GUI图像处理Word文档下载推荐.docx

1、现介绍各个功能模块的功能与实现。4.1菜单栏的设计。通过Menu Editor创建如下菜单，通过以下菜单来控制显示或隐藏功能按键以“编辑”菜单中“图像变形”中的“图像翻转”为例说明实现用户界面功能键“图像翻转”的显示与隐藏。实现该功能的程序段如下：function tuxiangfanzhuan_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to tuxiangfanzhuan （see GCBO）% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB%

2、handles structure with handles and user data （see GUIDATA）set（handles.uipanel7,Visible,on）;if strcmp（get（gcbo, Checked）,） set（handles.uipanel7, set（gcbo, , offelse end该段程序通过设置“图像翻转”功能键对应的句柄uipanel7中的“Visible”属性的开关来实现该功能键的显示隐藏。其他同理。4.2图像的读取和保存。 （1）利用“文件”菜单中的“打开”、“保存为”分别实现图片的读取与保存。 利用matlab中 “ uigetfi

3、le”、“imread” “imshow”实现图像文件的读取与显示：function openfile_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to openfile （see GCBO）filename,pathname=uigetfile（*.jpg;*.bmp*.tif*.*,载入图像if isequal（filename,0）|isequal（pathname,0） errordlg（没有选中文件出错 return; file=pathname,filename; global S %设置一个全局变量S，保存初始图像路

4、径，以便之后的还原操作 S=file; x=imread（file）; set（handles.axes1,HandleVisibilityON axes（handles.axes1）; imshow（x）;OFF axes（handles.axes2）; handles.img=x; guidata（hObject,handles）;程序关键部分：通过filename,pathname=uigetfile（）选择相应路径打开的图像；通过file=pathname,filename; x=imread（file）; 读取选中的图像；最后，通过imshow（x）在显示区域上显示图像。（2）图像保

5、存。利用“uiputfile”、“imwrite”函数实现图像文件的保存。function save_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to save （see GCBO） sfilename ,sfilepath=uiputfile（保存图像文件untitled.jpg if isequal（sfilename,sfilepath,0,0） sfilefullname=sfilepath ,sfilename; imwrite（handles.img,sfilefullname）; else msgbox（你按了取消键

6、保存失败 end通sfilename ,sfilepath=uiputfile（）选择图像文件保存的路径与格式；然后，通过sfilefullname=sfilepath ,sfilename;imwrite（handles.img,sfilefullname）; 实现对图像的保存。（3）程序的退出。 function exit_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to exit （see GCBO）clc;close all;close（gcf）;clear;4.3对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的

7、图像。 运行程序后，通过“编辑”菜单中的“常用处理”选中“亮度调节”在显示出相应的功能键后，通过载入读取图像，比并进行处理，效果如下：亮度处理前： 亮度处理后：实现程序段如下：% - Executes on button press in radiobutton12.function radiobutton12_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to radiobutton12 （see GCBO）% Hint: get（hObject,Value） returns toggle state of radiobutton

8、12global Taxes（handles.axes2）;T=getimage; prompt=调整倍数; defans=1 p=inputdlg（prompt,input,1,defans）; p1=str2num（p1）; y=imadjust（handles.img, , ,p1）; %亮度调节 imshow（y）; handles.img=y;对比度处理前：对比度处理后（增强3倍）：对比度减弱1.5倍后：function uipanel10_SelectionChangeFcn（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to uipan

9、el10 （see GCBO）str=get（hObject,stringswitch str case增强 T=getimage;输入参数: f=immultiply（handles.img,p1）; imshow（f）; handles.img=f;减弱 f=imdivide（handles.img,p1）; 该程序段主要通过 f=immultiply（handles.img,p1）;分别实现图像对比度的增强与减弱。 44 用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该选择区域。 通过imcrop（x）函数来实现对图片某一区域的截取，截取的图片在右框中显示。结合“保存为”,可把截图处理后的图片保存

10、在指定路径。% - Executes on button press in pushbutton1.function pushbutton1_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to pushbutton1 （see GCBO）x=imcrop（handles.img）; %截图imshow（x）;handles.img=x;guidata（hObject,handles）;4.5 图像转化为灰度图像。由于在matlab中较多的图像处理函数支持对灰度图像进行处理，故对图像进行灰度转化十分必要。可利用rgb2gray（X）函

11、数对其他图像进行灰度图像的转化。转化实例如下：% - Executes on button press in radiobutton16.function radiobutton16_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to radiobutton16 （see GCBO） returns toggle state of radiobutton16 global Tx=rgb2gray（handles.img）; %RGB4.6对图像进行放大和缩小整数倍的操作。通过imresize（X，n，mode）函数对图像X进行放大或

12、者缩小。N放大缩小倍数，mode为采用的方式。通过处理后可发现保存的图片的比原图放大了（缩小了）。实现的程序段如下：function uipanel9_SelectionChangeFcn（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to uipanel9 （see GCBO）最近邻插值2 f=imresize（handles.img,p1,nearest双线性插值bilinear4.7图像直方图统计和直方图均衡。 （1）通过histeq（X）函数实现直方图均衡。因为此函数只能对灰度图像进行直方图均衡。故应先将彩图转为灰度图像。在上一步的基础上对第

13、二幅图进行直方图均衡：直方图均衡实现程序段如下：% - Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to pushbutton7 （see GCBO）h=histeq（handles.img）;imshow（h）;handles.img=h;关键部分：通过 h=histeq（handles.img）进行直方图均衡 （2）直方图统计。通过利用imhist（X）函数来实现直方图统计。% - Executes on

14、button press in pushbutton8.function pushbutton8_Callback（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to pushbutton8 （see GCBO）x=imhist（handles.img）; %直方图统计x1=x（1:10:256）;horz=1:256;bar（horz,x1）;axis（0 255 0 15000）;set（handles.axes2,xtick,0:50:255）;ytick2000:15000）;注意：横纵坐标的范围应选取适当，否则，统计图表有可能超出范围。4.

15、8加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪。（1）加入噪声。通过imnoise（I,type,parameters）来加入各种噪声。加入椒盐噪声加入高斯噪声：加入乘性噪声：function uipanel4_SelectionChangeFcn（hObject, eventdata, handles）% hObject handle to uipanel4 （see GCBO） case 椒盐噪声数日椒盐噪声参数1:0.02 f=imnoise（handles.img,salt & pepper,p1）;高斯噪声输入高斯噪声1:输入高斯噪声20 p2=str2num（p2）;gaussian,

16、p1,p2）;乘性噪声输入乘性噪声1:speckle（2）滤除噪声（椒盐噪声）。滤波前中值滤波后线性滤波后自适应滤波后function uipanel5_SelectionChangeFcn（hObject, eventdata, handles） %图像滤波% hObject handle to uipanel5 （see GCBO）中值滤波 k=medfilt2（handles.img）; imshow（k）; handles.img=k;线性滤波 h=1 1 1;1 1 1;1 1 1; H=h/9; i=double（handles.img）; k=convn（i,h）; imshow（k,）;自适应滤波 k=wiener2（handles.img,5,5