數(shù)字圖像處理課程設計--基于matlab的數(shù)字圖像處理(編輯修改稿)
2025-02-14 15:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 像格式，取補操作是對每個像素值都取補，即用像素類型最大值減去像素值，得到最終結果，用于將目標與背景調(diào)換和對相片底片圖像進行取補操作可得到真實景象。程序演示如下：I=imread(39。39。)。subplot(131),imshow(I),title(39。原圖像39。)。J=uint8(filter2(fspecial(39。gaussian39。),I))。K=imabsdiff(I,J)。subplot(132),imshow(K,[]),title(39。絕對差值后圖像39。)。L=implement(I)。subplot(133),imshow(L),title(39。圖像求反后39。)圖片效果：二、 圖像幾何運算幾何運算可改變圖像中各物體之間的空間關系。這種運算可以被看成是將（各）物體在圖像內(nèi)移動。一個幾何運算需要兩個獨立的算法。首先，需要一個算法來定義空間變換本身，用它來描述每個像素如何從其初始位置“移動”到終止位置，即每個像素的“運動”。同時，還需要一個用于灰度插值的算法，這是因為，在一般情況下，輸入圖像的位置坐標(x,y)為整數(shù)，而輸出圖像的位置坐標為非整數(shù)，反過來也如此。因此插值就是對變換之后的整數(shù)坐標位置的像素值進行估計。l 1圖像插值，matlab提供了三種差值方法：1最鄰近差值是最簡便的插值，在這種算法中，每一個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的值。最近鄰插值是工具箱函數(shù)默認使用的插值方法f（x）=f（xk）1/2(xk1+xk)x1/2(xk+xk+1)2雙線性插值，的輸出像素值是它在輸入圖像中22領域采樣點的平均值，它根據(jù)某像素周圍4個像素的灰度值在水平和垂直兩個方向上對其插值。3雙三次差值，核為三次函數(shù)，其插值鄰域的大小為44。它的插值效果比較好，但相應的計算量也比較大。l 圖像噪聲按噪聲和信號之間關系分為乘性噪聲和加性，按其與圖像之間的相關性分為無關噪聲和相關噪聲；為圖像添加噪聲函數(shù)調(diào)用為J=imoise(I,type,parameters)程序演示：I=imread(39。39。)。subplot(131),imshow(I),title(39。原圖像39。)。A=imnoise(I,39。gaussian39。,0,)。subplot(132),imshow(A),title(39。加高斯噪聲后圖像39。)。B=imnoise(I,39。speckle39。,)。subplot(133),imshow(B),title(39。加乘性噪聲后圖像39。)。圖片效果：l 圖像的旋轉(zhuǎn)在工具箱中的函數(shù)imrotate可用上述三種方法對圖像進行插值旋轉(zhuǎn)，默認的插值方法也是最鄰近插值法，數(shù)字圖像進行旋轉(zhuǎn)時，各像素坐標將會發(fā)生變化，使得旋轉(zhuǎn)之后不能正好落于整數(shù)坐標處，因此需進行差值。Imrotate的語法格式為：160
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