数字图像处理 课程设计报告 matlabWord文档格式.docx

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四、实例分析及截图效果：

运行效果截图：

第一步：

读取原图,并显示

closeall;

clear;

clc;

%清楚工作窗口clc清空变量clear关闭打开的窗口closeall

I=imread（'

1.jpg'

）;

%插入图片1.jpg赋给I

imshow（I）;

%输出图I

I1=rgb2gray（I）;

%图片变灰度图

figure%新建窗口

subplot（321）;

%3行2列第一幅图

imhist（I1）;

%输出图片

title（'

原图直方图'

%图片名称

一，图像处理模糊

H=fspecial（'

motion'

40）;

%%滤波算子模糊程度40motion运动

q=imfilter（I,H,'

replicate'

%imfilter实现线性空间滤波函数，I图经过H滤波处理，replicate反复复制

q1=rgb2gray（q）;

imhist（q1）;

模糊图直方图'

二，图像处理锐化

unsharp'

%锐化滤波算子，unsharp不清晰的

qq=imfilter（I,H,'

qq1=rgb2gray（qq）;

imhist（qq1）;

锐化图直方图'

三，图像处理浮雕（来源网络）

%浮雕图

l=imread（'

f0=rgb2gray（l）;

%变灰度图

f1=imnoise（f0,'

speckle'

0.01）;

%高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声imnoise噪声污染图像函数speckle斑点

f1=im2double（f1）;

%把图像数据类型转换为双精度浮点类型

h3=1/9.*[111;

111;

111];

%采用h3对图像f2进行卷积滤波

f4=conv2（f1,h3,'

same'

%进行sobel滤波

h2=fspecial（'

sobel'

g3=filter2（h2,f1,'

%卷积和多项式相乘same相同的

k=mat2gray（g3）;

%实现图像矩阵的归一化操作

四，图像处理素描（来源网络）

f=imread（'

[VG,A,PPG]=colorgrad（f）;

ppg=im2uint8（PPG）;

ppgf=255-ppg;

[M,N]=size（ppgf）;

T=200;

ppgf1=zeros（M,N）;

forii=1:

M

forjj=1:

N

ifppgf（ii,jj）<

T

ppgf1（ii,jj）=0;

else

ppgf1（ii,jj）=235/（255-T）*（ppgf（ii,jj）-T）;

end

end

ppgf1=uint8（ppgf1）;

H=fspecial（'

Motionblur=imfilter（ppgf1,H,'

figure;

imshow（ppgf1）;

调用

function[VG,A,PPG]=colorgrad（f,T）

if（ndims（f）~=3）||（size（f,3）~=3）

error（'

InputimagemustbeRGB'

sh=fspecial（'

sv=sh'

;

Rx=imfilter（double（f（:

:

1））,sh,'

Ry=imfilter（double（f（:

1））,sv,'

Gx=imfilter（double（f（:

2））,sh,'

Gy=imfilter（double（f（:

2））,sv,'

Bx=imfilter（double（f（:

3））,sh,'

By=imfilter（double（f（:

3））,sv,'

gxx=Rx.^2+Gx.^2+Bx.^2;

gyy=Ry.^2+Gy.^2+By.^2;

gxy=Rx.*Ry+Gx.*Gy+Bx.*By;

A=0.5*（atan（2*gxy./（gxx-gyy+eps）））;

G1=0.5*（（gxx+gyy）+（gxx-gyy）.*cos（2*A）+2*gxy.*sin（2*A））;

A=A+pi/2;

G2=0.5*（（gxx+gyy）+（gxx-gyy）.*cos（2*A）+2*gxy.*sin（2*A））;

G1=G1.^0.5;

G2=G2.^0.5;

VG=mat2gray（max（G1,G2））;

RG=sqrt（Rx.^2+Ry.^2）;

GG=sqrt（Gx.^2+Gy.^2）;

BG=sqrt（Bx.^2+By.^2）;

PPG=mat2gray（RG+GG+BG）;

ifnargin==2

VG=（VG>

T）.*VG;

PPG=（PPG>

T）.*PPG;

f1=rgb2gray（f）;

imhist（f1）;

素描图直方图'

五，图像处理实色混合（来源网络）

%实色混合

I（I<

=127）=0;

%对像素进行处理，若值小于等于127，置0

I（I>

127）=255;

%对像素进行处理，若值大于127，置255

像素图'

I1=rgb2gray（f）;

像素图直方图'

六，图像处理反色图

q=255-q;

imshow（q）;

反色图'

反色图直方图'

七，图像处理上下对称

A=imread（'

B=A;

[a,b,c]=size（A）;

a1=floor（a/2）;

b1=floor（b/2）;

c1=floor（c/2）;

B（1:

a1,1:

b,1:

c）=A（a:

-1:

a-a1+1,1:

c）;

figure

imshow（B）

上下对称'

A=rgb2gray（A）;

figure

imhist（A）

title（'

上下对称直方图'

八，图像处理类左右对称

C=imread（'

A=C;

C（1:

a,1:

b1,1:

c）=A（1:

a,b:

b+1-b1,1:

figure

imshow（C）

左右对称'

imhist（A）；

左右对称直方图'

九，图像处理单双色显示

a=imread（'

a1=a（:

1）;

a2=a（:

2）;

a3=a（:

3）;

aa=rgb2gray（a）;

a4=cat（3,a1,aa,aa）;

a5=cat（3,a1,a2,aa）;

subplot（121）;

imshow（a4）;

单色显示'

subplot（122）;

imshow（a5）;

双色显示'

a4=rgb2gray（a4）;

a5=rgb2gray（a5）;

imhist（a4）;

单色显示直方图'

imhist（a5）;

双色显示直方图'

十，图像处理亮暗度调整

a=imread（'

a1=0.8*a;

a2=2*a;

subplot（121）;

imshow（a1）;

暗图'

subplot（122）;

imshow（a2）;

亮图'

）

q3=rgb2gray（a1）;

q4=rgb2gray（a2）;

mhist（q3）;

暗图直方图'

imhist（q4）;

亮图直方图'

十一，图像处理雾化处理

q=imread（'

m=size（q,1）;

n=size（q,2）;

r=q（:

g=q（:

b=q（:

fori=2:

m-10

forj=2:

n-10

k=rand

（1）*10;

%产生一个随机数作为半径

di=i+round（mod（k,33））;

%得到随机横坐标

dj=j+round（mod（k,33））;

%得到随机纵坐标

r（i,j）=r（di,dj）;

%将原像素点用随机像素点代替

g（i,j）=g（di,dj）;

b（i,j）=b（di,dj）;

a（:

1）=r;

2）=g;

3）=b;

imshow（a）

雾化处理图'

q=rgb2gray（a）;

imhist（q）;

雾化处理图直方图'

十二，图像处理高斯滤波

I=imread（'

G=fspecial（'

gaussian'

[55],2）;

%fspecial生成一个高斯滤波器

Ig=imfilter（I,G,'

%imfilter使用该滤波器处理图片

imshow（Ig）;

高斯滤波'

I1=rgb2gray（Ig）;

高斯滤波直方图'

十三，图像处理色彩平衡（来自网络）

im=imread（'

im2=im;

%存储元图像

im1=rgb2ycbcr（im）;

%将imRGB图像转换为YCbCr空间。

YCbCr空间Y亮度信息。

Cb是蓝色分量和一个参考值得差

%Cr是红色分量和一个参考值得差。

?

%im1是一个M*N*3的矩阵。

Lu=im1（:

%获取亮度分量?

是一个M*N矩阵

Cb=im1（:

%获取蓝色偏差量?

Cb是一个M*N的矩阵

Cr=im1（:

%获取红色偏差量?

Cr是一个M*N的矩阵

[xyz