【正文】 % Executes during object creation, after setting all properties.function gamma_CreateF(hObject, eventdata, handles)if isequal(get(hObject,39。BackgroundColor39。平滑濾波39。中值濾波39。 k(:,:,2)=wiener2(b,[5,5])。,39。轉(zhuǎn)換失敗39。end%這段是顏色模型的轉(zhuǎn)換function ysmx_Callback(hObject, eventdata, handles)function hsv_Callback(hObject, eventdata, handles)%RGB圖像轉(zhuǎn)HSVaxes()。elsej=im2bw(x)。 end%接下來(lái)這段程序是灰度圖像處理程序function huiduchuli_Callback(hObject, eventdata, handles)function erzhituxiang_Callback(hObject, eventdata, handles)%二值圖像axes()。 %加高斯噪聲f=double(y1)。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*nn))。,39。 k(:,:,3)=c。else msgbox(39。HandleVisibility39。ON39。function zhifangtutongji_Callback(hObject, eventdata, handles)function red_Callback(hObject, eventdata, handles)%R直方圖set(,39。prompt={39。39。}。p=inputdlg(prompt,39。 imshow(y)。bicubic39。y=imresize(,p1,39。p1=str2num(p{1})。,1,defans)。輸入放大倍數(shù)39。p=inputdlg(prompt,39。function jietu_Callback(hObject, eventdata, handles)%截圖set(,39。,39。if isrgb() y=rgb2gray()。圖片保存為39。載入圖像39。gui_OpeningF39。在理工科的專業(yè)應(yīng)用背景下，用matlab 進(jìn)行相關(guān)計(jì)算與仿真編程的優(yōu)勢(shì)非常突出。c=x(:,:,3)。邊緣提取是較經(jīng)典的算法，此處邊緣的提取采用的是Roberts算子。1）設(shè)計(jì)圖像用戶界面，讓用戶能夠?qū)D像進(jìn)行調(diào)整，顯示和對(duì)比變換前后的圖像。它為數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化、算法和應(yīng)用程序開發(fā)提供了最核心的數(shù)學(xué)和高級(jí)圖形工具。車牌識(shí)別系統(tǒng)是城市智能交通管理系統(tǒng)的一個(gè)重要組成部分，廣泛用于是針對(duì)公路行駛的機(jī)動(dòng)車輛進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的智能化交通系統(tǒng)，電子收費(fèi)，交通違規(guī)管理，安全停車管理等重要領(lǐng)域。a) 一個(gè)函數(shù)只能對(duì)灰度圖像處理，不能對(duì)RGB圖像處理，那么如何才能對(duì)RGB圖像處理呢？這主要是對(duì)MATLAB函數(shù)的不夠清楚，用到的很多函數(shù)是針對(duì)二維數(shù)據(jù)的，而RGB圖像的數(shù)據(jù)是一個(gè)三維矩陣，所以處理要與灰度圖像不同，在開始的時(shí)候，我認(rèn)為應(yīng)該找一個(gè)能夠應(yīng)用于三維矩陣的函數(shù)，結(jié)果卻沒(méi)找到，后來(lái)想到可以把三維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，同樣使用二維的函數(shù)，只要是同樣處理三次。y(:,:,2)=g。當(dāng)然，如果你的計(jì)算機(jī)里根本就沒(méi)有安裝其他任何語(yǔ)言的編譯器，也可選擇Matlab自帶的Lcc編譯器，其實(shí)這個(gè)編譯器對(duì)大多數(shù)用戶已經(jīng)夠用了(我就是選擇的Matlab自帶的Lcc編譯器)。, [] , ... 39。出錯(cuò)39。出錯(cuò)39。轉(zhuǎn)換失敗39。 p=inputdlg(prompt,39。axes()。nearest39。)。 imshow(y)。function shuangxian_Callback(hObject, eventdata, handles)%雙線性縮小axes()。prompt={39。if isrgb() for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。function right90_Callback(hObject, eventdata, handles)%右轉(zhuǎn)90度axes()。 imshow(y)。 p2=str2num(p{2})。 p1=str2num(p{1})。}。axes()。horz=1:10:256。if isrgb() x=imhist((:,:,3))。endfunction junheng_Callback(hObject, eventdata, handles)%直方圖均衡set(,39。x=()。 pepper39。imshow(y3)。d0=3。轉(zhuǎn)換失敗39。imshow(bw)。這是灰度圖像,不能轉(zhuǎn)換39。imshow(ycbcr)。if isrgb(i) a=(:,:,1)。 k(:,:,1)=filter2(fspecial(39。1 1 1。endend%這是亮度滑動(dòng)條的程序function ld_Callback(hObject, eventdata, handles)axes()。,[.9 .9 .9])。BackgroundColor39。=get(,39。value39。 case 39。 k(:,:,3)=filter2(fspecial(39。 k(:,:,2)=medfilt2(b)。end%這是濾波程序function lvbo_SelectionChangeF(hObject, eventdata, handles)str=get(hObject,39。if isrgb(x)ntsc=rgb2ntsc(x)。創(chuàng)建失敗39。if isrgb(x) msgbox(39。 end result(i,j)=h*g(i,j)。失敗39。nn=2。 imshow(log(abs(y)),[])。if isrgb() a=histeq((:,:,1))。xtick39。這是灰度圖像39。xtick39。speckle39。,p1)。 guidata(hObject,handles)。}。輸入?yún)?shù)1:39。if isrgb() x=()。p=inputdlg(prompt,39。}。39。defans={39。}。輸入放大倍數(shù):39。 gamma=p3。,39。imwrite(i,file)。 =x。endif nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。gui_State = struct(39。 y=flipud(m)。我認(rèn)為應(yīng)該是整個(gè)程序設(shè)計(jì)過(guò)程中對(duì)變量的設(shè)置沒(méi)有做好，應(yīng)該每次操作后，把處理后的數(shù)據(jù)保存在一個(gè)全局變量，這樣還要對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行在處理時(shí)，只要把這個(gè)全