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文檔簡(jiǎn)介
1、1. 對(duì)原始圖像統(tǒng)計(jì)一級(jí)均衡化2. %直方圖均衡化 3. I = imread('rice.png'); 4. height,width = size(I); 5. figure 6. subplot(221) 7. imshow(I)%顯示原始圖像 8. subplot(222) 9. imhist(I)%顯示原始圖像直方圖 10. 11.
2、 %進(jìn)行像素灰度統(tǒng)計(jì); 12. NumPixel = zeros(1,256);%統(tǒng)計(jì)各灰度數(shù)目,共256個(gè)灰度級(jí) 13. for i = 1:height 14. for j = 1: width 15. NumPixel(I(i,j) + 1)
3、;= NumPixel(I(i,j) + 1) + 1;%對(duì)應(yīng)灰度值像素點(diǎn)數(shù)量增加一 16. end 17. end 18. %計(jì)算灰度分布密度 19. ProbPixel = zeros(1,256); 20. for i = 1:256 21. ProbPixel(i
4、) = NumPixel(i) / (height * width * 1.0); 22. end 23. %計(jì)算累計(jì)直方圖分布 24. CumuPixel = zeros(1,256); 25. for i = 1:256 26. if i = 1 27.
5、 CumuPixel(i) = ProbPixel(i); 28. else 29. CumuPixel(i) = CumuPixel(i - 1) + ProbPixel(i); 30. &
6、#160; end 31. end 32. %累計(jì)分布取整 33. CumuPixel = uint8(255 .* CumuPixel + 0.5); 34. %對(duì)灰度值進(jìn)行映射(均衡化) 35. for i = 1:height 36. for j = 1: width
7、60; 37. I(i,j) = CumuPixel(I(i,j); 38. end 39. end 40. 41. subplot(223) 42. imshow(I)%顯示原始圖像 43. subplot(224) 1 / 844. imhist(I)%顯示原始圖像
8、直方圖 2. 用MATLAB實(shí)現(xiàn)平滑濾波。3*3模板5*5模板可見(jiàn)用兩個(gè)模板作用后,結(jié)果相差不是太明顯。主要是去除了一些突起,對(duì)灰度級(jí)進(jìn)行了平均化處理,減小了噪聲。3用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)圖像區(qū)域增強(qiáng)算法4 用MATLAB 編程實(shí)現(xiàn)分段線(xiàn)性灰度變換 通過(guò)對(duì)比可以看出原圖經(jīng)過(guò)分段變換前后的對(duì)比圖可知原圖中間得到拉伸,對(duì)比度得到增強(qiáng)。在顯示設(shè)備的亮度動(dòng)態(tài)范圍不足以滿(mǎn)足要求時(shí),可以用這種變換再顯示,以利于在較大的灰度范圍內(nèi)顯示出灰度值的差異 5. 用MATLAB編程實(shí)現(xiàn)圖像的而為傅立葉變換,顯示變化結(jié)果的幅度譜和相位譜信號(hào)經(jīng)過(guò)傅里葉變換之后產(chǎn)生頻譜,頻譜是一個(gè)以頻率為自變量的函
9、數(shù)。頻譜在每一個(gè)頻率點(diǎn)的取值是一個(gè)復(fù)數(shù)。一個(gè)復(fù)數(shù)由模和輻角唯一地確定,所以可將頻譜分解為幅度譜(即復(fù)數(shù)的模關(guān)于頻率的函數(shù))和相位譜(即復(fù)數(shù)的輻角關(guān)于頻率的函數(shù))。7subplot(2,3,4);data2=uint8(data1);S=edge(data2,'Sobel');imagesc(S);title('Sobel檢測(cè)算子');subplot(2,3,5);data2=uint8(data1);T=edge(data2,'Log');imagesc(T);title('Log檢測(cè)算子Sobel算子認(rèn)為鄰域的像素對(duì)當(dāng)前像素產(chǎn)生的影響不是等價(jià)的,所以距離不同的像素具有不同的權(quán)
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