图像处理MATLAB源代码
图像反转
I=imread(\’nickyboom.jpg\’);
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);
直方图均衡化
MATLAB 程序实现例如以下：
I=imread(\’nickyboom.jpg);
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
均值滤波器
I=imread(\’nickyboom.jpg\’);
subplot(231)
imshow(I)
title(\’原始图像\’)
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,\’salt & pepper\’,0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title(\’ 加入椒盐噪声的图像\’)
k1=filter2(fspecial(\’average\’,3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial(\’average\’,5),I1)/255; %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 模板平滑滤波\’);
中值滤波器
I=imread(\’nickyboom.jpg\’);
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,\’salt & pepper\’,0.02);
subplot(231),imshow(I);title(\’原图像\’);
subplot(232),imshow(J);title(\’加入椒盐噪声图像\’);
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\’);
边缘检測
I=imread(\’nickyboom.jpg\’);
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\’);
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title(\’roberts算子边缘检測\’);
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算子边缘检測\’);
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算子边缘检測 \’);
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
I5=edge(I1,\’log\’);
subplot(2,3,6);
imshow(I5);
title(\’log算子边缘检測\’);
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
自己主动阈值法：Otsu法
用MATLAB实现Otsu算法：
clc
clear all
I=imread(\’nickyboom.jpg\’);
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 法阈值切割图像\’)
axis([50,250,50,200]);
grid on; %显示网格线
axis on; %显示坐标系
膨胀操作
I=imread(\’nickyboom.jpg\’); %加载图像
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);
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
腐蚀操作
MATLAB 实现腐蚀操作
I=imread(\’xian.bmp\’); %加载图像
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