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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
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).'
).'
imshow(abs(D),[-15],'
);
%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
loadimdemossaturn2;
%装入MATLAB图像saturn2
imshow(saturn2);
%显示图像saturn2如图3.6(a)所示
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
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));
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
imshow(RGB);
%显示彩色图像
GRAY=rgb2gray(RGB);
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:
%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)
2));
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;
imshow(I);
theta=0:
180;
%规定变换角度的范围
[R,xp]=radon(I,theta);
%计算Radon变换
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
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'
I2=41*log(1+I);
I2=uint8(I2);
imshow(I2);
例4.3
灰度切割变换的Matlab的程序如下:
007.bmp'
=50
I(i,j)=40;
=180
I(i,j)=220;
I=uint8(I);
例4.4
具体Matlab程序如下:
fork=1:
8
J=zeros(M,N);
fori=1:
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&
temp<
s2;
J(i,j)=255;
break;
J=uint8(J);
imshow(J);
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:
circuit.tif'
subplot(221);
subplot(222);
imhist(I)
I1=histeq(I);
imshow(I1)
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:
8:
257
counts(i)=i;
Q=imread('
N=histeq(Q,counts);
imshow(N);
imhist(N);
axis([026005000]);
4.2.3图像间运算
例:
用图像平均减少随机噪声
tire.tif'
II1=zeros(M,N);
16
II(:
:
i)=imnoise(I,'
gaussian'
0,0.01);
II1=II1+double(II(:
i));
ifor(or(i==1,i==4),or(i==8,i==16));
figure;
imshow(uint8(II1/i));
4.3空域滤波增强
Matlab实现的邻域平均法抑制噪声的程序:
eight.tif'
J=imnoise(I,'
salt&
pepper'
0.02);
subplot(231),imshow(I);
title('
原图像'
subplot(232),imshow(J);
添加椒盐噪声图像'
)
k1=filter2(fspecial('
average'
3),J);
%进行3×
3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial('
5),J);
%进行5×
5模板平滑滤波
k3=filter2(fspecial('
7),J);
%进行7×
7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial('
9),J);
%进行9×
9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(uint8(k1));
3×
3模板平滑滤波'
subplot(234),imshow(uint8(k2));
5×
5模板平滑滤波'
subplot(235),imshow(uint8(k3));
7×
7模板平滑滤波'
subplot(236),imshow(uint8(k4));
9×
9模板平滑滤波'
例4.10:
使用中值滤波降低图像噪声
添加椒
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