MATLAB - 图像处理几个实用代码

权威认证

MATLAB实用源代码

图像读取及灰度变换

I=imread('F:\\A\\2.bmp');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图

title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 图像旋转

I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); theta = 30;

K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K) 边缘检测

I = imread('cameraman.tif'); J1=edge(I,'sobel'); J2=edge(I,'prewitt'); J3=edge(I,'log');

subplot(1,4,1),imshow(I); subplot(1,4,2),imshow(J1); subplot(1,4,3),imshow(J2); subplot(1,4,4),imshow(J3);

1.图像反转

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I);

J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J);

subplot(1,3,1),imshow(I); title('六张重建图片') subplot(1,3,2),imshow(m); title('四张重建图片') subplot(1,3,3),imshow(l); title('原图')

2.灰度线性变换

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

权威认证

axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1),imshow(I1); title(' 灰度图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J);

subplot(1,2,2),imshow(H); title(' 对数变换图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure;

subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I);

权威认证

I1=histeq(I); figure;

subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); 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： I=imread('a10.bmp'); subplot(231) imshow(I)

title('原始图像')

I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1)

title(' 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('average',5),I1)/255;

k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波 k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波 subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板均值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板均值滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板均值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板均值滤波'); 6.中值滤波器

用MATLAB实现中值滤波程序如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);

subplot(231),imshow(I);title('原图像');

subplot(232),imshow(J);title('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 subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 '); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波'); 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

权威认证

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1); title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子 J=filter2(H,I1); %卷积运算 subplot(2,2,3),imshow(J); title('sobel算子锐化图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子 J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算 subplot(2,2,4),imshow(J1); title('拉普拉斯算子锐化图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 8.梯度算子检测边缘

用 MATLAB实现如下： I=imread('a5.bmp'); subplot(2,3,1); imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,3,2); imshow(I1); title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=edge(I1,'roberts'); figure;

subplot(2,3,3); imshow(I2);

title('roberts算子分割结果'); axis([50,250,50,200]);

权威认证

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=edge(I1,'sobel'); subplot(2,3,4); imshow(I3);

title('sobel算子分割结果'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I4=edge(I1,'Prewitt'); subplot(2,3,5); imshow(I4);

title('Prewitt算子分割结果 '); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 9.LOG算子检测边缘

用 MATLAB程序实现如下： I1=imread('a10.bmp'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('原始图像'); subplot(2,2,2); imshow(I1); title('灰度图像'); I2=edge(I1,'log'); subplot(2,2,3); imshow(I2);

title('log算子分割结果'); 10.Canny算子检测边 缘 用MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('原始图像') I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1); title('灰度图像'); I2=edge(I1,'canny'); subplot(2,2,3); imshow(I2);

title('canny算子分割结果');

11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）

权威认证

clc

clear all

I=imread('xian.bmp'); figure

imshow(I);

title('原始图像');

I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像

threshold=graythresh(I1); %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 figure

imshow(BW); title('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_points); %提取边界 figure

imshow(I1); hold on;

plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2); title('边界跟踪图像'); 12.Hough变换

I= imread('xian.bmp'); rotI=rgb2gray(I); subplot(2,2,1); imshow(rotI); title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]); grid on; axis on;

BW=edge(rotI,'prewitt'); subplot(2,2,2); imshow(BW);

title('prewitt算子边缘检测 后图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; axis on;

[H,T,R]=hough(BW); subplot(2,2,3);

imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit'); title('霍夫变换图');

权威认证

xlabel('\\theta'),ylabel('\\rho'); axis on , axis normal, hold on;

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); title('霍夫变换图像检测'); axis([50,250,50,200]); grid on; axis on; hold on; max_len=0;

for k=1:length(lines)

xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];

plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');

plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow'); plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red'); len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2); if(len>max_len) max_len=len; xy_long=xy; end end

plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan'); 13.直方图阈值法

用 MATLAB实现直方图阈值法： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); figure;

subplot(2,2,1); imshow(I1);

title(' 灰度图像') axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

[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 for k=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 end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图 title('灰度直方图')

权威认证

xlabel('灰度值') ylabel(' 出现概率') I2=im2bw(I,150/255); subplot(2,2,3),imshow(I2); title('阈值150的分割图像') axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=im2bw(I,200/255); % subplot(2,2,4),imshow(I3); title('阈值200的分割图像') axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 14. 自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc

clear all

I=imread('xian.bmp'); subplot(1,2,1),imshow(I); title('原始图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

level=graythresh(I); %确定灰度阈值 BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW); title('Otsu 法阈值分割图像') axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 15.膨胀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像 I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1); imshow(I1);

title('灰度图像') axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

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); imshow(I2);

权威认证

title(' 膨胀后图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 16.腐蚀操作

MATLAB 实现腐蚀操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像 I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1); imshow(I1);

title('灰度图像') axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素

I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 subplot(1,2,2); imshow(I2);

title('腐蚀后图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 17.开启和闭合操作

用 MATLAB实现开启和闭合操作 I=imread('xian.bmp'); %载入图像 subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

se=strel('disk',1); %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 subplot(2,2,3),imshow(I2); title('开启运算后图像'); axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 subplot(2,2,4),imshow(I3); title('闭合运算后图像'); axis([50,250,50,200]);

权威认证

axis on; %显示坐标系 18.开启和闭合组合操作

I=imread('xian.bmp'); %载入图像 subplot(3,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I);

subplot(3,2,2),imshow(I1); title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1);

I2=imopen(I1,se); %开启操作 I3=imclose(I1,se); %闭合操作 subplot(3,2,3),imshow(I2); title('开启运算后图像'); axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 subplot(3,2,4),imshow(I3); title('闭合运算后图像'); axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 se=strel('disk',1); I4=imopen(I1,se); I5=imclose(I4,se);

subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像 title('开—闭运算图像'); axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 I6=imclose(I1,se); I7=imopen(I6,se);

subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像 title('闭—开运算图像'); axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系 19.形态学边界提取

利用 MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp'); %载入图像 subplot(1,3,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

权威认证

I1=im2bw(I);

subplot(1,3,2),imshow(I1); title('二值化图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

I2=bwperim(I1); %获取区域的周长 subplot(1,3,3),imshow(I2); title('边界周长的二值图像'); axis([50,250,50,200]); grid on;

axis on; 20.形态学骨架提取

利用MATLAB实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]); axis on; I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1); title('二值图像');

axis([50,250,50,200]); axis on;

I2=bwmorph(I1,'skel',1); subplot(2,2,3),imshow(I2); title('1次骨架提取'); axis([50,250,50,200]); axis on;

I3=bwmorph(I1,'skel',2); subplot(2,2,4),imshow(I3); title('2次骨架提取'); axis([50,250,50,200]); axis on;

21.直接提取四个顶点坐标 I = imread('xian.bmp'); I = I(:,:,1); BW=im2bw(I); figure

imshow(~BW) [x,y]=getpts

权威认证

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/zfkg.html