數(shù)字圖像處理課程設(shè)計(jì)--基于matlab的數(shù)字圖像處理(存儲(chǔ)版)
【正文】 ros(I2(1)*2,I2(2)*+I2(2)*)。)。207。 J3=imresize(I,[8*m 8*n],39。 程序演示如下： 10 I=imread(39。nearest39。順旋轉(zhuǎn) 139。)。)。（最鄰近法）， 39。speckle39。)。最近鄰插值是工具箱函數(shù)默認(rèn)使用的插值方法 f（ x） =f（ xk） 1/2(xk1+xk)x1/2(xk+xk+1) 2雙線(xiàn)性插值， 的輸出像素值是它在輸入圖像中 22 領(lǐng)域采樣點(diǎn)的平 8 均值，它根據(jù)某像素周?chē)?4個(gè)像素的灰度值在水平和垂直兩個(gè)方向上對(duì)其插值。圖像求反后 39。gaussian39。 7 圖像絕對(duì)差值運(yùn)算運(yùn)用函數(shù) imabsdiff實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的絕對(duì)差值運(yùn)算，圖像的類(lèi)型應(yīng)該相同 ，即把相同類(lèi)型相同長(zhǎng)度的數(shù)組的對(duì)應(yīng)位分別做減法，返回結(jié)果是每一位差的絕對(duì)值，即返回類(lèi)型相同 ；圖像求補(bǔ)運(yùn)算運(yùn)用函數(shù)implement，適用于各種圖像格式，取補(bǔ)操作是對(duì)每個(gè)像素值都取補(bǔ)，即用像素類(lèi)型最大值減去像素值，得到最終結(jié)果，用于將目標(biāo)與背景調(diào)換和對(duì)相片底片圖像進(jìn)行取補(bǔ)操作可得到真實(shí)景象。),figure,imhist(X),title(39。 圖像的直方圖事實(shí)上就是圖像的亮度分布的概率密度函數(shù)，是一幅圖像的所有象素集合的最基本的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。)。 subplot(153),imshow(J1)。title(39。)。subplot(2,2,2),imshow(J),title(39。39。 程序演示如下： I=imread(39。)。相加后圖像 39。 subplot(1,5,1), imshow(I)。 J1=imsubtract(I, 50)。乘法運(yùn)算圖像 39?；叶戎狈綀D是圖像預(yù)處理中涉及最廣泛的基本概念之一。原始圖像 39。) 圖片演示效果圖如下，可以明顯看出亮度區(qū)域被展開(kāi)，暗區(qū)域被進(jìn)一步壓縮。 J=uint8(filter2(fspecial(39。subplot(133),imshow(L),title(39。 ? 1圖像插值， matlab提供了三種差值方法： 1最鄰近差值 是最簡(jiǎn)便的插值，在這種算法中，每 一個(gè)插值輸出像素的值就是在輸入圖像中與其最臨近的采樣點(diǎn)的值。原圖像 39。 B=imnoise(I,39。nearest39。39。crop39。 subplot(222),imshow(J1),title(39。) 圖片效果： ? 圖像的縮放 函數(shù)調(diào)用 B = imresize(A,m,method) 這里參數(shù) method用于指定插值的方法，可選用的值為 39。通過(guò)不同放大縮小會(huì)改變圖片的清晰度。)。188。39。 I2=size(J)。) subplot(132)?？臻g變換后圖像 39。原圖像 39。現(xiàn)實(shí)生活中很對(duì)情況下需對(duì)圖像進(jìn)行處理，通過(guò)多次函數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像進(jìn)行變換修改，以使圖片達(dá)到我們想要的效果 ，更好地運(yùn)用于生活。課程設(shè)計(jì)中要搜集好多資料并且一定要有耐心和學(xué)習(xí)精神。 而圖像的幾何運(yùn)算更是豐富，可以根據(jù)我們不同的需要對(duì)圖像進(jìn)行各式各樣的變換 ，大小形狀位置等等通過(guò)不同函數(shù)都可以達(dá)到想要的效果。剪切后圖像 39
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