基于Matlab基本圖像處理程序

1、精品文檔1歡迎下載圖像讀入從圖形文件中讀入圖像imreadSyn tax: A = imread(file name, fmt)filename:指定的灰度或彩色圖像文件的完整路徑和文件名。fmt:指定圖形文件的格式所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展名。如果imread沒有找到file name所制定的文件,會(huì)嘗試查找一個(gè)名為filename.fmt的文件。A：包含圖像矩陣的矩陣。對(duì)于灰度圖像，它是一個(gè)M行N列的矩陣。如果文件包含RGB真彩圖像，則是m*n*3的矩陣。對(duì)于索引圖像，格式X, map = imread(file name, fmt)X:圖像數(shù)據(jù)矩陣。MAP顏色索引表圖像的顯示imshow函數(shù)：顯示

2、工作區(qū)或圖像文件中的圖像Syntax:imshow(I) %I是要現(xiàn)實(shí)的灰度圖像矩陣imshow(I,low high,param1, val1, param2, val2,.) %I是要現(xiàn)實(shí)的灰度圖像矩陣，指定要顯示的灰度范圍，后面的參數(shù)指定顯示圖像的特定參數(shù)imshow(RGB)imshow(BW)imshow(X,map) %map顏色索引表imshow(file name)himage = imshow(.)操作：讀取并顯示圖像l=imread(C:Usersfanji nfeiDesktopbaby.bmp);%讀取圖像數(shù)據(jù)imshow(I);%顯示原圖像圖像增強(qiáng)一.圖像的全局描述直

3、方圖(Histogram):是一種對(duì)數(shù)據(jù)分布情況的圖形表示，是一種二維統(tǒng)計(jì)圖表， 它的兩個(gè)坐標(biāo)分別是統(tǒng)計(jì)樣本和該樣本對(duì)應(yīng)的某個(gè)屬性的度量。圖像直方圖(Image Histogram):是表示數(shù)字圖像中亮度分布的直方圖，用來描述圖象灰度值，標(biāo)繪了圖像中每個(gè)亮度值的像素?cái)?shù)?；叶戎狈綀D：是灰度級(jí)的函數(shù)，它表示圖像中具有某種灰度級(jí)的像素的個(gè)數(shù)，反映了圖像中某種灰度出現(xiàn)的頻率。描述了一幅圖像的灰度級(jí)統(tǒng)計(jì)信息。是一個(gè)二維圖，橫坐標(biāo)為圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)別，縱坐標(biāo)表示具有各個(gè)灰度級(jí)別的像素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或概率。精品文檔2歡迎下載歸一化直方圖：直接反應(yīng)不同灰度級(jí)出現(xiàn)的比率。縱坐標(biāo)表示具有各個(gè)灰度級(jí)別的

4、像素在圖像中出現(xiàn)的概率。圖像的灰度直方圖：是一個(gè)離散函數(shù)，表示圖像每一灰度級(jí)與該灰度級(jí)出現(xiàn)概率的對(duì) 應(yīng)關(guān)系。圖像的灰度直方圖運(yùn)算：imhist()函數(shù)，其橫坐標(biāo)表示像素的灰度級(jí)別，縱坐標(biāo) 為像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)。mhist函數(shù)=Display histogram of image data顯示灰度直方圖的函數(shù)Syntax:1imhist(I) % I為要計(jì)算的灰度直方圖圖像2imhist(I, n) % n指定的灰度級(jí)的數(shù)目，表示所有灰度級(jí)均勻分布在n個(gè)小區(qū)間內(nèi)。3imhist(X, map)4counts,x = imhist(.) %counts直方圖數(shù)據(jù)向量。counts(i)第i個(gè)灰度區(qū)間中的

5、像素?cái)?shù)目。x是保存了對(duì)應(yīng)的灰度小區(qū)間的向量。注意：若調(diào)用時(shí)不接受這個(gè)函數(shù)的返回值，則直接顯示直方圖；在得這些返回?cái)?shù)據(jù)之后，也可以使用stem(x,counts)手繪直方圖。例1:顯示某一圖像的灰度直方圖l=imread(C:Usersfanji nfeiDesktopbaby.bmp);%讀入圖像imhist(I) %顯示圖像的灰度直方圖例2:顯示原圖像和圖像的灰度直方圖I=imread(C:Usersfanji nfeiDesktopbaby.bmp);%讀入圖像figure;imshow(l); %顯示原始圖像title(source);figure;imhist(l); %顯示圖像的灰度

6、直方圖title(graph);注意：這里顯示的是未經(jīng)歸一化的灰度直方圖，縱軸表示圖像中所有像素取到某一特定灰度值的次數(shù)，橫軸表示所有灰度值。例3:歸一化直方圖I=imread(C:Usersfanji nfeiDesktopbaby.bmp); %讀入原圖像figure; %打開新窗口M,N=size(l); %計(jì)算圖像大小counts,x = imhist(l,32) ;%計(jì)算有32個(gè)小區(qū)間的灰度直方圖cou nts=cou nts/M/N; %計(jì)算歸一化灰度直方圖各區(qū)間的值stem(x,cou nts) %繪制歸一化直方圖注意：counts保存了落入每個(gè)區(qū)間的像素個(gè)數(shù)圖像歸一化：就是將圖

7、像轉(zhuǎn)換成唯一的標(biāo)準(zhǔn)形式，消除同類圖像不同變形體之間的外觀差異。二直方圖均衡化目的：通過某種灰度映射，使輸入圖像轉(zhuǎn)換為在每個(gè)灰度級(jí)上都具有近似相同的像素點(diǎn)數(shù)的輸出圖像。(輸出的直方圖均勻)結(jié)果：使圖像具有較高的對(duì)比度和較大的動(dòng)態(tài)范圍。Histeq函數(shù)：Enhance con trast using histogram equalizatio n直方圖均衡化精品文檔3歡迎。下載I=imread(C:UsersfanjinfeiDesktopbaby.bmp);%讀入圖像I=im2double(I);%對(duì)比度變大的圖像I1=2*I-55/255;subplot(4,4,1);imshow=(I1);

8、subplot(4,4,2);imhist=(I1);subplot(4,4,3);imshow=(histeq(I1);subplot(4,4,4);imhist=(histeq(I1);一濾波操作：【相關(guān)函數(shù)imfilter和fspecial】1. 函數(shù) imfilter ：完成濾波操作。 函數(shù)原型：g=imfilter(f,w,option1,option2,)參數(shù)：f：進(jìn)行濾波操作的圖像；W：濾波操作使用的模版，為一個(gè)二維數(shù)組；option1,option2,.：可選項(xiàng)。返回值：g為濾波后輸出的圖像。【其中可選項(xiàng)：1邊界選項(xiàng)：采用固定值填充虛擬邊界，會(huì)使邊緣附近產(chǎn)生梯度replicat

9、e：填充虛擬邊界的內(nèi)容總是重復(fù)與它最近的邊緣像素。2尺寸選項(xiàng)：由于濾波中填充了邊界，有必要指定輸出圖像g的大小。3模式選項(xiàng)：濾波過程是相關(guān)還是卷積。corr：相關(guān)conv：卷積】線性濾波過程f=imread(C:UsersfanjinfeiDesktopbaby.bmp);%讀入圖像figure;imshoW(f);W=1 1 1 ;1 1 1;1 1 1;1 1 1/9 g=imfilter(f,W,corr,replicate);%l濾波figure;figure,imshow(g);2.函數(shù) fspecial:為我們創(chuàng)建一些預(yù)定義的2維濾波器，直接供函數(shù)imfilter使用。調(diào)用格式：h

10、=fspecial(type,parameters)Syntax：換矩陣J, T = histeq(I) %I是原始圖像；J是直方均衡化的輸出圖像，T是變例：利用直方圖均衡化來實(shí)現(xiàn)圖像的灰度歸一化。Matlab的實(shí)現(xiàn)：精品文檔4歡迎下載參數(shù)：type:指定濾波器類型。如verage平均模版parameters:可選項(xiàng)。返回值：h為特定濾波器。舉例：1. h=fspecial(2.h=fspecial(3.h=fspecial(average ,hsize) %返回一個(gè)大小為hsize的平均模板濾波器。disk ,radius) %返回一個(gè)大小為半徑為radius的圓形平均模板。gaussian

11、 ,hsize,sigma) %返回一個(gè)大小為hsize,標(biāo)準(zhǔn)差sigma的高斯低通濾波器。4.h=fspecial(sobel ) %返回一個(gè)加強(qiáng)水平邊緣豎直梯度算子。subplot=Create axes in tiled positi ons建立坐標(biāo)車由Syntax:subplot(m,n,p)im2double=Co nvert image to double precisio n將圖像轉(zhuǎn)換成雙精度Syntax:I2 = im2double(l)RGB2 = im2double(RGB)I = im2double(BW)X2 = im2double(X,i ndexed)l=imrea

12、d(C:Usersfanji nfeiDesktoppicture.p ng);%讀取圖像數(shù)據(jù)n=len gth(I);figure;imshow(I);%顯示原圖像精品文檔5歡迎下載滬生噪聲圖像theta_ no ise=15;%噪聲方差(可設(shè)為苴丿、他值)-%no ise_sig_truth=:20; % sigma_ n used in the paper. This parameter is adjusted bythe user.no ise mu = 0;no ise=ra ndn( size(l) .* theta_ no ise + n oise_mu; Ino ise=dou

13、ble(l) + no ise;figure;imshow(I no ise,);%顯示帶噪圖像%小波濾波器選擇這個(gè)是調(diào)用濾波器函數(shù)，但是仿真出錯(cuò)qmf=MakeONFilter(Daubechies,8);%Daubechies8小波(可設(shè)為其他小%wc = MultiVisu2(wc,L);%-%-SUREShri nk wc = MultiSURE2(wc,L);圖像去噪canny邊緣檢測(cè)I=imread(le na.bmp);%讀灰度圖len a.bmp%Canny edge detectorth=0.05 0.2;E=edge(I,ca nny ,th);E=ui nt8(255*(

14、1-double(E);figure( name,ca nny ),imshow( uin t8(E),truesize);sobel邊緣檢測(cè)I=imread(le na.bmp);%讀灰度圖len a.bmp%sobel edge detectorE=edge(I,sobel,0.08);E=ui nt8(255*(1-double(E);figure( name,ca nny ),imshow( uin t8(E),truesize);Ino iseNorm,coef = NormNoise2(I no ise,qmf);%wc=FWT2_PO(InoiseNorm,L,qmf);%這個(gè)也

15、沒有歸一化，這個(gè)一直出現(xiàn)問題是怎么回事%- VisuShri nk方法方法L=5;%分解層數(shù)=log2( n)-L精品文檔6歡迎下載mrows,mcols = size(l) %mrows,mcols = size(J) %查看原始的尺寸大小 查看縮放圖像的尺寸大小練習(xí)：蹶取原始圖像l=imread(C:Usersfanji nfeiDesktoppicture.png);% n=len gth(I);figure;imshow(l),title(原圖)%顯示原圖像讀取圖像數(shù)據(jù)%縮小圖像J = imresize(l,0.5);%figure;imshow(J),title(0.5將圖像縮小至0

16、.5倍倍圖)%顯示縮小后的圖像%顯示尺寸淞大圖像K= imresize(l,1.5); %figure;imshow(K),title(1.5將圖像放大1.5倍倍圖)%顯示放大后的圖像液置尺寸M = imresize(l,250,600);%設(shè)置圖像的尺寸大小figure;imshow(M),title(250*600圖)%逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)圖像l45 = imrotate(l, 45);%對(duì)圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45度figure;imshow(l45),title(逆時(shí)針45度)%顯示逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)后的圖像%逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)圖像l45 = imrotate(l, -45);figure;imshow(l45),ti

17、tle(順時(shí)針45度)%寸圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)180度，即反轉(zhuǎn)lR = imrotate(i, 180);|figure;imshow(iR),title(反轉(zhuǎn))%裁剪圖像，讀入圖像文件，然后調(diào)用命令，進(jìn)入裁剪階段?！緵]完成】l=imread(C:Usersfanji nfeiDesktoppicture.p ng);%讀取圖像數(shù)據(jù)n=len gth(l);figure;imshow(l),title(原圖)%顯示原圖像l_crop = imcrop(l) %會(huì)顯示進(jìn)入裁剪界面lmshow(l_crop),title(裁剪后)%顯示裁剪的圖像精品文檔7歡迎下載精品文檔8歡迎下載圖像的灰度變換l=im

18、read(C:Usersfanji nfeiDesktoppicture.p ng);% figure;imshow(l),title(原圖)%顯示原圖像imhist(l)圖像去霧close allclcrgb=imread(image process in gfogfog.jpg);%對(duì)飽和度與亮度進(jìn)行histeq處理hsv=rgb2hsv(rgb);h=hsv(:,:,1);s=hsv(:,:,2);v=hsv(:,:,3);S=histeq(s);V=histeq(v);result_hsv=hsv2rgb(h,S,V);%對(duì)RGB每個(gè)通道進(jìn)行histeq處理r=rgb(:,:,1);g=rgb(:,:,2);b=rgb(:,:,3);R=histeq(r);G=histeq(g);B=histeq(b);result_rgb=cat(3,R,G,B);%對(duì)YCbCr的亮度進(jìn)行histeq處理ycbcr=rgb2ycbcr(rgb