圖像與matlab數(shù)字圖象處理漢化版(完整版)
【正文】 色板顏色的序號。 例： load trees J=ind2rgb(X,map)。 ? 噪聲抑制。 2. 對圖像添加噪聲。,0,)。speckle39。 subplot(1,2,1),imshow(J1) subplot(1,2,2),imshow(J2) 去噪聲處理： ? 中值濾波： J=medfilt2(J1)。 ? colorbar 圖像壓縮的基本原理： ? b(abs(b)10)=0。 figure imshow(b) edge()的使用方法： ? edge(數(shù)據(jù)，‘檢測方法’，參數(shù)） 微分算子檢測方法： 1. roberts max(|f(i,j)f(i+1,j+1)|, |f(i+1,j)f(i,j+1)|) 2. sobel 1 2 1 1 0 10 0 0 2 0 21 2 1 1 0 1?? ? ? ?? ? ? ??? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?? I=imread(39。)。)。 利用圖像的二階微分中的零點來檢測邊緣。)。 %對逆 DCT變換歸一化 ? figure ? imshow(K) 邊緣檢測 ? 邊緣是目標與背景的分界線，通過提取邊緣可以分離目標和背景。通過變換，改變圖像的表示域，可以對圖像的后繼處理帶來極大的方便。 ? %對圖像數(shù)據(jù)添加乘性噪聲。 ? J2=imnoise(I,39。 4. 顯示處理后的圖像。 ? I=imread(‘’)。 ? grb2gray( ) 將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 圖像格式和類型 ? 二值圖像： 只有黑白兩種顏色的圖像。 紅色 + 藍色 = 品紅色 紅色 + 綠色 = 黃色
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