数字图像处理代码大全Word格式文档下载.docx
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axison;
%显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
灰度图像'
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);
线性变换图像[0.10.5]'
gridon;
%显示网格线
K=imadjust(I1,[0.30.7],[]);
%局部拉伸,把[0.30.7]内的灰度拉伸为[01]
subplot(2,2,4),imshow(K);
线性变换图像[0.30.7]'
3.非线性变换
subplot(1,2,1),imshow(I1);
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
对数变换图像'
4.直方图均衡化
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
imshow(I1);
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:
subplot(231)
imshow(I)
)
I1=imnoise(I,'
salt&
pepper'
0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
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('
5),I1)/255;
%进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('
7),I1)/255;
%进行7*7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial('
9),I1)/255;
%进行9*9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(k1);
3*3模板平滑滤波'
subplot(234),imshow(k2);
5*5模板平滑滤波'
subplot(235),imshow(k3);
7*7模板平滑滤波'
subplot(236),imshow(k4);
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:
J=imnoise(I,'
salt&
pepper'
subplot(231),imshow(I);
原图像'
subplot(232),imshow(J);
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
3*3模板中值滤波'
5*5模板中值滤波'
7*7模板中值滤波'
9*9模板中值滤波'
7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化:
I1=im2bw(I);
二值图像'
H=fspecial('
sobel'
%选择sobel算子
J=filter2(H,I1);
%卷积运算
sobel算子锐化图像'
h=[010,1-41,010];
%拉普拉斯算子
J1=conv2(I1,h,'
same'
subplot(2,2,4),imshow(J1);
拉普拉斯算子锐化图像'
8.梯度算子检测边缘
用MATLAB实现如下:
subplot(2,3,1);
subplot(2,3,2);
I2=edge(I1,'
roberts'
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
roberts算子分割结果'
I3=edge(I1,'
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
sobel算子分割结果'
I4=edge(I1,'
Prewitt'
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
Prewitt算子分割结果'
9.LOG算子检测边缘
用MATLAB程序实现如下:
log'
subplot(2,2,3);
log算子分割结果'
10.Canny算子检测边缘
canny'
canny算子分割结果'
11.边界跟踪(bwtraceboundary函数)
clc
clearall
figure
%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
imshow(BW);
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
holdon;
plot(contour(:
2),contour(:
1),'
g'
'
LineWidth'
2);
边界跟踪图像'
12.Hough变换
I=imread('
rotI=rgb2gray(I);
imshow(rotI);
BW=edge(rotI,'
prewitt'
prewitt算子边缘检测后图像'
[H,T,R]=hough(BW);
imshow(
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