图像处理秘籍：揭秘Matlab 108个图像处理指令（一）

2023-04-27 06:14:04

图像处理中的神奇指令：揭秘 MATLAB 的 applylut 和 bestblk

1. applylut：图像变色龙

想象一下，有一款神奇的指令，它可以让你像调色板一样轻松改变图像的色彩。这就是 MATLAB 的 "applylut" 指令。它通过使用查找表 (LUT) 来操作二进制图像，让你可以自定义图像的外观和风格。

例如，如果你想要把图像中的所有白色区域变成蓝色，你可以创建一个将白色映射为蓝色的 LUT，然后使用 "applylut" 指令将 LUT 应用到图像上。刹那间，图像中所有的白色部分就会变成蓝色，就像变色龙一样改变了它的色彩。

"applylut" 指令使用非常简单：

B = applylut(A, LUT)

其中：

A：输入图像。
LUT：查找表。
B：输出图像。

2. bestblk：块操作的最佳搭档

如果你想对图像进行块操作，也就是将图像分割成更小的块，然后对每个块单独处理，那么 "bestblk" 指令就是你的最佳拍档。它可以帮你找出最适合你处理需求的块大小。

"bestblk" 指令使用也很简单：

[BLK_SIZE, NUM_BLOCKS] = bestblk(IMAGE, BLOCK_SIZE)

其中：

IMAGE：输入图像。
BLOCK_SIZE：块的大小。
BLK_SIZE：最佳块大小。
NUM_BLOCKS：图像中块的数量。

例如，如果你想要对图像进行去噪操作，你可以使用 "bestblk" 指令确定最佳块大小。然后，你可以使用 "blkproc" 指令对图像中的每个小块进行去噪处理，让图像焕然一新。

示例代码：

% 读取图像
image = imread('image.jpg');

% 创建将白色映射为蓝色的 LUT
lut = [0 0 0; 0 0 1; 0 1 0; 1 0 0; 1 1 1];

% 使用 "applylut" 指令应用 LUT
blue_image = applylut(image, lut);

% 使用 "bestblk" 指令确定最佳块大小
[blk_size, num_blocks] = bestblk(image, 8);

% 使用 "blkproc" 指令对每个块进行去噪
denoised_image = blkproc(image, blk_size, @(block) mean2(block));

% 显示输出图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(image);
title('原始图像');

subplot(1, 3, 2);
imshow(blue_image);
title('使用 applylut 改变颜色的图像');

subplot(1, 3, 3);
imshow(denoised_image);
title('使用 bestblk 去噪的图像');