圖像的鄰域操作是指輸出圖像的像素點取值，由輸入圖像的某個像素點及其鄰域內的像素，通常像素點的鄰域是一個遠小于圖像本身尺寸、形狀規則的像素塊，如2×2，3×3正方形、2×3矩形等，或者近似圓形的多邊形。在Matlab中，提供了幾個實現鄰域操作的函數：

• 通用滑塊鄰域操作函數：nlfilter()，語法包括：

  • B = nlfilter(A, [m n], fun)：輸入灰度圖像A，返回圖像B，按照尺寸m× n滑動鄰域，利用運算函數fun處理后得到結果。其中fun是一個傳入m × n矩陣輸出一個標量的函數，可以是mean，mean2，std，std2，min，max等Matlab自帶的函數，或者使用inline自定義的函數。

  • B = nlfilter(A, 'indexed', ...)：該函數中返回圖像B，它是輸入的索引圖像A填充后的結果。如圖像A的數據類型是浮點型，則用”1”填充；如果是邏輯型或者無符號整型，則用 “0”填充。

以lena圖為例：

lena.jpg

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clc; clear all; close all;A = imread('lena.jpg'); A1 = im2double(A); B1 = nlfilter(A1, [4 4], 'std2'); fun = @(x) max(x(:)); B2 = nlfilter(A1, [3 3], fun); B3 = nlfilter(A1, [6 6], fun); figure(1); subplot(1, 3, 1), imshow(B1); subplot(1, 3, 2), imshow(B2); subplot(1, 3, 3), imshow(B3);

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• 分離鄰域操作函數：blockproc()，語法包括：
  
  • B = blockproc(A, [m n], fun)：該函數中對輸入圖像A，采用尺寸m×n分離塊，利用運算函數fun處理，處理后的結果為輸出圖像B。
  • B = blockproc(src_filename, [m n], fun)：與上面函數的語法相似，但是同時讀取和處理名為src_filename的圖像，處理時將圖像的一個分塊讀入內存，這個調用方式對于大圖像非常有效，如果輸出矩陣B過大，則可以使用參數Destination，將處理結果直接寫入該文件中。
  • B = blockproc(adapter, [M N], fun)：用于處理用戶自己定義的圖像格式，adapter是讀寫圖像的接口函數。
  • blockproc(..., Name, Value, ...)：該函數中按照Name-Value的方式對于像進行分離塊處理，Name-Value取值可以查找Matlab的help文檔。

其中關于塊的一些定義如下：

變量含義

block_struct.border	是一個兩元素向量[V H]，說明矩陣的垂直和水平結構
block_struct.blockSize	是一個兩元向量[rows cols]說明塊的尺寸
block_struct.data	是一個M × N或 M× N ×P的矩陣
block_struct.imageSize	是一個兩元向量[row col]說明輸入圖像的尺寸
block_struct.location	是一個兩元向量[row col]說明輸入圖像的塊數據中第一像素的位置

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I = imread('peppers.png'); fun = @(block_struct) block_struct.data(:,:,[2 1 3]); blockproc(I, [64 64], fun, 'Destination', 'grb_peppers.tif');subplot(1, 2, 1), imshow(I); subplot(1, 2, 2), imshow('grb_peppers.tif');

peppers.png(圖左)，grb_peppers.tif（圖右）

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• 列方向鄰域操作函數：colfilt()，語法包括：
  
  • B = colfilt(A, [m n], block_type, fun)：該函數中將輸入圖像A，按照尺寸m×n塊重新組合成一個臨時矩陣，利用fun函數對這個臨時矩陣處理，如果需要填充，則使用“0”填充。其中block_type是個字符串，可以取distinct或sliding，取distinct按照分離鄰域的方式
  • B = colfilt(A, [m n], [mblock nblock], block_type, fun)
  • B = colfilt(A, 'indexed', ...)

轉載于:https://www.cnblogs.com/hehehaha/p/6332218.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab 图像的邻域和块操作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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