使用matlab进行简单图像处理

实验资源：

实验要求：

使用matlab 读取Lena.bmp图像，并将其显示为：

1、原始图像

2、左右翻转的图像

3、上下翻转的图像

4、放大一倍的图像

5、显示其直方图

6、图像向右下方平移半个图像长宽的距离

没有以分号结尾的话就会显示出数据内容

读取图像并显示原始图像

lena=imread("e:\lena.bmp");

imshow(lena);

左右翻转的图像

lena2=flip(lena,2);
imshow(lena2);

上下翻转的图像

lena3=flip(lena);
imshow(lena3);

放大一倍的图像

lena4=imresize(lena,2);
imshow(lena4);

显示其直方图

h=histogram(lena,255)
不以分号结尾。

这是lena的直方图：

imshow(lena5)显示的是一个比lena要更亮一点的图片（直方图均衡化）

图像向右下方平移半个图像长宽的距离

原理版：

% lena=imread("e:\lena.bmp");
 [R, C] = size(lena); % 获取图像大小
res = zeros(R, C); % 构造结果矩阵。每个像素点默认初始化为0（黑色）
delX = 128; % 平移量X 原始图像的一半直接256/2指定128了，
            % delX = R/2; % 平移量X
            % delY = C*0.5; % 平移量Y，这些写法都可以
delY = 128; % 平移量Y
tras = [1 0 delX; 0 1 delY; 0 0 1]; % 平移的变换矩阵 

for i = 1 : R
    for j = 1 : C
        temp = [i; j; 1];
        temp = tras * temp; % 矩阵乘法
        x = temp(1, 1);
        y = temp(2, 1);
        % 变换后的位置判断是否越界
        if (x <= R) & (y <= C) & (x >= 1) & (y >= 1)
            res(x, y) = lena(i, j);
        end
    end
end;

imshow(uint8(res)); % 显示图像

函数版：

se=translate(strel(1),[128 128]);%构造结构元素
res=imdilate(lena,se);%形态学膨胀
figure;%显示图片框，以下内容都会显示在里面
subplot(1,2,1),subimage(lena);
title('orginal image');
subplot(1,2,2),subimage(res);
title('translate image');

figure;命令显示的变换后图片。

这个版本的命令很简洁的样子，查阅一下其中的关键函数

translate 参考：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyshape.translate.html

strel 参考：https://blog.csdn.net/qq_36792959/article/details/98979959

https://blog.csdn.net/qwerasdf_1_2/article/details/54376657

imdilate 参考：http://www.ece.northwestern.edu/support/local-apps/matlabhelp/toolbox/images/imdilate.html

https://www.mathworks.com/help/images/ref/imdilate.html

相关原理：

当我们直接使用translate对lena进行操作时会报错，translate支持的是

输入 polyshape，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。

数据类型： polyshape

strel(shape,parameters)。shape为形状参数，即设置什么样的结构元素；parameters为控制形状参数大小方向的参数。

SE =STREL('arbitrary',NHOOD) 创建一个指定邻域的平面结构化元素。NHOOD是一个包含1/0的矩阵；1的位置定义了邻域的形态学操作。NHOOD的中心就是它的中心元素，位置在FLOOR((SIZE(NHOOD) + 1)/2)。你也可以忽略参数串'arbitrary'而只使用STREL(NHOOD)。

随后实验证明strel（n）（n>1）都是和1一样的邻域大小

J = imdilate(I,SE)

扩大灰度，二进制或打包二进制（packed binary image）图像I，~~bmp是bitmap~~，返回扩大图像J。SE是由strel或offsetstrel函数返回的结构元素对象或结构元素对象的数组。

J = imdilate(I,nhood)

扩展图像I，其中nhood是多个0和多个1 的矩阵，指定结构元素邻域。imdilate确定邻域的中心元素floor((size(nhood)+1)/2)。

这个语法相当于 imdilate(I,strel(nhood))

个人猜想：

以上思路就应当是想要使用translate 但是图像不是polyshape结构，所以先创造一个通用的结构元素（类似于java里的object），进行平移后再使用形态学函数填充结构元素。

在查阅上述原理的时候，由translate想到有没有支持通用图像的平移函数呢？毕竟是强大的matlab

果然找到了！

imtranslate

参考文档：https://www.mathworks.com/help/images/ref/imtranslate.html

一步到位版：

lena6 = imtranslate(lena,[128, 128],'FillValues',255);%底色填充为白色
lena6 = imtranslate(lena,[128, 128],'FillValues',0);%底色填充为黑色

>> [R, C] = size(lena); % 获取图像大小
>> lena6 = imtranslate(lena,[R*0.5,C*0.5],'FillValues',0);
>> imshow(lena6);

支持的输入参数（要转换的图像)

指定为任何类的非稀疏数值数组，除了uint64和int64，或逻辑数组。

简单而快乐~

HimeAnole

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