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1、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(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 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); axis on; %显示坐标系I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1);
2、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);
3、 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); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - -
4、名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 11 页 - - - - - - - - - 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); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1);
5、 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(xian.bmp); subplot(231) imshow(I) title( 原始图像 ) I=rgb2gray(I); 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(avera
6、ge,5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波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模板平滑滤波 ); subplot(234),imshow(k2);title(5*5模板平滑滤波 ); subplot(235),imshow(k3);title(7*7模板平滑滤波 ); subplot(236),imshow(k4);title(9*9模板平
7、滑滤波 ); 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); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 11 页 - - - - - - - - - subplot(231),imshow(I);title(原图像 ); subplot(232),imshow(J);title( 添加椒盐噪声图像); k1=medfilt2(J)
8、; %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
9、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); 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),i
10、mshow(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(xian.bmp); subplot(2,3,1); imsho
11、w(I); title( 原始图像 ); axis(50,250,50,200); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 11 页 - - - - - - - - - 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,r
12、oberts); figure; subplot(2,3,3); imshow(I2); title(roberts 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
13、 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：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,log); subplot(2,2,3); imshow(I2); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - -
14、- - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 11 页 - - - - - - - - - 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
15、); 11.边界跟踪（ bwtraceboundary 函数）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(
16、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); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎
17、下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 11 页 - - - - - - - - - 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(
18、2,2,3); imshow(H,XData,T,YData,R,InitialMagnification,fit); title( 霍夫变换图 ); 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);,imsho
19、w(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(lin
20、es(k).point1-lines(k).point2); if(lenmax_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); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 6 页，共 11 页 - - - - - - - - - I1=rgb2gr
21、ay(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 ) xlabel(灰度值
22、) 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
23、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) 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 7 页，共
24、 11 页 - - - - - - - - - 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); imsho
25、w(I2); 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
26、,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); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 8 页，共 11 页 - - - - -
27、- - - - 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(
28、I3); title( 闭合运算后图像); axis(50,250,50,200); 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)
29、; %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 ); 名师
30、资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 9 页，共 11 页 - - - - - - - - - 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
31、(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
32、,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,
33、250,50,200); 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 10 页，共 11 页 - - - - - - - - - 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 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 11 页，共 11 页 - - - - - - - - -