MATLAB图像处理实例详解

实验一 图像增强技术

一． 实验目的

1. 掌握基本的图象增强方法，观察图象增强的效果。

2. 加深对灰度直方图的理解。

3. 掌握图像线性变换及二值化方法。

二． 实验内容

1. 选择一幅对比度不足的图像，对该图像进行灰度变换，增强对比度，显示增强前、后的图像以及它们的灰度直方图

2．给出一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像增强。

三. 实验步骤

1 计算出一幅灰度图像的直方图

clear

close all

I=imread('004.bmp');

imhist(I)

title(' 直方图');

2 对灰度图像进行简单的灰度线形变换

figure

subplot(2,2,1)

imshow(I);

title('灰度线性变换');

subplot(2,2,2)

histeq(I);

3 看其直方图的对应变化和图像对比度的变化

原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’] 公式： g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)

figure

subplot(2,2,1)

imshow(I)

J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1);

title('用 g(m,n)=a’+(b’-a

图像处理函数详解——bwareaopen 功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P) BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。 例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num。 图像处理函数详解——bwperim 功能：查找二

Matlab图像处理函数汇总：

1、图像的变换

① fft2：fft2函数用于数字图像的二维傅立叶变换，如：i=imread('104_8.tif');

j=fft2(i);

②ifft2:：ifft2函数用于数字图像的二维傅立叶反变换，如： i=imread('104_8.tif');

j=fft2(i);

k=ifft2(j);

2、模拟噪声生成函数和预定义滤波器

① imnoise：用于对图像生成模拟噪声，如：

i=imread('104_8.tif');

j=imnoise(i,'gaussian',0,0.02);%模拟高斯噪声

② fspecial：用于产生预定义滤波器，如：

h=fspecial('sobel');%sobel水平边缘增强滤波器

h=fspecial('gaussian');%高斯低通滤波器

h=fspecial('laplacian');%拉普拉斯滤波器

h=fspecial('log');%高斯拉普拉斯（LoG）滤波器

h=fspecial('average');%均值滤波器

2、图像的增强

①直方图：imhist函数用于数字图像的直方图显示，如： i=imread('104_8.tif');

imhist(i);

②直方图均化：histeq函数

1．applylut

功能：

在二进制图像中利用lookup 表进行边沿操作。 语法：

A = applylut(BW,lut) 举例

lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut 2．bestblk

功能：

确定进行块操作的块大小。 语法：

siz = bestblk([m n],k)

[mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例

siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50

相关命令： blkproc 3．blkproc 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320

实现图像的显式块操作。 语法：

B = blkproc(A,[m n],fun)

B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...)

B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...)

1．applylut

功能：

在二进制图像中利用lookup 表进行边沿操作。 语法：

A = applylut(BW,lut) 举例

lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut 2．bestblk

功能：

确定进行块操作的块大小。 语法：

siz = bestblk([m n],k)

[mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例

siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50

相关命令： blkproc 3．blkproc 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320

实现图像的显式块操作。 语法：

B = blkproc(A,[m n],fun)

B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...)

B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...)

图像处理函数详解——bwareaopen 功能：用于从对象中移除小对象。

用法：BW2 = bwareaopen(BW,P) BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)

BW2 = bwareaopen(BW,P,CONN)从二值图像中移除所有小于P的连通对象。CONN对应邻域方法，默认为8。 例子：

originalBW = imread('text.png');

imview(originalBW)

bwAreaOpenBW = bwareaopen(originalBW,50);

imview(bwAreaOpenBW)

图像处理函数详解——bwlabel

功能：对连通对象进行标注，bwlabel主要对二维二值图像中各个分离部分进行标注（多维用bwlabeln，用法类似）。

用法：L = bwlabel(BW,n) [L,num] = bwlabel(BW,n)

L = bwlabel(BW,n)表示返回和BW相同大小的数组L。L中包含了连通对象的标注。参数n为4或8，分别对应4邻域和8邻域，默认值为8。 [L,num] = bwlabel(BW,n)返回连通数num。 图像处理函数详解——bwperim 功能：查找二

实验六 模糊图像恢复

一、实验目的

本实验是一个综合性实验，要求学生巩固学习多个知识点和内容，主要有： 1、理解掌握运动图像的退化模型； 2、掌握维纳滤波法的原理和实现方法；

3、在不同的噪声和点扩散函数参数下进行恢复，并比较结果； 4、通过分析和实验得出相应的结论。 二、实验准备

1、运动模糊退化模型：运动模糊是图像退化的一种，可以用数学表达式刻画出来。对线性移（空）不变系统，退化模型可表示为：g(x,y)=h(x,y)*f(x,y)+n(x,y)。对匀速直线运动而言，退化图像为：

g?x,y??T?f?x?x?t?,y?y?t??dt

000

其中x0(t)和y0(t)分别表示x和y方向的运动分量。并假设退化系统是线性移不变的，光学成像过程是完善的，快门开关是瞬间完成的。

对上式进行傅立叶变换，则得频域表达式为

??????G?u,v??g?x,y?exp??j2??ux?vy??dxdy??f?x?x0?t?,y?y0?t??exp??j2??ux?vy??dxdy?dt?????0???????

????T??????F?u,v?exp??j2??ux0?t??vy0?t???dt?F(u,v

基于MATLAB的图像增强处理

2011 - 2012学年 第 1 学期

专业综合课程设计报告

题 目：基于MATLAB的图像增强处理 专 业： 通信工程 班 级： 08通信（本） 姓 名： 指导教师： 老师 成 绩：

电气工程系 2011年11月15日

课 程 设 计 任 务 书

学生班级： 08通信工程 学生姓名： 学号：

基于MATLAB的图像增强处理

设计名称： 基于MATLAB的图像增强处理 起止日期： 2011-11-13——11—17 指导教师： 师

内容摘要

数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。图像

基于MATLAB的图像增强处理

增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法，它对提高图像质量起着重要的作用。本文先对图像增强的原理进行概述，然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方

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

届 别 2012届

学 号 200814350135

毕业设计（论文）

基于MATLAB的医学图像处理

姓 名 唐涛 系 别、 专 业 计算机科学系、通信工程专业 导 师 姓 名、职 称 朱卫平、副教授 完 成 时 间 2012年5月1日

目 录

摘 要 ........................................................................................... I ABSTRACT ................................................................................ II 1 绪论 ........