前言

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。记得刚读研究生那会上一门智能算法的课，自己还动手做了一些matlab图像处理的工作，在最近找工作之中好多企业也特别看重matlab的编程能力。如果大家想学习matlab,又觉得看视频太慢的话，推荐大家买一本教材，跟着上面的例子去做，这样会学的很快

matlab代码部分

7.傅里叶变换

(1)Y=fft2(x,m,n)%二维离散傅里叶快速变换，x为要进行傅里叶变换的矩阵，m、n是返回的变换矩阵Y的行数和列数。

(2)Y=ifft2(x,m,n)%二维离散傅里叶反变换

(3)Y1=fftshift(Y)%把傅里叶变换操作得到的结果中零频率成分移到矩阵中心，这样利于观察频谱。

8.离散余弦变换

(1)D=dct2(A,m,n)%二维离散余弦变换，A是输入图像，B是返回的DCT变换系数，m、n为D的行数和列数

(2)D=idct(A,m,n)%e二维离散余弦逆变换。

(3)D=dctmtx(n)%返回DCT变换矩阵

9.Radon变换

[R,xp]=radon(I,theta)%I为图像矩阵，theta为角度

I=iradon(R,thrta)%逆Radon变换

10.图像的增强(1)

(1)imhist(I)%显示一副图像的直方图

(2)J=histeq(I)%直方图均衡化

(3)J=imadjust(I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)%调整图像灰度值

(4)J=adapthisteq(I)%有限对比自适应直方图均衡化

(5)S=decorrestretch(I)%去相关色度拉伸

11.图像的增强(2)

B=imfilter(A,H,option1,option2,...)

A是输入图像，H是卷积核或相关核，option是一些可选参数。

注：权重矩阵称为卷积核，也称为滤波器。卷积核是相关核旋转180度得到的,可选参数参看help

其中H也用H=fspecial(type,parameters)可自定义

12.中值滤波器

B=medfilt2(A,[m,n])%A是输入的图像，[m,n]是邻域的大小

13.自适应滤波器

B=wiener2(A,[m,n])

14.图像的分析

P=impixel(I)%交互式获取图像像素值

P=impixel(I,c,r)%指定点坐标像素值，c、r为行坐标和列坐标

C=improfile(I,xi,yi,n,method)%创建图像强度曲线，n规定了计算图像强度点的个数，xi、yi规定了空间直线端点坐标，method是插值方法(nearest,bilinrar,bicubic)

imcontour(I,n,linespec)%显示图像数据的等值线图

15.图像的统计信息

B=mean(A)%计算A的均值

b=std2(A)%计算A的标准差

r=corr2(A,B)%A,B为输入二维矩阵，r是返回的协方差系数