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基于matlab的圖像處理(留存版)

2026-01-12 21:55上一頁面

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【正文】 勢。 ( 1)、將一個 RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。 、 編輯 、灰度 由于 RGB 圖像是三維圖像,所以圖像數(shù)據(jù)是一個三維數(shù)組,為了顯示灰度圖像,把三維圖像降為二維,可以只取其中的二維數(shù)據(jù),實現(xiàn)方法程序為: y=((:,:,1))。 由于該函數(shù)有五個參數(shù)需要輸入,為了方便用戶改變,所以這里設(shè)計一個輸入對話框,用戶通過對話框把五個參數(shù)賦值給 [low_in high_in],[low_out high_out],gamma 這五個參數(shù), 如下一組命令建立了如圖所示的輸入對話框: prompt={39。,1,defans)。插值方法可選用三種方法,最近鄰插值 ,雙線性插值,雙三次插值。,p1)。 imshow(k)。 x=()。 n=fix(N/2)。 else y1=imnoise(x,39。 y2=ifft2(result)。% rgb模型轉(zhuǎn) ntsc模型 rgb2ycbcr(x)。 g=b39。 通過查找資料,了解到 在生成可執(zhí)行性文件之前,需要進行一系列編譯環(huán)境方面的配置: 要將用 Matlab 語言編寫的函數(shù)文件編譯成可獨立執(zhí)行的 *.exe 文件 (即可脫離 Matalab 環(huán)境的執(zhí)行程序 ),首先要安裝和配置好 Matlab Compiler,一般來說,在安裝 Matlab 時就已經(jīng)安裝了相應(yīng)版本的 Matlab Compiler。gui_OutputF39。 if isequal(name,0)|isequal(path,0) errordlg(39。 if isequal([filename,pathname],[0,0]) errordlg(39。 else msgbox(39。,39。,39。,1,defans)。 p1=str2num(p{1})。 y=imresize(,p1,39。nearest39。)。 imshow(y)。 x=()。,1,defans)。輸入?yún)?shù) 39。 %缺省值 p=inputdlg(prompt,39。}。,39。 axes()。ON39。,39。 else h=histeq()。)。 end end result=ifftshift(result)。 % 傅立葉變換 g=fftshift(k)。 if isrgb(x) msgbox(39。 bw=bwmorph(j,39。 if isrgb(x) HSV=rgb2hsv(x)。 end function ycbcr_Callback(hObject, eventdata, handles) %RGB 轉(zhuǎn) YCBCR axes()。)。 imshow(k)。 imshow(k) case 39。average39。defaultUicontrolBackgroundColor39。), get(0,39。 y=imadjust(x,[0 ],[0 1],)。 imshow(y)。 imshow(k)。 imshow(k)。自適應(yīng)濾波 39。 set(,39。這是灰度圖像 ,不能轉(zhuǎn)換 39。 axes()。失敗 39。 y3=uint8(real(y2))。gaussian39。 n=fix(N/2)。 if isrgb(x) msgbox(39。 k(:,:,1)=a。ytick39。)。HandleVisibility39。 =y。 guidata(hObject,handles)。}。,39。3039。 else x=()。 p1=str2num(p{1})。,1,defans)。輸入放大倍數(shù) 39。 p=inputdlg(prompt,39。}。239。 axes()。 defans={39。 close(gcf)。*.bmp39。*.bmp39。gui_Singleton39。 但是后來發(fā)現(xiàn)其實只要用 imrotate 函數(shù)就可以解決問題。 if isrgb() a=x(:,:,1)。轉(zhuǎn)換失敗 39。 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。這是彩色圖像 ,不能通過低通濾波器 39。 % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣 [M,N]=size(g)。 除了 顯示數(shù)據(jù)的直方圖統(tǒng)計外,還可以對圖像進行均衡處理,所用到的函數(shù)是 histeq,這兩個函數(shù) 同樣只使用于二維數(shù)據(jù),所以 也要對二維和三維數(shù)據(jù)分開處理。 c=(:,:,3)。,p1,p2)。該操作剪切的是圖像中的一個矩形子圖,用戶可以通過參數(shù)指定這個矩形四個頂點的坐標(biāo),也可以交互地用鼠標(biāo)選取這個矩形。139。,39。 、保存 同樣也通過對話框的形式 來 保存圖像數(shù)據(jù), 通過 uigetfile 函數(shù)選擇文件名和路徑,用 getimage( gca)取出坐標(biāo) 2變換后的圖像數(shù)據(jù)保存到變量 i,最后用 imwrite函數(shù),把數(shù)據(jù) i 存到指定的文件。比較去噪效果 。 MATLAB 既是一種直觀、高效的計算機語言 ,同時又是一個科學(xué)計算平臺。 4) 編寫程序通過最近鄰插值和雙線性插 值 等算法 將 用戶所選取的圖像區(qū)域進行 放大和縮小整數(shù)倍 的操作,并保存,比較幾種插值的效果。 Uigetfile 函數(shù)的調(diào)用格式為 [name,path]=yigetfile(… ), 在按下對話框中的執(zhí)行按鈕“打開”后,返回選擇的文件名和路徑,分別保存到“ name”和“ path”中。 imshow(y)。,39。value39。 一般 來說,旋轉(zhuǎn)后的圖像會比原圖大, 用戶可以指定“ crop”參數(shù)對旋轉(zhuǎn)后的圖像進行剪切 (取圖像的中間部分 ),使返回的圖像與原圖大小相同。%平滑濾波 同樣的, 這些函數(shù)也是針對二維數(shù)據(jù),所以要先判斷是彩色圖像還是灰度圖像,然后分別進行處理,下面是對彩色圖像的自適應(yīng)濾波處理: i=。 其中, x 矩陣的數(shù)據(jù)是 0~255 灰度值的統(tǒng)計個數(shù),如果直接對 x 矩陣數(shù)據(jù)進行圖形圖顯示,由于有 256 個數(shù)據(jù),在坐標(biāo)系中就會很密集,為了更清楚的顯示條形圖,所以在程序設(shè)計時,把 x 數(shù)據(jù)進行部分提取, x1=x(1:10:256)。 %加高斯噪聲 f=double(y1)。 end 、通過低通濾波器 13 axes()。 % 二階巴特沃斯 (Butterworth)低通濾波器 d0=10。 else msgbox(39。 我認為應(yīng)該是整個程序設(shè)計過程中對變量的設(shè)置沒有做好,應(yīng)該每次操作后,把處理后的數(shù)據(jù)保存在一個全局變量,這樣還要對處理后的數(shù)據(jù)進行在處理時,只要把這個全局變量作為原始數(shù)據(jù)帶入就可。 y=flipud(m)。 gui_State = struct(39。 end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainf(gui_State, varargin{:})。 =x。 imwrite(i,file)。,39。 gamma=p3。輸入放大倍數(shù) :39。}。 defans={39。39。}。 p=inputdlg(prompt,39。 if isrgb() x=()。輸入?yún)?shù) 1:39。}。 guidata(hObject,handles)。,p1)。speckle39。xtick39。這是灰度圖像 39。xtick39。 if isrgb() a=histeq((:,:,1))。 imshow(log(abs(y)),[])。 nn=2。失敗 39。 end result(i,j)=h*g(i,j)。 if isrgb(x) msgbox(39。創(chuàng)建失敗 39。 if isrgb(x) ntsc=rgb2ntsc(x)。 end %這是濾波程序 function lvbo_SelectionChangeF(hObject, eventdata, handles) str=get(hObject,39。 k(:,:,2)=medfilt2(b)。 k(:,:,3)=filter2(fspecial(39。 case 39。value39。 =get(,39。BackgroundColor39。,[.9 .9 .9])。 end end %這是亮度滑動條的程序 function ld_Callback(hObject, eventdata, handles) axes()。1 1 1。 k(:,:,1)=filter2(fspecial(39。 if isrgb(i) a=(:,:,1)。 imshow(ycbcr)。這是灰度圖像 ,不能轉(zhuǎn)換 39。 imshow(bw)。轉(zhuǎn)換失敗 39。 d0=3。 imshow(y3)。 pepper39。 x=()。 end function junheng_Callback(hObject, eventdata, handles) %直方圖均衡 set(,39。 if isrgb() x=imhist((:,:,3))。 horz=1:10:256。 axes()。}。 p1=str2num(p{1})。 p2=str2num(p{2})。 imshow(y)。 function right90_Callback(hObject, eventdata, handles) %右轉(zhuǎn) 90 度 axes()。 if isrgb() for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。 prompt={39。 function shuangxian_Callback(hObject, eventdata, handles) %雙線性縮小 axes()。 imshow(y)。)。nearest39。 axes()。 p=inputdlg(prompt,39。轉(zhuǎn) 換失敗 39。出錯 39。出錯 39。, [] , ... 39。當(dāng)然,如果你的計算機里根本就沒有安裝其他任何語言的編譯器,也可選擇Matlab 自帶的 Lcc 編譯器,其實這個編譯器對大多數(shù)用戶已經(jīng)夠用 了 (我就是選擇的 Matlab 自帶的 Lcc 編譯器 )。 y(:,:,2)=g。 一個函數(shù)只能 對灰度圖像 處理 , 不能 對 RGB 圖像 處理,那么如何才能對 RGB 圖像處理呢? 這主要是對 MATLAB 函數(shù)的不夠清楚,用到的很多函數(shù)是針對二維數(shù)據(jù)的,而 RGB 圖像的數(shù)據(jù)是一個三維矩陣,所以處理要與灰度圖像不同, 在開始的時候,我認為應(yīng)該找一個能夠應(yīng)用于三維矩陣的函數(shù),結(jié)果卻沒找到,后來想到可以把三維數(shù)據(jù)進行降維處理, 同樣使用二維的函數(shù),只要是同樣處理三次。 % 顯示濾波處理后的圖像 end 、 灰度圖像處理 、二值圖像 用 j
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