关于matlab的imread函数

Posted 2023-05-08

例如
I=imread('kids.tif');
imshow(I);
imread函数不是读取彩色图像么，为什显示出来是灰度图像呢？
怎么才能读入的是彩色图像？

首先你用whos I命令，查看一下变量I的结构。
imread读取了tiff格式的图片之后，得到的是一个M x N x 4的矩阵（M,N是图片大小），这一点和读取JPG等格式的图片不同。
也就是说，可能不是imread读取过程中产生的问题，而是imshow现实过程中出现的问题。

如果你确定是imread过程中产生的问题，你可以help imread，查看一下imread的详细使用方法。
当读取tiff图片时，imread其实是有几个参数的（index,info等），你可以在文档中查看一下，如何设置这几个参数。

此外，如果你不想仔细研究一下imread和imshow对于tiff格式图片的特殊处理方法，也可以考虑先对图片格式进行转换：建议使用ImageMagick中的convert命令，当然你也可以在matlab中使用system等命令进行批量处理。 参考技术A imread只是一个入口函数。它仅仅是做了一些文件名的处理，从你的文件名中，找到绝对路径，找到图像后缀名，然后调用合适的读取函数。
比如你打开\toolbox\matlab\imagesci\private文件夹会看到很多诸如readjpg.m,readtif.m的文件。这些才是不同格式图片读取的真正函数，但是！这些函数也不是实际功能函数！你打开这些m函数就可以看到里面其实很简单。它们所做的事情和imread差不多。也是调用了一些别的函数。比如readjpg.m里的实际读取函数是rjpg8c rjpg16c 这些。你会发现这些文件也存在于上面所说的这个文件夹中，但是它们的后缀名不是.m,而是.mexw32(.mexw64 for 64bit),这些实际功能函数并不是用matlab编写的，而是用C编写的，它们是经过编译的文件，不是文本文件。matlab只是调用他们而已。
也就是说实际上matlab读取图像也是调用了C语言编写的代码。而且不同格式的图像有不同的代码。imread只不过是个入口函数而已。
这种结构在matlab里非常常见。

MATLAB中图像处理的一些简单函数

 

 MATLAB中图像处理的一些简单函数

A、 imread
imread函数用于读入各种图像文件，其一般的用法为
[X，MAP]=imread(‘filename’,‘fmt’)其中，X，MAP分别为读出的图像数据和颜色表数据，fmt为图像的格式，filename为读取的图像文件（可以加上文件的路径）。例：[X，MAP]=imread（’flowers.tif’,’tif’）;比较读取二值图像，灰度图像，索引图像，彩色图像的X和MAP的特点，可以利用size函数用来显示数组的维数，了解数据的特点。
B=size(a) 返回数组a 的维数。

B、 imwrite
imwrite函数用于输出图像，其语法格式为：
imwrite(X,map,filename,fmt)
imwrite(X,map,filename,fmt)按照fmt指定的格式将图像数据矩阵X和调色板map写入文件filename。

C、 imfinfo
imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息，其语法格式为
imfinfo(filename,fmt)
imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图像的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图像的类型等。

 

2.MATLAB中图像文件的显示
imshow
imshow函数是最常用的显示各种图像的函数，其语法如下：
imshow(X,map)其中X是图像数据矩阵，map是其对应的颜色矩阵，若进行图像处理后不知道图像数据的值域可以用[]代替map。（1）　二进制（二值）图像显示方法，在MATLAB中一幅二值图像是uint8或双精度的，该矩阵仅包含0和1。如果希望工具箱中的函数能将图像理解为二进制的，那么所有数据都要是逻辑数据，必须对其进行设置（将所有数据标志均设置on）.可以对数据利用“~”取反操作实现图像逆转即黑白反色。（2）　灰度图像的显示方法，正常情况下无需指定灰度图像的调色板格式。可以是使用imshow函数指定要显示灰度级数目，格式 imshow(I,n),n为指定的灰度级数目。用户也可以指定数据的范围，格式imshow(I,[low high])其中low 和high参数分别为数据数组的最小值和最大值。如果为空矩阵（[]），那么imshow函数将自动进行数据标度。（3）　索引图像，imshow(x,map)对于x的每个个像素，imshow显示存储map中相应行的颜色。（4）  RGB图像的显示，它直接对颜色进行描述而不使用调色板，格式imshow(RGB)。RGB（：，：，1）　RGB（：，：，2）　　 RGB（：，：，3）（5）　特殊显示，如多幅图像的显示，需要显示多幅图像时。可以使用figure语句，它的功能就是重新打开一个图像显示窗口。例：
I=imread(‘rice.tif’);
Imshow(I);
J=imread(‘flowers.tif’);
figure,imshow(J);
也可以将多幅图像显示在同一个单独的图像窗口中，有两种方法：一种是联合imshow和subplot函数；另一种是联合使用subimage函数和subplot函数，subplot(m,n,p)这种格式将图形窗口划分为m*n个矩形显示区域并激活第p个显示区域。

A
[x1,map1]=imread(‘trees.tif‘);
[x2,map2]=imread(‘forest.tif‘);
subplot(1,2,1),imshow(x1,map1)
subplot(1,2,2),imshow(x2,map2)
B
[x1,map1]=imread(‘trees.tif‘);
[x2,map2]=imread(‘forest.tif‘);
subplot(1,2,1),subimage(x1,map1)
subplot(1,2,2),subimage(x2,map2)
3.MATLAB中灰度直方图的显示

MATLAB图像处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图像的直方图，imhist函数的语法格式为：
imhist(I,n)
imhist(X,map)其中imhist(I,n)计算和显示灰度图像I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图像X的直方图，map为调色板。例：
I = imread(‘rice.tif‘);
imshow(I)
figure, imhist(I)
4.对比度增强如果原图像f(x,y)的灰度范围是[m，M]，我们希望调整后的图像g(x,y)的灰度范围是[n，N]，那么下述变换， ，就可以实现这一要求。
MATLAB图像处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度增强。Imadjust函数的语法格式为：
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])
J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图像I经过直方图调整后的图像J，[low_in high_in]为原图像中要变换的灰度范围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。其详细的用法可参见《计算机图像处理与识别技术》。例：
I = imread(‘pout.tif‘);
J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);
imshow(I), figure, imshow(J)

5.图像类型转换：

图像类型之间的转换有时非常有用。MATLAB提供的图像类型转换函数

函数	功能
dither	使用抖动方法，根据灰度图像船舰二进制图像和根据RGB图像创建索引图像
gray2ind	根据一幅灰度图像创建索引图像
grayslice	使用阈值截取方法，根据一幅灰度图像创建索引图像
im2bw	使用阈值截取方法，根据一幅灰度图像，索引图像或RGB图像创建二进制图像
ind2gray	根据一幅索引图像创建一幅灰度图像
ind2rgb	根据一幅索引图像创建一幅RGB图像
mat2gray	通过数据缩放，在根据矩阵数据创建一幅灰度图像
rgb2gray	根据一幅RGB图像创建一幅灰度图像
rgb2ind	根据一幅RGB图像创建一幅索引图像

 

上表中函数有类似的调用格式：函数的输入参数是图像数据矩阵（如果是索引图像，那么输入参数还包括调色板），返回值是转换后的函数（包括索引函数的调色板），只有函数im2bw的调用格式不同，其输入参数中还包括一个截取阈值，超过此阈值的像素被截取为1否则为0。示例：
A、load trees
BW = im2bw(X,map,0.4);
imview(X,map),imview(BW)Ｂ、
I = imread(‘snowflakes.png‘);
X = grayslice(I,16);
imview(I)
imview(X,jet(16))
6.MATLAB还提供了图像存储类型之间的转换函数

这些函数包含im2doble、im2uint8和 im2uint16,这些函数可以自动的进行原始数据的重新标度和偏移.调用格式简单，输入为图像矩阵，输出为转换后的图像：如:以下命令将一个描述双精度RGB1图像的矩阵(数据范围为[0,1]转换为uint8的图像矩阵（[0,255]范围内）RGB2=im2uint8(rgb1);也可以使用MATLAB函数对图像存储类型进行转换。例如，double函数可以将uint8或 uint16的数据转化为双精度数据。存储类型之间的转变将改变matlab及其工具箱理解图像数据的方式，如果用户希望转换后得到的数组能够被正确的理解为图像数据，那么转换时需要重新标度或偏移数据。当使用较少的类型来描述数字图像时，通常可能丢失用户图像的一些信息。
7.图像格式之间的转换

可以间接利用图像读写函数来完成；首先使用imread函数按照原有的图像格式进行图像读取，然后调用imwrite函数对图像进行保存，并指定图像的保存格式。如将BMP格式转换为PNG格式，　　bitmap=imread(‘mybitmap,bmp’,’bmp’)　　imwrite(‘mybitmap,png’,’png’)

 

 

matlab图像处理命令

二值图像操作

 

色图操作

brighten 亮/暗色图
cmpermute 色图中颜色的重排
colormap 设置色图
imapprox 以较少的颜色来近似索引图像
rgbplot 绘制RGB色图

色彩空间变换

hsv2rgb 饱和色彩色图HSV向红绿蓝色图RGB转换
ntsc2rgb 将NTSC制式值转换到RGB颜色空间
rgb2hsv RGB色图M向HSV色图cmap转换
rgb2ntsc 将RGB颜色空间转换到NTSC制式
rgb2ycbcr 将RGB颜色空间转换到YCBCR颜色空间
ycbcr2rgb 将YCBCR颜色空间转换到RGB颜色空间
 

图像类型判断及其转换

dither 用抖动法（dithering）转换图像
gray2ind 灰度图像向索引图像转换
grayslice 设定阀值将灰度图转换为索引图
isbw 图像为二值图像则返回真
isgray 图像为灰度图像则返回真
isind 图像为索引图像则返回真
isrgb 图像为RGB图像则返回真
im2bw 设定阀值将图像转换为值维图像
im2double 将图像数据阵列转换为double型
im2uint8 将图像数据阵列转换为uint8型
im2uint16 将图像数据阵列转换为uint16型
ind2gray 索引图像向灰度图像转换
ind2rgb 索引图像向RGB图像转换
mat2rgb 将矩阵转换为灰度图
rgb2gray RGB图像向灰度图转换
rgb2ind RGB图像向索引图像转换

图像处理演示函数

dctdemo 二维DCT图像压缩演示
edgedemo 边缘检测演示
firdemo 二维FIR滤波及滤波器演示
imadjdemo 灰度及调整和直方图均衡演示
landsatdemo 陆地卫星颜色合成演示
nrfiltdemo 噪声消除滤波演示
qtdemo 四叉树分解演示
roidemo 特定区域处理演示

 图像分析

edge 得到加强图像的边缘
qtdecomp 四叉树分解
qtgetblk 得到四叉树分解的块值
qtsetblk 调整四叉树分解的块值

图像增强

histeq 自动调整直方图
imadjust 灰度级调整
imnoise 引入各种类型的噪声
medfilt2 中值滤波
ordfilt2 执行二维阶统计滤波
wiener2 维纳滤波器的二维滤波

线性滤波conv2 图像卷积
convmtx2 计算二维卷积矩阵
convn 图像的n 维卷积
filter2 二维线性滤波
fspecial 产生预定义的滤波器
medfilt2 中值滤波
wiener2 维纳滤波器的二维滤波
 

二维线性滤波器的设计

filter2二维线性滤波
fspecial 产生预定义的滤波器
fsample 生成滤波器
freqz2 计算二维滤波器的频率响应
fsamp2 二维FIR滤波器的频率采样设计
fwind1 由用户自定义的两个一维窗口生成一个二维窗口滤波器
fwind2 由一个已知的二维窗口直接生成一个二维滤波器

hamming 创建一个一维窗口
freqspace 生成合适的频率点阵矩阵
ftrans2 频率变换

图像变换

dct 离散余弦变换
dct2 计算二维离散余弦变换
dctmtx 计算离散余弦变换矩阵
dctmtx2 计算二维离散余弦变换矩阵
dctdemo 二维离散余弦变图像压缩矩阵
fft2 得到二维FFT的结果
fftn   N维FFT变换
fftshiftn    FFT变换结果的逆象限
iradon       Radon逆变换
idct 离散余弦离散余弦变换的逆变换
idct2 计算二维离散余弦离散余弦变换的逆变换
radon       Radon变换

邻域及块处理

blkproc 执行分块操作
bestblk 选择用于块处理的块尺寸
col2im 对矩阵的列进行块重排
colfilt 利用列式函数进行邻域操作
im2col 将图像块按列重排
nlfilter 执行常规滑动邻域操作

图像的区域处理

rolpoly 选定多边形形状的特定区域
roifilt2 对图像特定区域进行滤波
roifill 指定区域的快速插值
roicolor 根据颜色进行
 图像显示

colorbar 对图像增加颜色条
figure 在不同的图像窗口显示不同的图像
getimage 从轴上得到图像数据
montage 多贞图像一次显示
image 显示图像
imagesc 显示亮度图像
imcontour 显示一幅图画的轮廊图
immovie  多帧图像转换为电影
imshow 显示各类图像
subimage 在一幅图形窗口中显示多个图像
subplot 在同一个图形窗口中显示多图
truesize 调整图像显示的大小
warp 纹理乘图功能
zoom 图像的区域缩放

图像文件数据输入/输出

imfinfo 查询图像文件信息
imread 从图像文件中读数据
imwrite 将数据写入到图像文件中

图像的几何操作

imcrop 裁剪余弦中的一部分
interp2 二维数据插补
imresize 同于改变图像尺寸
imrotate 用于进行图像的旋转

像值与统计corr2 计算尺寸相同的两个图像矩阵的相关系数

applylut 利用查找表执行邻域操作
bwarea 返回一幅二值图像的面积
bweuler 对图像的拓扑结构的测量
bwfill 进行区域的填充
bwlabel 对图像中不同目标进行标注
bwmorph 一系列的膨胀与腐蚀操作
bwperim 决定二值图像中目标对象的轴长
bwselect 对目标进行操作
dilate 二值图像的膨胀
erode 二值图像的腐蚀
makelut 创建查找表