Matlab을 이용한 영상처리 / 영상처리를 위한 Matlab Function

Matlab을 영상처리에 이용하려고 시작했는데 영상처리에 쓸수 있는 Function이 뭐가 있는지조차 잘 모르겠다.

하나씩 찾아가면서 여기에 추가 해놔야지..

OpenCV 같은경우는 정보가 많은데 내가 못찾는건지 영상처리를 위한 Matlab 함수는 정리된걸 못찾겠다.

알고리즘 검증용으로 배우려는 Matlab인데 이걸 다 구현하고 있을순 없고 

찾는대로 추가하면서 나중에 찾아 써야겠다.

==========================================================================================================

영상 읽기 쓰기

imread( '파일명' )                            // 이미지 파일을 읽는다.

imwrite( image변수, '저장명' )           // 이미지 파일을 저장한다.

영상 보기 

imshow( image변수 )                        // image변수에 저장된 영상을 보여준다.

픽셀 접근하기

image변수( j,i )                                // j 번째행 i 번째열 원소에 접근한다. 이값을 받을수도 여기에 써넣을수도 있다.

영상 전체 변환

image변수 + constant                        // 전체 픽셀을 constant 만킄 더하여 변화시킨다.

image변수 * constant                        // 전체 픽셀을 constant 만큼 곱하여 변화시킨다.

double ( image변수 )                        // 자료형을 double 로 변환한다. 이는 다른 함수들이 파라미터로 double 을 

         쓰는경우가 많기 때문에 변환..

uint8( image변수 )                            // 자료형을 8비트 정수형으로 변환 C에서의 unsigned char 라고 생각하면 됨

rgb2gray( image변수 )                       // rgb 영상을 gray 영상으로 변환

rgb2hsv( image변수 )                        // rgb 영상을 hsv 영상으로 변환 - 역변환 가능

rgb2ntsc( image변수 )                       // rgb 영상을 yiq 영상으로 변환 - 역변환 가능

rgb2ycbcr( image변수 )                     // rgb 영상을 ycbcr 영상으로 변환 - 역변환 가능

mat2gray( matrix )                             // matrix 를 gray 영상으로 변환한다. 정확한 값을 얻기위해 사용

히스토그램 관련

imhist( image변수 )                            // histogram 을 생성

histeq( image변수 )                            // histogram equalization 연산을 수행한다.

이진화 관련

graythresh( image변수 )                    // Otsu's Binarization 연산을 수행한다.

Edge Detection 관련

edge( image변수, option )                 // Edge를 검출한다. 

Option 에 사용 가능한 것들은 아래와 같다.

'sobel' / 'prewitt' / 'roberts' / 'log' / 'zerocross' / 'canny'

선형공간 필터링 관련

fspecial( 'type', [parameters] )           // convolution 연산을 수행하기 위한 마스크를 생성한다. 

     type 의 종류는 아래와  같다

'average'   : 평균값 마스크 생성

'disk'        : 원형 평균 필터 마스크 생성

'gaussian' : 가우시안 저주파필터 마스크 생성

'laplacian' : 라플라시안 마스크 생성

'log'         : LoG를 위한 마스크 생성

'motion'    : 카메라가 선형으로 흔들린효과를 주는 마스크 생성

'prewitt'    : 프리윗 엣지 마스크 생성

'sobel'     : 소벨 엣지 마스크 생성

'unsharp' : 언샤프닝 마스크 생성

imfilter( image변수, mask, option )     // 마스크를 이용하여 영상에 convolution 연산을 수행한다.

비선형공간 필터링 관련

ordfilt2( image변수, index, size )        // size ( ex- 3x3 ) 안 값중 index 번째 번 값으로 채움

ex) ordfilt2( img, 5, ones(3,3) )  ==> median filtering

근데 얘는 아직 잘 이해가 안된다..

잡음 생성 관련

imnoise( image변수, 'type' )              // 영상에 잡음을 생성한다 사용되는 타입은 아래와 같다

   'gaussian' / 'localvar' / 'poisson' / 'salt & pepper' / 'speckle'

모폴로지 관련

imerode( image변수, size )               // 침식 연산을 수행한다. size 대신 strel 함수로 생성된 값이 들어가기도 한다.

imdilate( image변수, size )               // 팽창 연산을 수행한다.

imopen( image변수, size )               // 열림 연산을 수행한다.

imclose( image변수, size )              // 닫힘 연산을 수행한다.

기하학 변환 관련

imresize( image변수, scale, 'interp' )            // 영상 크기를 변환한다. interpolation option은 다음과 같다

 'nearest' / 'bilinear' / 'bicubic'

imrotate( image변수, angle, 'interp', box )      // 영상을 회전 시킨다. box는 회전후 영상 전체를 표시할지 원영상 

  사이즈에 맞춰서 자를지를 결정하는 옵션이다.

==================================================================================================

이거 말고도 함수들은 무진장 많은데 아직 모르는것들은 안썼다.

help help 를 입력해보면 맨밑에  Reference page in Help browser 가 보인다

아래에 Doc Help 를 누르면 브라우저가 뜨는데 여기서 왠만큼 찾아 볼 수 있다.

영상 처리 관련된 함수들은 Image Processing Toolbox - Function 에서 찾아 볼 수 있으니 필요한건 여기서 찾아보는걸로...