MatLab代码大全.doc
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第2章图像获取
2.3.2二维连续傅里叶变换
例2.2
figure
（1）;%建立图形窗口1
[u,v]=meshgrid（-1:
0.01:
1）;%生成二维频域网格
F1=abs（sinc（u.*pi））;
F2=abs（sinc（v.*pi））;
F=F1.*F2;%计算幅度频谱F=|F（u,v）|
surf（u,v,F）;%显示幅度频谱，如图2.3（b）
shadinginterp;%平滑三维曲面上的小格
axisoff;%关闭坐标系
figure
（2）;%建立图形窗口2
F1=histeq（F）;%扩展F的对比度以增强视觉效果
imshow（F1）;%用图像来显示幅度频谱，如图2.3（c）
第3章图像变换
3.4.4二维FFT的MATLAB实现
例3.2简单图像及其傅里叶变换
MATLAB程序：
%建立简单图像d并显示之
d=zeros（32,32）;%图像大小32´32
d（13:
20,13:
20）=1;%中心白色方块大小为8´8
figure
（1）;%建立图形窗口1
imshow（d,'notruesize'）；%显示图像d如图3.5（a）所示
%计算傅里叶变换并显示之
D=fft2（d）;%计算图像d的傅里叶变换，fft2（d）=fft（fft（d）.'）.'
figure
（2）;%建立图形窗口2
imshow（abs（D）,[-15],'notruesize'）;%显示图像d的傅里叶变换谱如3.5（b）所示
例3.3MATLAB图像及其傅里叶变换谱
MATLAB程序：
figure
（1）;
loadimdemossaturn2;%装入MATLAB图像saturn2
imshow（saturn2）;%显示图像saturn2如图3.6（a）所示
figure
（2）;
S=fftshift（fft2（saturn2））;%计算傅里叶变换并移位
imshow（log（abs（S））,[]）;%显示傅里叶变换谱如3.6（b）所示
例3.4真彩图像及其傅里叶变换谱
MATLAB程序：
figure
（1）;
A=imread（'image1.jpg'）;%装入真彩图像，见图1.1（b）
B=rgb2gray（A）;%将真彩图像转换为灰度图像
imshow（B）;%显示灰度图像如图3.7（a）所示
C=fftshift（fft2（B））;%计算傅里叶变换并移位
figure
（2）;
imshow（log（abs（C））,[]）;%显示傅里叶变换谱如3.7（b）所示
3.5.4离散余弦变换的MATLAB实现
例3.5计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下：
RGB=imread（'image2.jpg'）;%装入真彩图像
figure
（1）;
imshow（RGB）;%显示彩色图像
GRAY=rgb2gray（RGB）;%将真彩图像转换为灰度图像
figure
（2）;
imshow（GRAY）;%显示灰度图像如图3.10（a）所示
DCT=dct2（GRAY）;%进行余弦变换
figure（3）;
imshow（log（abs（DCT））,[]）;%显示余弦变换如图3.10（b）所示。
3.8.2Radon变换的MATLAB实现
例3.8真彩图像的Radon变换
MATLAB程序如下：
RGB=imread（'image2.jpg'）;%装入真彩图像
GRAY=rgb2gray（RGB）;%将真彩图像转换为灰度图像
figure
（2）;
imshow（GRAY）;%显示灰度图像如图3.16（a）
[R,xp]=radon（GRAY,[045]）;%计算变换角度为0°和45°的Radon变换
figure;plot（xp,R（:
1））;title（'R_{0^o}（x\prime）'）
%显示0°方向上的Radon变换如图3.16（b）
figure;plot（xp,R（:
2））;title（'R_{45^o}（x\prime）'）
%显示45°方向上的Radon变换如图3.16（c）
例3.9连续角度的Radon变换
对于一组连续角度的Radon变换通常用一幅图像来表示。
本例先建立一幅简单图像，然后令变换角度从0°以1°的增量变化到180°时的Radon变换情况。
其MATLAB程序如下：
I=zeros（100,100）;%建立简单图像如图3.17（a）
I（25:
75,25:
75）=1;
figure
（1）;imshow（I）;
theta=0:
180;%规定变换角度的范围
[R,xp]=radon（I,theta）;%计算Radon变换
figure
（2）;
imagesc（theta,xp,R）;%以图像方式显示变换结果R，
%其x轴和y轴分别为theta和xp
title（‘R_{\theta}（X\prime）’）;%显示图像标题
xlabel（‘\theta（degrees）’）;%显示x坐标“”
ylabel（‘X\prime’）;%显示y坐标“”
set（gca,’Xtick’,0:
20:
180）;%设置x坐标刻度
colormap（hot）;%设置调色板
colorbar；%显示当前图像的调色板
第4章图像增强
4.2.1直接灰度变换
Matlab程序实现图像求反：
I=imread（'cameraman.tif'）;
imshow（I）
I=double（I）
I=256-1-I
I=uint8（I）
figure
imshow（I）
例4.1
用Matlab程序实现线性灰度变换的图像增强：
%读入并显示原始图像
I=imread（'pout.tif'）;
imshow（I）;
I=double（I）;
[M,N]=size（I）;
%进行线性灰度变换
fori=1:
M
forj=1:
N
ifI（i,j）<=30
I（i,j）=I（i,j）;
elseifI（i,j）<=150
I（i,j）=（200-30）/（150-30）*（I（i,j）-30）+30;
else
I（i,j）=（255-200）/（255-150）*（I（i,j）-150）+200;
end
end
end
例4.2
I=imread（'lena.bmp'）;
figure;imshow（I）;
I=double（I）;
I2=41*log（1+I）;
I2=uint8（I2）;
figure;imshow（I2）;
例4.3
灰度切割变换的Matlab的程序如下：
I=imread（'007.bmp'）;
figure;imshow（I）;
I=double（I）
[M,N]=size（I）;
fori=1:
M
forj=1:
N
ifI（i,j）<=50
I（i,j）=40;
elseifI（i,j）<=180
I（i,j）=220;
else
I（i,j）=40;
end
end
end
I=uint8（I）;
figure;imshow（I）;
例4.4
具体Matlab程序如下：
I=imread（'lena.bmp'）;
imshow（I）;
I=double（I）;
[M,N]=size（I）;
fork=1:
8
J=zeros（M,N）;
fori=1:
M
forj=1:
N
temp=I（i,j）;
s1=0;s2=0;
range=[k:
-1:
1];
ford=range
s1=2^（8-d）+s1;s2=2^（8-d+1）;
iftemp>=s1&tempJ（i,j）=255;break;
end
end
end
end
J=uint8（J）;
figure;imshow（J）;
end
4.2.2直方图修正
例4.6直方图均衡化效果实例
用Matlab中的histeq函数实现直方图均衡化的程序如下：
I=imread（'circuit.tif'）;
figure
subplot（221）;imshow（I）;
subplot（222）;imhist（I）
I1=histeq（I）;
figure;
subplot（221）;imshow（I1）
subplot（222）;imhist（I1）
例4.8：
直方图规定效果实例
用matlab中的histeq函数实现直方图均衡化的程序如下：
I=imread（'circuit.tif'）;
[M,N]=size（I）;
fori=1:
8:
257
counts（i）=i;
end
Q=imread（'circuit.tif'）;
N=histeq（Q,counts）;
figure
subplot（221）;imshow（N）;
subplot（222）;imhist（N）;
axis（[026005000]）;
4.2.3图像间运算
例：
用图像平均减少随机噪声
I=imread（'tire.tif'）;
[M,N]=size（I）;
II1=zeros（M,N）;
fori=1:
16
II（:
:
i）=imno
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