt(cAzcDz,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XO,wname,为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)用指定的重构滤波器Lo_R和Hi_R经小波反变换重构原始信号XOX=idwt(cAzcDwname,L)和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)指定返回信号X中心附
13、近的L个点。3.2二维小波变换的Matlab实现二维小波变换的函数函数名函数功能dwt2二维离散小波变换wavedec2二维信号的多层小波分解idwt2二维离散小波反变换waverec2二维信号的多层小波重构wrcoef2由多层小波分解重构某一层的分解信号upcoef2由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2二维小波分解的单层重构dwtpet2二维周期小波变换idwtper2二维周期小波反变换(1) Wcodemat函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码格式：Y=Wcodemat(XzNBzOPT
14、zABSOL)Y=Wcodemat(XzNBzOPT)Y=Wcodemat(XzNB)Y=Wcodemat(X)说明：Y=Wcodemat(XzNBzOPTzABSOL)返回数据矩阵X的编码矩阵Y；NB伪编码的最大值，即编码范围为0NB,缺省值NB二16;OPT指定了编码的方式(缺省值为mat),即：OPTHroW,按行编码OPT=col,按列编码OPT=mat,按整个矩阵编码ABSOL是函数的控制参数(缺省值为T),即：ABSOL=O时，返回编码矩阵ABSOL=I时,返回数据矩阵的绝对值ABS(X)dwt2函数功能：二维离散小波变换格式：cAzcHzcVzcD=dwt2(Xwname,)cA
15、fcH,cV,cD=dwt2(X,Lo-D,HLD)说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)使用指定的小波基函数,wname,对二维信号X进行二维离散小波变幻；cA,cHzcVzcD分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量；cA,cH,cV,cD=dwt2(X,Lo_D,HLD)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号Xo(3) wavedec2函数功能：二维信号的多层小波分解格式：CzS=wavedec2(XzNz,wname)CzS=wavedec2(XzNzLo-DfHLD)说明：C,S=wavedec2(X,N,wname)使用小波基函数
16、wname,对二维信号X进行N层分解；C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号Xo(4) idwt2函数功能：二维离散小波反变换格式：X=idwt2(cA,cHzcVzcDwname)X=idwt2(cAzcHzcVzcDzLo-RzHLR)X=idwt2(cAzcHzcVzcDzwname,zS)X=idwt2(cAzcHzcVzcDzLo-RzHLRzS)说明：X=idwt2(cAzcHzcVfcDz,wname,)由信号小波分解的近似信号CA和细节信号cHxcHseV.CD经小波反变换重构原信号X；X=idwt2(cA
17、,cH,cV,cD,Lo_R,HLR)使用指定的重构低通和高通滤波器Lo_R和Hi_R重构原信号X;X=idwt2(cA,cH,cVzcDwnameS)和X=idwt2(cAzcHzcVzcDzL-RzHLRzS)返回中心附近的S个数据点。(5) waverec2函数说明：二维信号的多层小波重构格式:X=waverec2(CzS,wname)X=WaVereC2(C,S,Lo_R,HLR)说明：X=waverec2(ClSwname)由多层二维小波分解的结果C、S重构原始信号X,wname,为使用的小波基函数;X=WaVereC2(C,S,Lo_R,HLR)使用重构低通和高通滤波器Lo_R和H
18、i_R重构原信号。图像处理工具箱1 .图像和图像数据缺省情况下，MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点数，所需存储量很大；MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8)z即图像矩阵中每个数据占用1个字节。在使用MATLAB工具箱时，一定要注意函数所要求的参数类型。另外，uint8与d。UbIe两种类型数据的值域不同，编程需注意值域转换。从uint8到double的转换图像类型MATLAB语句索引色B=double（八）+l索引色或真彩色B=double（八）255二值图像B=double（八）从double到uint8的转换图像类型MATLAB语句索引色B
19、=uint8(round(A-l)索引色或真彩色B=uint8(round(A*255)二值图像B=logical(uint8(round（八）)2 .图像处理工具箱所支持的图像类型2.1 真彩色图像R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(IOo,50)处的像素值，可查看三元数据(IoO,50,1:3)。真彩色图像可用双精度存储，亮度值范围是0,1；比较符合习惯的存储方法是用无符号整型存储，亮度值范围。2552.2 索引色图像包含两个结构，一个是调色板，另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行的色彩映象矩阵，矩阵每行代表一种颜色，3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
20、注意：MATLAB中调色板色彩强度0,1,0代表最暗，1代表最灵。常用颜色的RGB值颜色RGB颜色RGB黑 0 0 1 白 1 1 1 红 IoO 绿 0 1 0 蓝 0 0 1 黄 IlO洋红101青蓝011天蓝0.6701橘黄1050深红0.500灰0.50.50.5产生标准调色板的函数函数名调色板Hsv色彩饱和度，以红色开始，并以红色结束Hot黑色-红色-黄色-白色Cool青蓝和洋红的色度Pink粉红的色度Gray线型灰度Bone带蓝色的灰度JetHsv的一种变形，以蓝色开始，以蓝色结束Copper线型铜色度Prim三棱镜，交替为红、橘黄、黄、绿和天蓝Flag交替为红、白、蓝和黑缺省情况
21、下，调用上述函数灰产生一个643的调色板，用户也可指定调色板大小。索引色图像数据也有double和uint8两种类型。当图像数据为double类型时，值1代表调色板中的第1行，值2代表第2行如果图像数据为uint8类型，0代表调色板的第一行，值1代表第2行2.3 灰度图像存储灰度图像只需要一个数据矩阵。数据类型可以是doubleJO,1;也可以是Uim8,0,2552.4 二值图像二值图像只需一个数据矩阵，每个像素只有两个灰度值，可以采用uint8或double类型存储。MATLAB工具箱中以二值图像作为返回结果的函数都使用uint8类型。2.5 图像序列MATLAB工具箱支持将多帧图像连接成
22、图像序列。图像序列是一个4维数组，图像帧的序号在图像的长、宽、颜色深度之后构成第4维。分散的图像也可以合并成图像序列，前提是各图像尺寸必须相同，若是索引色图像，调色板也必须相同。可参考cat()函数A=cat(4,Al,A2,A3,A4,A5)3 .MATLAB图像类型转换图像类型转换函数函数名函数功能dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将真彩色图像抖动成索引色图像gray2ind将灰度图像转换成索引图像grayslice通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像im2bw通过设定亮度阈值将真彩色、索引色、灰度图转换成二值图ind2gray将索引色图像转换成灰度图像ind2rgb将索引色图
23、像转换成真彩色图像mat2gray将一个数据矩阵转换成一副灰度图rgb2gray将一副真彩色图像转换成灰度图像rgb2ind将真彩色图像转换成索引色图像4 .图像文件的读写和查询4.1 图形图像文件的读取利用函数imread()可完成图形图像文件的读取，语法：A=imread(filenamezfmt)Xzmap=imread(filename,fmt).=imread(filename).=imread(filenamejdx)(只对TIF格式的文件).=imread(filenamezref)(只对HDF格式的文件)通常，读取的大多数图像均为8bit,当这些图像加载到内存中时,Matlab
24、就将其存放在类uint8中。此为Matlab还支持16bit的PNG和TIF图像，当读取这类文件时，Matlab就将其存贮在uintl6中。注意：对于索引图像，即使图像阵列的本身为类uint8或类uintl6,imread函数仍将颜色映象表读取并存贮到一个双精度的浮点类型的阵列中。4.2 图形图像文件的写入使用imwrite函数，语法如下：imwrite(Azfilenamezfmt)imwrite(Xzmapzfilenamezfmt)imwrite(.Jilename)imwrite(,parameter,ValUe)当利用imwrite函数保存图像时，Matlab缺省的方式是将其简化道u
25、int8的数据格式。4.3 图形图像文件信息的查询imfinfo()函数5 .图像文件的显示5.1 索引图像及其显示方法一：image(X)colormap(map)方法二：imshow(Xzmap)5.2 灰度图像及其显示Matlab7.0中，要显示一副灰度图像，可以调用函数imshow或imagesc(即imagescale,图像缩放函数)(1) imshow函数显示灰度图像使用imshow(I)或使用明确指定的灰度级书目：imshow(I,32)由于Matlab自动对灰度图像进行标度以适合调色板的范围，因而可以使用自定义大小的调色板。其调用格式如下：imshow(Izlowzhigh)其
26、中，Iow和high分别为数据数组的最小值和最大值。(2) imagesc函数显示灰度图像下面的代码是具有两个输入参数的imagesc函数显示一副灰度图像imagesc(lrOzl);colormap(gray);imagesc函数中的第二个参数确定灰度范围。灰度范围中的第一个值(通常是0),对应于颜色映象表中的第一个值(颜色)，第二个值(通常是1)则对应与颜色映象表中的最后一个值(颜色)。灰度范围中间的值则线型对应与颜色映象表中剩余的值(颜色)。在调用imagesc函数时，若只使用一个参数，可以用任意灰度范围显示图像。在该调用方式下，数据矩阵中的最小值对应于颜色映象表中的第一个颜色值，数据矩
27、阵中的最大值对应于颜色映象表中的最后一个颜色值。5.3 RGB图像及其显示(1) image(RGB)不管RGB图像的类型是double浮点型，还是uint8或uintl6无符号整数型，Matlab都能通过image函数将其正确显示出来。RGB8=uint8(round(RGB64255);%将double浮点型转换为uint8无符号整型RGB64=double(RGB8)255;%将uint8无符号整型转换为d。UbIe浮点型RGB16=uintl6(round(RGB6465535);%将double浮点型转换为uintl6无符号整型RGB64=double(RGB16)65535;%将u
28、intl6无符号整型转换为double浮点型(2) imshow(RGB)参数是一个mn3的数组5.4 二进制图像及其显示(1) imshow(BW)在Matlab7.0中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括0和1两个数值。像素0显示为黑色，像素1显示为白色。显示时，也可通过NoT()命令，对二进制图象进行取反，使数值0显示为白色；1显不为黑色。例如：imshow(BW)(2)此外，还可以使用一个调色板显示一副二进制图像。如果图形是uint8数据类型，则数值O显示为调色板的第一个颜色，数值1显示为第二个颜色。例如：imshow(BW,l00;001)5.5 直接从磁盘显示图像可使用一下命令直接进行
29、图像文件的显示：imshowfilename其中，filename为要显示的图像文件的文件名。如果图像是多帧的,那么imshow将仅显示第一帧。但需注意,在使用这种方式时，图像数据没有保存在Matlab7.0工作平台。如果希望将图像装入工作台中，需使用getimage函数，从当前的句柄图形图像对象中获取图像数据，命令形式为：rgb=getimage;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(Xzmap)说明：imhist(I,n)其中，n为指定的灰度级数目,缺省值为256;imhist(Xzma
30、p)就算和显示索引色图像X的直方图，m叩为调色板。Stem(XzCounts)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(Izn)Jmcontour(Izv)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(Izlowhigh,bottomtopzgamma)newmap=imadjust(map,lowhighzbottomtopzgamma)说明:J=imadjust(I,lowhighzbottomtopzgamma)其中,gamma为校
31、正量rzlowhigh为原图像中要变换的灰度范围，bottomtop指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(mapzlowhighzbottomtopzgamma)调整索引色图像的调色板map。此时若lowhigh和bottomtop都为23的矩阵，则分别调整R、G、B3个分量。1.4 histeq函数功能：直方图均衡化格式:J=histeq(Izhgram)J=histeq(Irn)JJ=histeq(I,.)newmap=histeq(Xfmapzhgram)newmap=histeq(Xzmap)newzT=histeq(X,.)说明：J=histeq(I,hgram)实
32、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hgramohgram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;JzT=histeq(Iz.)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(Xzmap)和newzT=histeq(Xz.)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(Iztype)J=imnoise(I,type,parameter)说明：J=imnoise(Iztype)返回对图像I添加典型噪声后的有噪
33、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(AzB)C=ConV2(HCOl,Hrow,A)C=ConV2(.shape)说明：对于C=conv2(AzB),conv2的算矩阵A和B的卷积,若MazNa=size（八）,MbzNb=size(B)z贝size(C)=Ma+Mb-lzNa+Nb-l;C=COnV2(HCOI,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(.f,shape)用来指定conv2返回二维卷积结果部
34、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（八）Size(B)时,size(C)=Ma-Mb+l,Na-Nb+l3.2 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=fiter2(BzX)Y=filter2(B,Xshape,)说明:对于Y=fiter2(BzX),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
35、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)Size(X)o3.4 fspecial函数功能：产生预定义滤波器格式：H=fspecial(type)H=fspecial(gaussian,znzsigma)H=fspecial(,sobe)H=fspecial(pr
36、ewitt,)器H=fspecial(,laplacian,alpha)波器高斯低通滤波器Sobel水平边缘增强滤波器Prewitt水平边缘增强滤波近似二维拉普拉斯运算滤H=fspecial(,log,znzsigma)高斯拉普拉斯(LoG)运算滤波器H=fspecial(,average,zn)均值滤波器H=fspecial(,unsharp,zalpha)模糊对比增强滤波器说明：对于形式H=fspecial(type)zfspecial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:
37、B=imfilter(Azh)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ifftxifft2和ifftn则用来计算反DFTo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
38、后的X大小。A=fftn(XzSIZE)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ifftxifft2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(lena.bmp);imshow(I)%求离散傅立叶频谱J=fftshift(fft2(I);figure;imshow(log(abs(J)z8,10)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（八）B=dct2(Azmzn)B=dct2(Azmz)说明：B=dct2（八）计算A的DCT变换
39、B,A与B的大小相同;B=dct2(A,m,n)和B=dct2(Azm,n)通过对A补O或剪裁，使B的大小为mno2.2. dict2函数功能：DCT反变换格式：B=idct2（八）B=idct2(Azmzn)B=idct2(Azmzn)说明：B=idct2（八）计算A的DCT反变换B,A与B的大小相同；B=idct2(Alm,n)和B=idct2(Azmzn)通过对A补O或剪裁，使B的大小为mno2.3. dctmtx函数功能：计算DCT变换矩阵格式:D=dctmt(n)说明：D=dctmtx(n)返回一个nn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
40、现3.1. 一维小波变换的Matlab实现dwt函数功能：一维离散小波变换格式:cAzcD=dwt(Xwname,)cAzcD=dwt(XzLo-DzHi-D)说明：cAfcD=dwt(X,lwname,)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,HLD)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,cDwname)X=idwt(cA,cD,Lo_R,HLR)X=idwt(cAlcDwnameL)X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R
41、,L)说明：X=idwt(cAzcDz,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XO,wname,为所选的小波函数X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)用指定的重构滤波器Lo_R和Hi_R经小波反变换重构原始信号XOX=idwt(cAzcDzwname,zL)和X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)指定返回信号X中心附近的L个点。3.2二维小波变换的Matlab实现二维小波变换的函数函数名函数功能dwt2二维离散小波变换wavedec2二维信号的多层小波分解idwt2二维离散小波反变换waverec2二维信号的多层小波重构wrcoef2由多层小波分
42、解重构某一层的分解信号upcoef2由多层小波分解重构近似分量或细节分量detcoef2提取二维信号小波分解的细节分量appcoef2提取二维信号小波分解的近似分量upwlev2二维小波分解的单层重构dwtpet2二维周期小波变换idwtper2二维周期小波反变换(1) Wcodemat函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码格式：Y=Wcodemat(XzNBzOPTzABSOL)Y=Wcodemat(XzNBzOPT)Y=Wcodemat(XzNB)Y=Wcodemat(X)说明：Y=Wcodemat(XzNBzOPTzABSOL)返回数据矩阵X的编码矩阵Y；NB伪编码的最大值，即编码范围为。N
43、B,缺省值NB二16;OPT指定了编码的方式(缺省值为mat),即：OPTHroW,按行编码OPT=col,按列编码OPT=mat,按整个矩阵编码ABSOL是函数的控制参数(缺省值为T),即：ABSOL=O时，返回编码矩阵ABSOL=I时,返回数据矩阵的绝对值ABS(X)dwt2函数功能：二维离散小波变换格式：cAzcHzcVzcD=dwt2(Xwname,)cAfcH,cV,cD=dwt2(X,Lo-D,HLD)说明：cA,cH,cV,cD=dwt2(X,wname)使用指定的小波基函数,wname,对二维信号X进行二维离散小波变幻；cA,cHzcVzcD分别为近似分量、水平细节分量、垂直细
44、节分量和对角细节分量；cAzcHzcVzcD=dwt2(XzLo-D,HLD)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和HLD分解信号XO(3) wavedec2函数功能：二维信号的多层小波分解格式:C,S=wavedec2(X,Nwname,)CS=wavedec2(XzNzL-DzHLD)说明：C,S=wavedec2(X,NJwname)使用小波基函数wname对二维信号X进行N层分解；C,S=wavedec2(X,N,Lo_D,HLD)使用指定的分解低通和高通滤波器Lo_D和Hi_D分解信号Xo(4) idWt2函数功能：二维离散小波反变换格式：X=idwt2(cA,cH,c4cDwname,)X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,HLR)X=idwt2(cAzcHzcVlcDwnameS)X=idwt2(cAzcHzcVcDzLo-RzHLRzS)说明：X=idwt2(cA,cHzcVzcDz,wname)由信号小波分解的近似信号CA和细节信号cH、cH、eV、CD经小波反变换重构原信号X；X=idwt2(cAzcHzcVzcD
