MATLAB图像处理代码

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

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

郑 州 大 学

《 Matlab应用图像处理 》课程

实 验 指 导 书

电气工程学院·生物医学工程系

2006年11月

郑州大学 《Matlab应用图像处理》课程实验指导书

实验一 Matlab图像显示方法

一、实验目的

1. 了解Matlab的基本功能及操作方法 2. 练习图像读写和显示函数的使用方法 3. 掌握Matlab支持的五类图像的显示方法

二、实验内容

1. 图像的读写 A) 图像读

RGB = imread('ngc6543a.jpg');

B) 图像写

先从一个.mat 文件中载入一幅图像，然后利用图像写函数imwrite，创建一个.bmp文件，并将图像存入其中。

load clown whos

imwrite(X,map,'clown.bmp')

C) 图像文件格式转换

bitmap = imread('clown.bmp','bmp'); imwrite(bitmap,'clown.png','png');

2. 图像显示

A) 二进制图像的显示 BW1=zeros(20,20);

%创建仅包含0/1的双精度图像

BW1(2:2:18,2:2:18)=1; imshow(BW1,'notruesize');

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

[matlab图像处理] 阈值分割

%迭代式阈值分割 otsu阈值分割 二值化 close all;%关闭所有窗口 clear;%清除变量的状态数据 clc;%清除命令行 I=imread('rice.png'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('1 rice的原图'); %迭代式阈值分割

zmax=max(max(I));%取出最大灰度值 zmin=min(min(I));%取出最小灰度值 tk=(zmax+zmin)/2; bcal=1; [m,n]=size(I); while(bcal)

%定义前景和背景数 iforeground=0; ibackground=0;

%定义前景和背景灰度总和 foregroundsum=0; backgroundsum=0; for i=1:m

for j=1:n

tmp=I(i,j); if(tmp>=tk)

%前景灰度值

iforeground=iforeground+1;

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

辽宁工程技术大学

《数字图像处理》上机实习报告

教学单位 辽宁工程技术大学 专 业 摄影测量与遥感 实习名称 遥感数字图像处理 班 级 测绘研11-3班 学生姓名 路聚峰 学 号 471120212 指导教师 孙华生

实习1 读取BIP 、BIL、 BSQ文件

一、实验目的

用Matlab读取BIP 、BIL、 BSQ文件，并将结果显示出来。

遥感图像包括多个波段，有多种存储格式，但基本的通用格式有3种，即BSQ、BIL和BIP格式。通过这三种格式，遥感图像处理系统可以对不同传感器获取的图像数据进行转换。BSQ是像素按波段顺序依次排列的数据格式。BIL格式中，像素先以行为单位块，在每个块内，按照波段顺序排列像素。BIP格式中，以像素为核心，像素的各个波段数据保存在一起，打破了像素空间位置的连续性。

用Matlab 读取各个格式的遥感数据，是图像处理的前提条件，只有将图像读入Matl

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',...)