数字图像处理代码大全Word格式文档下载.docx

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%局部拉伸，把

[0.3

0.7]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

k4=filter2（fspecial（'

9）,I1）/255;

%进行9*9模

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'

subplot（235）,imshow（k3）;

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

'

%显示坐标系

H=fspecial（'

sobel'

J=filter2（H,I1）;

%选择sobel算子

%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）;

二值图像'

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

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

原始图像

threshold=graythresh（I1）;

%将彩色图像转化灰度图像

%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）;

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_p

oints）;

%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（H,[],'

XData'

T,'

YData'

R,'

InitialMagnification'

fit'

霍夫变换图'

xlabel（'

\theta'

）,ylabel（'

\rho'

axison,axisnormal,holdon;

P=houghpeaks（H,5,'

threshold'

ceil（0.3*max（H（:

））））;

x=T（P（:

2））;

y=R（P（:

1））;

plot（x,y,'

s'

color'

white'

lines=houghlines（BW,T,R,P,'

FillGap'

5,'

MinLength'

7）;

subplot（2,2,4）;

imshow（rotI）;

霍夫变换图像检测'

max_len=0;

fork=1:

length（lines）

xy=[lines（k）.point1;

lines（k）.point2];

plot（xy（:

1）,xy（:

2）,'

2,'

Color'

green'

plot（xy（1,1）,xy（1,2）,'

x'

yellow'

plot（xy（2,1）,xy（2,2）,'

red'

len=norm（lines（k）.point1-lines（k）.point2）;

if（len>

max_len）

max_len=len;

xy_long=xy;

end

plot（xy_long（:

1）,xy_long（:

cyan'

13.直方图阈值法

用MATLAB实现直方图阈值法：

[m,n]=size（I1）;

%测量图像尺寸

参数

GP=zeros（1,256）;

%预创建存放

灰度出现概率的向量

fork=0:

255

GP（k+1）=length（find（I1==k））/（m*n）;

%计算每级灰度

出现的概率，将其存入GP中相应位置

subplot（2,2,2）,bar（0:

255,GP,'

）%绘制直

方图

灰度直方图'

灰度值'

ylabel（'

出现概率'

I2=im2bw（I,150/255）;

subplot（2,2,3）,imshow（I2）;

阈值150的分割图像'

I3=im2bw（I,200/255）;

%

subplot（2,2,4）,imshow（I3）;

阈值200的分割图像'

14.自动阈值法：

Otsu法

用MATLAB实现Otsu算法：

level=graythresh（I）;

%确定灰度阈值

BW=im2bw（I,level）;

subplot（1,2,2）,imshow（BW）;

Otsu法阈值分割图像'

15.膨胀操作

%载入图像

subplot（1,2,1）;

se=strel（'

disk'

1）;

%生成圆形结构元素

I2=imdilate（I1,se）;

%用生成的结构元素对图像进

行膨胀

subplot（1,2,2）;

膨胀后图像'

16.腐蚀操作

MATLAB实现腐蚀操作

I2=imerode（I1,se）;

%用生成的结构元素对图像进行腐

蚀

腐蚀后图像'

17.开启和闭合操作

用MATLAB实现开启和闭合操作

%载入图像

灰度图像

%采用半径为

1的圆作为结构元素

I2=imopen（I1,se）;

%开启操作

I3=imclose（I1,se）;

%闭合操作

开启运算后图像'

闭合运算后图像'

18.开启和闭合组合操作

subplot（3,2,1）,imshow（I）;

subplot（3,2,2）,imshow（I1）;

%闭合操作

subplot（3,2,3）,imshow（I2）;

subplot（3,2,4）,imshow（I3）;