文档介绍：:计算和显示图像的色彩直方图膅格式:imhist(I,n)蚅imhist(X,map)螁说明:imhist(I,n)其中,n为指定的灰度级数目,缺省值为256;imhist(X,map)就算和显示索引***像X的直方图,map为调色板。用艿stem(x,counts)同样可以显示直方图。:显示图像的等灰度值图芁格式:imcontour(I,n),imcontour(I,v)蚆说明:n为灰度级的个数,v是有用户指定所选的等灰度级向量。:通过直方图变换调整对比度肈格式:J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)羃newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)羂说明:J=imadjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)其中,gamma为校正量r,[lowhigh]为原图像中要变换的灰度范围,[bottomtop]腿指定了变换后的灰度范围;newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottomtop],gamma)调整索引***像的调色板map。此时若[lowhigh]和***[bottomtop]都为2×3的矩阵,则分别调整R、G、B3个分量。:直方图均衡化芅格式:J=histeq(I,hgram)肆J=histeq(I,n)蒃[J,T]=histeq(I,...)羈newmap=histeq(X,map,hgram)蚈newmap=histeq(X,map)蒅[new,T]=histeq(X,...)膃说明:J=histeq(I,hgram)实现了所谓“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hgram。hgram中的每一个元素聿都在[0,1]中;J=histeq(I,n)指定均衡化后的灰度级数n,缺省值为64;[J,T]=histeq(I,...)返回从能将图像I的灰度直方图变换成螆图像J的直方图的变换T;newmap=histeq(X,map)和[new,T]=histeq(X,...)是针对索引***像调色板的直方图均衡。:J=imnoise(I,type)袈J=imnoise(I,type,parameter)芇说明:J=imnoise(I,type)返回对图像I添加典型噪声后的有噪图像J,参数type和parameter用于确定噪声的类型和相应的参数。:计算二维卷积袁格式:C=conv2(A,B)肁C=conv2(Hcol,Hrow,A)螇C=conv2(...,'shape')袆说明:对于C=conv2(A,B),conv2的算矩阵A和B的卷积,若[Ma,Na]=size(A),[Mb,Nb]=size(B),则size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];蚁C=conv2(Hcol,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(...,'shape')用来指定conv2袈返回二维卷积结果部分,参数shape可取值如下:袆》full为缺省值,返回二维卷积的全部结果;莆》same返回二维卷积结果中与A大小相同的中间部分;莁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(A)>size(B)时,size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]袀。:计算多维卷积羁格式::计算二维线型数字滤波,它与函数fspecial连用螈格式:Y=filter2(B,X)虿Y=filter2(B,X,'shape')薄说明:对于Y=filter2(B,X),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是通过二维互相关计算出来的,其大薃小与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,其取值如下螀:袇》full返回二维相关的全部结果,size(Y)>size(X);肃》same返回二维互相关结果的中间部分,Y与X大小相同;莃》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)。:产生预定