matlab图像处理函数大全
1、圖像的變換
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① fft2：fft2函數用于數字圖像的二維傅立葉變換，如：i=imread('104_8.tif');
j=fft2(i);
②ifft2:：ifft2函數用于數字圖像的二維傅立葉反變換，如：
?i=imread('104_8.tif');
?j=fft2(i);
k=ifft2(j);
2、模擬噪聲生成函數和預定義濾波器
① imnoise：用于對圖像生成模擬噪聲，如：
?i=imread('104_8.tif');
?j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模擬高斯噪聲
② fspecial：用于產生預定義濾波器，如：
h=fspecial('sobel');%sobel水平邊緣增強濾波器
h=fspecial('gaussian');%高斯低通濾波器
h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯濾波器
h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）濾波器
h=fspecial('average');%均值濾波器
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2、圖像的增強
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①直方圖：imhist函數用于數字圖像的直方圖顯示，如：
i=imread('104_8.tif');
imhist(i);
②直方圖均化：histeq函數用于數字圖像的直方圖均化，如：
i=imread('104_8.tif');
j=histeq(i);
③對比度調整：imadjust函數用于數字圖像的對比度調整，如：i=imread('104_8.tif');
j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);
④對數變換：log函數用于數字圖像的對數變換，如：
i=imread('104_8.tif');
j=double(i);
k=log(j);
⑤基于卷積的圖像濾波函數：filter2函數用于圖像濾波，如：i=imread('104_8.tif');
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];
j=filter2(h,i);
⑥線性濾波：利用二維卷積conv2濾波, 如:
i=imread('104_8.tif');
h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];
h=h/9;
j=conv2(i,h);
⑦中值濾波：medfilt2函數用于圖像的中值濾波，如：
i=imread('104_8.tif');
j=medfilt2(i);
⑧銳化
（1）利用Sobel算子銳化圖像, 如:
i=imread('104_8.tif');
h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子
j=filter2(h,i);
（2）利用拉氏算子銳化圖像, 如:
i=imread('104_8.tif');
j=double(i);
h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子
k=conv2(j,h,'same');
m=j-k;
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3、圖像邊緣檢測
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①sobel算子 如：
i=imread('104_8.tif');
j = edge(i,'sobel',thresh)
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②prewitt算子 如：
i=imread('104_8.tif');
j = edge(i,'prewitt',thresh)
③roberts算子? 如：
i=imread('104_8.tif');
j = edge(i,'roberts',thresh)
④log算子? 如：
i=imread('104_8.tif');
j = edge(i,'log',thresh)
⑤canny算子 如：
i=imread('104_8.tif');
j = edge(i,'canny',thresh)
⑥Zero-Cross算子 如：
i=imread('104_8.tif');
j = edge(i,'zerocross',thresh)
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4、形態學圖像處理
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①膨脹：是在二值化圖像中“加長”或“變粗”的操作，函數imdilate執行膨脹運算，如：
a=imread('104_7.tif'); %輸入二值圖像
b=[0 1 0;1 1 1;0 1 0];
c=imdilate(a,b);
②腐蝕：函數imerode執行腐蝕，如：
a=imread('104_7.tif'); %輸入二值圖像
b=strel('disk',1);
c=imerode(a,b);
③開運算：先腐蝕后膨脹稱為開運算，用imopen來實現，如：
?a=imread('104_8.tif');
b=strel('square',2);
c=imopen(a,b);
④閉運算：先膨脹后腐蝕稱為閉運算，用imclose來實現，如：
?a=imread('104_8.tif');
b=strel('square',2);
c=imclose(a,b);
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Matlab?圖像處理相關函數命令大全
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一、通用函數：
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colorbar? 顯示彩色條
語法：colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle)
getimage 從坐標軸取得圖像數據
語法：A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \ [...]=getimage
imshow 顯示圖像
語法：imshow(I,n) \ imshow(I,[low high]) \ imshow(BW) \ imshow(X,map) \ imshow(RGB)\ imshow(...,display_option) \ imshow(x,y,A,...) \ imshow filename \ h=imshow(...)
montage 在矩形框中同時顯示多幅圖像
語法：montage(I) \ montage(BW) \ montage(X,map) \ montage(RGB) \ h=montage(...)
immovie 創建多幀索引圖的電影動畫
語法：mov=immovie(X,map) \ mov=immovie(RGB)
subimage 在一副圖中顯示多個圖像
語法：subimage(X,map) \ subimage(I) \ subimage(BW) \? subimage(RGB) \ subimage(x,y,...) \ subimage(...)
truesize 調整圖像顯示尺寸
語法：truesize(fig,[mrows mcols]) \ truesize(fig)
warp 將圖像顯示到紋理映射表面
語法：warp(X,map) \ warp(I ,n) \ warp(z,...) warp(x,y,z,...) \? h=warp(...)
zoom 縮放圖像
語法：zoom on \ zoom off \ zoom out \ zoom reset \ zoom \ zoom xon \ zoom yon\ zoom(factor) \ zoom(fig,option)
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二、圖像文件I/O函數命令
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imfinfo? 返回圖形圖像文件信息
語法：info=imfinfo(filename,fmt) \ info=imfinfo(filename)
imread? 從圖像文件中讀取（載入）圖像
語法：A=imread(filename,fmt) \ [X,map]=imread(filename,fmt) \ [...]=imread(filename) \ [...]=imread(URL,...) \ [...]=imread(...,idx) (CUR,ICO,and TIFF only) \ [...]=imread(...,'frames',idx) (GIF only) \ [...]=imread(...,ref) (HDF only) \ [...]=imread(...,'BackgroundColor',BG) (PNG only) \ [A,map,alpha] =imread(...) (ICO,CUR,PNG only)
imwrite? 把圖像寫入（保存）圖像文件中
語法：imwrite(A,filename,fmt) \ imwrite(X,map,filename,fmt) \ imwrite(...,filename) \ imwite(...,Param1,Val1,Param2,Val2...)
imcrop? 剪切圖像
語法：I2=imcrop(I) \ X2=imcrop(X,map) \ RGB2=imcrop(RGB) \ I2=imcrop(I,rect) \ X2=imcrop(RGB,rect) \ [...]=imcrop(x,y,...) \ [A,rect]=imcrop(...) \ [x,y,A,rect]=imcrop(...)
imresize? 改變圖像大小
語法：B=imresize(A,m,method)
imrotate? 旋轉圖像
語法：B=imrotate(A,angle,method) \ B=imrotate(A,angle,method,'crop')
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三、像素和統計處理函數
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corr2? 計算兩個矩形的二維相關系數
語法：r=corr2(A,B)
imcontour 創建圖像數據的輪廓圖
語法：imcontour(I,n) \ imcontour(I,v) \ imcontour(x,y,...) \ imcontour(...,LineSpec) \ [C,h] =imcontour(...)
imfeature? 計算圖像區域的特征尺寸
語法：stats=imfeature(L,measurements) \ stats=imfeature(L,measurements,n)
imbist? 顯示圖像數據的柱狀圖
impixel 確定像素顏色值
語法：P=impixel(I) \ P=impixel(X,map) \ P=impixel(RGB) \ P=impixel(I,c,r) \ P=impixel(X,map,c,r) \ P=impixel(RGB,c,r) \ [c,r,P]=impixel(...) \ P=impixel(x,y,I,xi,yi) \ P=impixel(x,y,RGB,xi,yi) \ P=impixel(x,y,X,map,xi,yi) \
[xi,yi,P]=impixel(x,y,...)
improfile 沿線段計算剖面圖的像素值
語法：c=improfile \ c=improfile(n) \ c=improfile(I,xi,yi) \ c=improfile(I,xi,yi,n) \? [cx,cy,c]=improfile(...)? \ [cx,cy,c,xi,yi]=improfile(...) \ [...]=improfile(x,y,I,xi,yi) \? [...]=improfile(x,y,I,xi,yi,n) \ [...]=improfile(...,method)
mean2 計算矩陣元素的平均值
語法：B=mean2(A)
pixval? 顯示圖像像素信息
語法：pixval on
std2 計算矩陣元素的標準偏移
語法：b=std2(A)
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四、圖像分析函數：
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edge 圖像邊緣檢測
語法：BW=edge(I,'sobel') \ BW=edge(I,'sobel',thresh) \ BW=edge(I,'sobel',thresh,direction) \ [BW,thresh]=edge(I,'sobel',...) \ BW=edge(I,'prewitt') \ BW=edge(I,'prewitt',thresh) \ BW=edge(I,'prewitt',thresh,direction) \
[BW,thresh]=edge(I,'prewitt',...) \? BW=edge(I,'roberts') \ BW=edge(I,'roberts',thresh) \ [BW,thresh]=edge(I,'roberts',...) \ BW=edge(I,'log') \ BW=edge(I,'log',thresh) \ BW=edge(I,'log',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'log',...) \ BW=edge(I,'zerocross',thresh,h) \ [BW,thresh]=edge(I,'zerocross',...) \
BW=edge(I,'canny') \ BW=edge(I,'canny',thresh) \ BW=edge(I,'canny',thresh,sigma) \ [BW,threshold]=edge(I,'canny',...)
qtgetblk? 獲取四叉樹分解的塊值
語法：[vals,r,c]=qtgetblk(I,S,dim) \ [vals,idx]=qtgetblk(I,S,dim)
qtsetblk 設置四叉樹分解中的塊值
語法：J=qtsetblk(I,S,dim,vals)
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五、圖像增強函數
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histeq 用柱狀圖均等化增強對比
語法：J=histeq(I,hgram) \ J=histeq(I,n) \ [J,T]=histeq(I,...) \ newmap=histeq(X,map,hgram) \ newmap=histeq(X,map)
imadjust 調整圖像灰度值或顏色映像表
語法：J=imadjust(I,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ newmap=imadjust(map,[low_in ,high_in]),[low_out ,high_out],gamma) \ RGB2=imadjust(RGB1,...)
imnoise 增強圖像的渲染效果
語法：J=imnoise(I,type) \ J=imnoise(I,type,parameters)
medfilt2 進行二維中值過濾
語法：B=medfilt2(A,[m n]) \ B=medfilt2(A) \ B=medfilt2(A,'indexed',...)
ordfilt2 進行二維統計順序過濾
語法：B=ordfilt2(A,order,domain) \ B=ordfilt2(A,order,domain,S) \ B=ordfilt2(...,padopt)
wiener2 進行二維適應性去噪過濾處理
語法：J=wiener2(I,[m? n],noise) \ [J,noise]=wiener2(I,[m n])
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六、線性濾波函數
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conv2 進行二維卷積操作
語法：C=conv2(A,B) \ C=conv2(hcol,hrow,A) \ C=conv2(...,'shape')
convmtx2 計算二維卷積矩陣
語法：T=convmtx2(H,m,n) \ T=convmtx2(H,[m n])
convn 計算n維卷積
語法：C=convn(A,B) \ C=convn(A,B,'shape')
filter2 進行二維線性過濾操作
語法：Y=filter2(h,X) \ Y=filter2(h,X,shape)
fspecial 創建預定義過濾器
語法：h=fspecial(type) \ h=fspecial(type,parameters)
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七、線性二維濾波設計函數
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freqspace 確定二維頻率響應的頻率空間
語法：[f1,f2]=freqspace(n) \ [f1,f2]=freqspace([m n]) \ [x1 ,y1]=freqspace(...,'meshgrid') \ f=freqspace(N) \ f=freqspace(N,'whole')
freqz2 計算二維頻率響應
語法：[H,f1,f2]=freqz2(h,n1,n2) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,[n2,n1]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h,f1,f2]) \ [H,fi,f2]]=freqz2(h) \ [...]=freqz2(h,...,[dx dy]) \ [...]=freqz2(h,...,dx) \ freqz2(...)
fsamp2 用頻率采樣法設計二維FIR過濾器
語法：h=fsamp2(Hd) \ h=fsamp2(f1,f2,Hd,[m n])
ftrans2 通過頻率轉換設計二維FIR過濾器
語法：h=ftrans2(b,t) \ h=ftrans2(b)
fwind1 用一維窗口方法設計二維FIR過濾器
語法：h=fwind1(Hd,win) \ h=fwind1(Hd,win1,win2) \ h=fwind1(f1,f2,Hd,...)
fwind2 用二維窗口方法設計二維FIR過濾器
語法：h=fwind2(Hd,win) \ h=fwind2(f1,f2,Hd,win)
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八、圖像變換函數
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dct2 進行二維離散余弦變換(反余弦變換用idct2)
語法：B=dct2(A) \ B=dct2(A,m.n) \ B=dct2(A,[m n])
dctmtx 計算離散余弦傅立葉變換
語法：D=dctmtx(n)
fft2 進行二維快速傅立葉變換(反變換用ifft2)
語法：Y=fft2(X) \ Y=fft2(X,m,n)
fftn 進行n維快速傅立葉變換(反變換用ifftn)
語法：Y=ffn(X) \ Y=fftn(X,siz)
fftshift 快速傅立葉變換的DC組件移到光譜中心
語法：Y=fftshift(X) \ Y=fftshift(X,dim)
iradon 進行反radon變換
語法：I=iradon(P,theta) \ I=iradon(P,theta,interp,filter,d,n) \ [I,h]=iradon(...)
phantom 產生一個頭部幻影圖像
語法：P=phantom(def,n) \ P=phantom(E,n) \ [P,E]=phantom(...)
radon 計算radon變換
語法：R=radon(I,theta) \ [R,xp]=radon(...)
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九、邊沿和塊處理函數
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bestblk 確定進行塊操作的塊大小
語法：siz=bestblk([m n],k) \ [mb,nb]=bestblk([m n],k)
blkproc 實現圖像的顯示塊操作
語法：B=blkproc(A,[m n]),fun) \ B=blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...)
col2im 將矩陣的列重新組織到塊中
語法：A=col2im(B,[m n],[mm nn],block_type) \ A=col2im(B,[m n],[mm nn])
colfilt 利用列相關函數進行邊沿操作
語法：B=colfilt(A,[m n],block_type,fun) \ B=colfilt(A,[m n],block_type,fun,P1,P2,...) \ B=colfilt(A,[m n],[mblock nblock],...) \ B=colfilt(A,'indexed',...)
im2col 重調圖像塊為列
語法：B=im2col(A,[m n],block_type) \ B=im2col(A,[m n]) \ B=im2col(A,'indexed',...)
nlfilter 進行邊沿操作
語法：B=nlfilter(A,[m n],fun) \ B=nlfilter(A,[m n],fun,P1,P2,...) \ B=nlfilter(A,'indexed',...)
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十、二進制圖像操作函數
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applylut 在二進制圖像中利用lookup表進行行邊沿操作
語法：A=applylut(BW,LUT)
bwarea 計算二進制圖像對象的面積
語法：total=bwarea(BW)
bweuler 計算二進制圖像的歐拉數
語法：eul=bweuler(BW)
bwfill 填充二進制圖像的背景色
語法：BW2=bwfill(BW1,c,r,n) \ BW2=bwfill(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwfill(...) \ BW2=bwfill(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwfill(...) \? [BW2,idx]=bwfill(BW1,'holes',n)
bwlabel 標注二進制圖像中已連接的部分
語法：L=bwlabel(BW,n) \ [L,num]=bwlabel(BW,n)
bwmorph 提取二進制圖像的輪廓
語法：BW2=bwmorph(BW1,operation) \ BW2=bwmorph(BW1,operation,n)
bwperim 計算二進制圖像中對象的周長
語法：BW2=bwperim(BW1) \ BW2=bwperim(BW1,CONN)
bwselect 在二進制圖像中選擇對象
語法：BW2=bwselect(BW1,c,r,n) \ BW2=bwselect(BW1,n) \ [BW2,idx]=bwselect(...) \ BW2=bwselect(x,y,BW1,xi,yi,n) \ [x,y,BW2,idx,xi,yi]=bwselect(...)
dilate 放大二進制圖像
語法：BW2=dilate(BW1,SE) \ BW2=dilate(BW1,SE,alg) \ BW2=dilate(BW1,SE,...,n)
erode 弱化二進制圖像的邊界
語法：BW2=erode(BW1,SE) \ BW2=erode(BW1,SE,alg) \ BW2=erode(BW1,SE,...,n)
makelut 創建一個用于applylut函數的lookup表
語法：lut=makelut(fun,n) \ lut=makelut(fun,n,P1,P2,...)
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十一、區域處理函數
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roicolor 選擇感興趣的顏色區
語法:BW=roicolor(A,low,high) \ BW=rocicolor(A,v)
roifill 在圖像的任意區域中進行平滑插補
語法:J=roifill(I,c,r) \ J=roifill(I) \ J=roifill(I,BW) \ [J,BW]=roifill(...) \ J=roifill(x,y,I,xi,yi) \ [x,y,J,BW,xi,yi]=roifill(...)
roifilt2 過濾敏感區域
語法:J=roifilt2(h,I,BW) \ J=roifilt2(I,BW,fun) \ J=roifilt2(I,BW,fun,P1,P2,...)
roipoly 選擇一個敏感的多邊形區域
語法:BW=roipoly(I,c,r) \ BW=roipoly(I) \ BW=roipoly(x,y,I,xi,yi) \ [BW,xi,yi]=roipoly(...) \ [x,y,BW,xi,yi]=roipoly(...)
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十二、顏色映像處理函數
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brighten 增加或降低顏色映像表的亮度
語法：brighten(beta) \ brighten(h,beta) \ newmap=brighten(beta) \ newmap=brighten(cmap,beta)
cmpermute 調整顏色映像表中的顏色
語法：[Y,newmap]=cmpermute(X,map) \ [Y,newmap]=cmpermute(X,map,index)
cmunigue 查找顏色映像表中特定的顏色及相應的圖像
語法：[Y,newmap]=cmunigue(X,map) \ [Y,newmap]=cmunigue(RGB) \ [Y,newmap]=cmunique(I)
imapprox 對索引圖像進行近似處理
語法：[Y,newmap]=imapprox(X,map,n) \? [Y,newmap]=imapprox(X,map,tol) \ Y=imapprox(X,map,newmap) \ [...]=imapprox(...,dither_option)
rgbplot 劃分顏色映像表
語法：rgbplot(cmap)
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十三、顏色空間轉換函數
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hsv2rgb 轉換HSV值為RGB顏色空間：M=hsv2rgb(H)
ntsc2rgb 轉換NTSC值為RGB顏色空間：rgbmap=ntsc2rgb(yiqmap) \ RGB=ntsc2rgb(YIQ)
rgb2hsv 轉換RGB值為HSV顏色空間：cmap=rgb2hsv(M)
rgb2ntsc 轉換RGB值為NTSC顏色空間：yiqmap=rgb2ntsc(rgbmap) \ YIQ=rgb2ntsc(RGB)
rgb2ycbcr 轉換RGB值為YCbCr顏色空間：ycbcrmap=rgb2ycbcr(rgbmap) \ YCBCR=rgb2ycbcr(RGB)
ycbcr2rgb 轉化YCbCr值為RGB顏色空間：rgbmap=ycbcr2rgb(ycbcrmap) \ RGB=ycbcr2rgb(YCBCR)
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十四、圖像類型和類型轉換函數
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dither 通過抖動增加外觀顏色分辨率轉換圖像
語法：X=dither(RGB,map) \ BW=dither(I)
gray2ind 轉換灰度圖像為索引圖像
語法：[X,map]=gray2ind(I,n) \ [X,map]=gray2ind(BW,n)
grayslice 從灰度圖像為索引圖像
語法：X=grayslice(I,n) \ X=grayslice(I,v)
im2bw 轉換圖像為二進制圖像
語法：BW=im2bw(I,level) \ BW=im2bw(X,map,level) \ BW=im2bw(RGB,level)
im2double 轉換圖像矩陣為雙精度型
語法：I2=im2double(I1) \ RGB2=im2double(RGB1) \ I=im2double(BW) \ X2=im2double(X1,'indexed')
double 轉換數據為雙精度型
語法：double(X)
unit8 、unit16轉換數據為8位、16位無符號整型： i=unit8(x) \ i=unit16(x)
im2unit8 轉換圖像陣列為8位無符號整型
語法：I2=im2unit8(I1) \ RGB2=im2unit8(RGB1) \ I=im2unit8(BW) \ X2=im2unit8(X1,'indexed')
im2unit16 轉換圖像陣列為16位無符號整型
語法：I2=im2unit16(I1) \ RGB2=im2unit16(RGB1) \ I=im2unit16(BW) \ X2=im2unit16(X1,'indexed')
ind2gray 把檢索圖像轉化為灰度圖像
語法：I=ind2gray(X,map)
ind2rgb? 轉化索引圖像為RGB真彩圖像
語法：RGB=ind2rgb(X,map)
isbw 判斷是否為二進制圖像
語法：flag=isbw(A)
isgray 判斷是否為灰度圖像
語法：flag=isgray(A)
isind 判斷是否為索引圖像
語法：flag=isind(A)
isrgb 判斷是否為RGB真彩色圖像
語法：flag=isrgb(A)
mat2gray 轉換矩陣為灰度圖像
語法：I=mat2gray(A,[amin amax]) \ I=mat2gray(A)
rgb2gray 轉換RGB圖像或顏色映像表為灰度圖像
語法：I=rgb2gray(RGB) \ newmap=rgb2gray(map)
rgb2ind 轉換RGB圖像為索引圖像
語法：[X,map]=rgb2ind(RGB,tol) \ [X,map]=rgb2ind(RGB,n) \ X=rgb2ind(RGB,map) \ [...]=rgb2ind(...,dither_option)
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十五、新增圖像處理工具箱函數
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adapthisteq 限制對比度直方圖均衡化: J=adapthisteq(I) \ J=adapthisteq(I,param1,val1,param2,val2...)
applycform 用于顏色空間變換 out=applyform(I,C)
bwboundaries 描繪二進制圖像邊界
語法： B=bwboundaries(BW) \ B=bwboundaries(BW,CONN) \ B=bwboundaries(BW,CONN,options) [BW,CONN,options] \ [BL]=bwboundaries(...) \ [BLNA]=bwboundaries()
bwtraceboundary 描述二進制圖像中的物體
B=bwtraceboundary(BW,P,fstep) \ B=bwtraceboundary(BW,P,fstep,CONN) \ B=bwtraceboundary(...N,dir)
decorrstrech 對多通道圖像進行去相關處理
語法：S=decorrstretch(I) \ S=decorrstretch(I,TOL)
dicomdict 獲取或讀取DICOM文件
語法：dicomdict('set',dictionary) \ dictionary=dicomdict('get')
getline 用鼠標選擇ployline
語法：[x,y]=getline(fig) \ [x,y]=getline(ax) \ [x,y]=getline \ [x,y]=getline(...,'closed')
getpts 用鼠標選擇像素點
語法：[x,y]=getpts(fig) \ [x,y]=getpts(ax) \ [x,y]=getpts
getrect 用鼠標選擇矩陣
語法：rect=getrect(fig) \ rect=getrect(ax) \ rect=getrect(fig)
iccread 讀取ICC剖面
語法：P=iccread(filename)
im2java2d 將圖像轉換為Java緩沖圖像
語法：jimage=im2java2d(I) \ jimage=im2java2d(X,MAP)
imview 在圖像與藍旗中顯示圖像
語法：imview(I) \? imview(RGB) \ imview(X,map) \imview(I,range) \ imview(filename) \ imview(....'InitialMagnification',initial_mag) \ h=imview(...)? \? imview close all
ippl 檢查IPPL的存在
語法：TF=ippl \ [TF B]=ippl
iptdemos 顯示圖像處理工具箱中的索引圖像
lab2double、lab2unit16、lab2unit8 將L*a*b數據分別轉換為雙精度、16位數據、8位數據
makecform 創造一個色彩轉換結構
poly2mask 把多邊形區域轉換成mask區域
語法：BW=poly2mask(x,y,m,n)
unitlut 查找表中A像素值
語法：B=unitlut(A,LUT)
xyz2double、xyz2unit16 將顏色數據從XYZ轉換到雙精度、16進制。
語法：xyzd=xyz2double(XYZ) \ xyz16=xyz2unit16(xyz)
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MATLAB圖像處理相關函數 非常有用
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的matlab图像处理函数大全的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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