數(shù)字圖像處理課設(shè)基于matlab的復(fù)雜圖像目標(biāo)提取(專業(yè)版)
【正文】 end for i=1:m1 figure(2)。imshow(M)。K2=double(N2)。均值低通濾波39。imshow(M,[])。 D=D+255。1,1,1]。 圖像的濾波相關(guān)程序：H=fspecial(39。實際上在一定鄰域范圍內(nèi)具有最大或最小灰度值這一特性的，除了噪聲點，還包括圖像中的邊緣點、線性特征點等。同時強度直方圖是調(diào)整圖像對比度的重要依據(jù)直方圖實現(xiàn)方法：對一幅灰度圖像從上到下，從左到右掃描每個像素值，在每個灰度值上計算像素數(shù)目，不同的灰度值，并以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)完成圖像直方圖的繪制。本次課設(shè)用MATLAB處理時，首先對圖片進(jìn)行基礎(chǔ)的處理，包括彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰色圖像的處理、二值處理、直方圖的分析、濾波處理以及利用各種算法對圖像進(jìn)行邊緣化處理等操作。直方圖圖形化顯示不同的像素值在不同的強度值上的出現(xiàn)頻率，對于灰度圖像來說強度，范圍為[0~255]之間，對于RGB的彩色圖像可以獨立顯示三種顏色的強度直方圖。中值濾波自產(chǎn)生便被廣泛應(yīng)用于各種對噪聲的處理中。G:\39。subplot(2,3,3),imhist(K)。num=[123 201 196 218]。G:\39。subplot(2,3,2)。N1=filter2(M1,K)。)。 [x,y]=size(temp)。,39。imshow(M)。Prewitt算子邊緣檢測39。G:\39。)。end 相同顏色的目標(biāo)圖像的提取采用對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行劃分，然后依據(jù)不同的區(qū)域?qū)δ繕?biāo)圖像進(jìn)行提取。1,0,1]。F{1}=double(filter2(H,M))。其原理是在圖像空間利用兩個方向模板與圖像進(jìn)行鄰域卷積來完成的，這兩個方向模板一個檢測水平邊緣，一個檢測垂直邊緣?；叶裙卜譃?56階。但是此方法有一個很大的局限性，就是無法處理相同顏色的目標(biāo)圖像，因此經(jīng)過對資料的查閱和老師的幫助，我找到了解決方法，對相同顏色的圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，然后再對處于不同區(qū)域的目標(biāo)圖像分別進(jìn)行提取。采用的是利用MATLAB生成圖片的直方圖，然后從直方圖上得出不同顏色所對應(yīng)的灰度，再灰度對不同顏色的圖像分別進(jìn)行提取。并且在實驗中對灰度圖像的處理可以很大程度上提高運算的速率以及效果。原彩色圖39。G:\39。Prewitt算子邊緣檢測39。也從中收獲到了很多知識，也為接下來的學(xué)習(xí)打下了良好的基礎(chǔ)。average39。M2=[1,0,1。 end end end subplot(2,2,I1) imshow(D,[])。m=zeros(2,m1)。 figure(3)。Perimeter39。[m,n]=size(N)。subp
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