MATLAB数字图像处理源代码.docx
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MATLAB数字图像处理源代码
MATLAB数字图像处理源代码
MATLAB实用源代码
(2010-03-3109:
41:
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杂谈
1.图像反转
MATLAB程序实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
J=double(I);
J=-J+(256-1);%图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
2.灰度线性变换
MATLAB程序实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
subplot(2,2,1),imshow(I);
title(‘原始图像’);
axis([50,250,50,200]);
axison;%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title(‘灰度图像’);
axis([50,250,50,200]);
axison;%显示坐标系
J=imadjust(I1,[0.10.5],[]);%局部拉伸,把[0.10.5]内的灰度拉伸为[01]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title(‘线性变换图像[0.10.5]’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
K=imadjust(I1,[0.30.7],[]);%局部拉伸,把[0.30.7]%显示网
格线
axison;%显示坐标系
3.非线性变换
MATLAB程序实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title(‘灰度图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title(‘对数变换图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线
axison;%显示坐标系
4.直方图均衡化
MATLAB程序实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
5.线性平滑滤波器
用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序:
I=imread(‘xian.bmp’);
subplot(231)
imshow(I)
title(‘原始图像’)
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,’salt&pepper’,0.02);subplot(232)
imshow(I1)
title(‘添加椒盐噪声的图像’)
k1=filter2(fspecial(‘average’,3),I1)/255;%进行3*3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial(‘average’,5),I1)/255;%进行5*5模板平滑滤波
k3=filter2(fspecial(‘average’,7),I1)/255;%进行7*7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial(‘average’,9),I1)/255;%进行9*9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(k1);title(‘3*3模板平滑滤波’);
subplot(234),imshow(k2);title(‘5*5模板平滑滤波’);
subplot(235),imshow(k3);title(‘7*7模板平滑滤波’);
subplot(236),imshow(k4);title(‘9*9模板平滑滤波’);
6.中值滤波器
用MATLAB实现中值滤波程序如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,’salt&pepper’,0.02);
subplot(231),imshow(I);title(‘原图像’);
subplot(232),imshow(J);title(‘添加椒盐噪声图像’);
k1=medfilt2(J);%进行3*3模板中值滤波
k2=medfilt2(J,[5,5]);%进行5*5模板中值滤波
k3=medfilt2(J,[7,7]);%进行7*7模板中值滤波
k4=medfilt2(J,[9,9]);%进行9*9模板中值滤波
subplot(233),imshow(k1);title(‘3*3模板中值滤波’);
subplot(234),imshow(k2);title(‘5*5模板中值滤波‘);
subplot(235),imshow(k3);title(‘7*7模板中值滤波’);
subplot(236),imshow(k4);title(‘9*9模板中值滤波’);
7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化:
I=imread(‘xian.bmp’);
subplot(2,2,1),imshow(I);
title(‘原始图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示坐标系I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title(‘二值图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示坐标系H=fspecial(‘sobel’);%选择sobel算子J=filter2(H,I1);%卷积运算subplot(2,2,3),imshow(J);
title(‘sobel算子锐化图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示坐标系h=[010,1-41,010];%拉普拉斯算子
J1=conv2(I1,h,’same’);%卷积运算subplot(2,2,4),imshow(J1);
title(‘拉普拉斯算子锐化图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示坐标系
8.梯度算子检测边缘
用MATLAB实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title(‘原始图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示
坐标系I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title(‘二值图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示
坐标系I2=edge(I1,’roberts’);
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title(‘roberts算子分割结果’);axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示
坐标系I3=edge(I1,’sobel’);
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
title(‘sobel算子分割结果’);axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示
坐标系I4=edge(I1,’Prewitt’);
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title(‘Prewitt算子分割结果‘);axis([50,250,50,200]);
gridon;%显示网格线axison;%显示
坐标系
9.LOG算子检测边缘
用MATLAB程序实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title(‘原始图像’);
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title(‘灰度图像’);
I2=edge(I1,’log’);
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title(‘log算子分割结果’);
10.Canny算子检测边缘
用MATLAB程序实现如下:
I=imread(‘xian.bmp’);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title(‘原始图像’)
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title(‘灰度图像’);
I2=edge(I1,’canny’);
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title(‘canny算子分割结果’);
11.边界跟踪(bwtraceboundary函数)
clc
clearall
I=imread(‘xian.bmp’);
figure
imshow(I);
title(‘原始图像’);
I1=rgb2gray(I);%将彩色图像转化灰度图像
threshold=graythresh(I1);%计算将灰度图像转化为二值图像所需的门
限BW=im2bw(I1,threshold);%将灰度图像转化为二值图像
figure
imshow(BW);
title(‘二值图像’);
dim=size(BW);
col=round(dim
(2)/2)-90;%计算起始点列坐标
row=find(BW(:
col),1);%计算起始点行坐标
connectivity=8;
num_points=180;
contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],’N’,connectivity,num_points);%提取边界
figure
imshow(I1);
holdon;
plot(contour(:
2),contour(:
1),‘g’,’LineWidth’,2);
title(‘边界跟踪图像’);
12.Hough变换
I=imread(‘xian.bmp’);
rotI=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(rotI);
title(‘灰度图像’);
axis([50,250,50,200]);
gridon;
a