【導(dǎo)讀】Matlab是MATrixLABoratory的縮寫，是由美國MathWorks公司。是國際公認(rèn)的優(yōu)秀數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件之一。時(shí)至今日，經(jīng)過MathWorks公司的不。斷完善，Matlab已經(jīng)發(fā)展成為適合多學(xué)科，多種工作平臺(tái)的功能強(qiáng)大的大型軟件。動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等高級課程的基本數(shù)學(xué)工具。Matlab的主要特點(diǎn)有：①語言簡潔緊湊，使。用方便靈活，庫函數(shù)機(jī)器豐富；②運(yùn)算符豐富；③具有結(jié)構(gòu)化的控制語句（如for循環(huán)，高級程序相比，程序執(zhí)行速度較慢。它將數(shù)值分析、矩陣計(jì)算、圖形圖像處理、信號處。程運(yùn)用提供了一種功能強(qiáng)、效率高的編程工具［１］。圖像濾波、濾波器、圖像變換、圖像類型轉(zhuǎn)換等。式不符，將引起錯(cuò)誤。割、球墨鑄鐵組織的定位、組織特征的提取及對提取的組織的特征分析等。球墨鑄鐵組織進(jìn)行金相分析。邊緣檢測、灰度圖的二值化等;直方圖均衡化、圖像增強(qiáng)、中值濾波等.是其原始的形態(tài)，是連續(xù)變換的模擬量。圖像平滑的主要目的是減少圖像噪聲。實(shí)現(xiàn)中值濾波；ordfilt2是二維統(tǒng)計(jì)順序?yàn)V波，它是中值濾波的推廣；基本的流程圖表2。

　　

【正文】 像變換 (1)傅里葉變換、反變換、 I=imread(39。39。)。 A=rgb2gray(I)。 x1=fft2(A)。 x2=fftshift(x1)。 x3=ifft(x1)/10。 figure, subplot(1,4,1)。 imshow(A) title(39。原圖 39。)。 subplot(1,4,2)。 imshow(x1) title(39。頻譜圖 39。)。 subplot(1,4,3)。 imshow(log(abs(x2)+1),[0 10])。 title(39。直流分量移至頻譜圖中心 39。)。 subplot(1,4,4)。 imshow(x3,[0 10]) title(39。傅里葉反變換 39。)。 (2)DCT 變換、反變換 X=imread(39。39。)。 I=rgb2gray(X)。 subplot(1,3,1)。 imshow(I)。 title(39。原圖 39。)。 subplot(1,3,2)。 J=dct2(I)。 imshow(log(abs(J)),[0 20])。 title(39。二維離散余弦變換 39。)。 subplot(1,3,3)。 K=idct2(J)/20。 imshow(K,[0 20])。 title(39。二維離散反余弦變換 39。)。 (3)利用 DCT 變換壓縮圖像 I=imread(39。39。)。 A=rgb2gray(I)。 B=DCT2(A)。 B(abs(B))=0。 C=idct2(B)/255。 figure, subplot(1,3,1)。 imshow(A)。 title(39。原圖 39。)。 subplot(1,3,2)。 imshow(B)。 title(39。二維離散余弦變換頻譜圖 39。)。 subplot(1,3,3)。 imshow(C)。 title(39。壓縮后圖像 39。)。 三、圖像增強(qiáng) （一）灰度圖像增強(qiáng) （ 1）線性變換法 clc。 clear all。 I=imread(39。39。)。 A=rgb2gray(I)。 colormap。 imshow(A)。%設(shè)置圖像倒數(shù)參數(shù) j=imadjust(A,[0 1],[1 0],)。 figure。subimage(j) (2)灰度圖像的非線性變換（之對數(shù)） I=imread(39。39。)。 colormap imshow(I) J=double(I)。 J=45*log(J+1)。 I=uint8(J)。 figure,subimage(J) (二 )直方圖校正 直方圖均衡 I=imread(39。39。)。 B=rgb2gray(I)。 imshow(B,[40 255])。 figure, imhist(B) title(39。直方圖 39。) J=imadjust(B,[ ],[0 1])。 figure, imhist(B,64) title(39。均衡直方圖 39。) 四、濾波 I=imread(39。39。)。 figure, B=rgb2gray(I)。 C=imnoise(B,39。salt amp。 pepper39。,)。 D=imfilter(B,fspecial(39。average39。,3))。 E=medfilt2(B)。 subplot(1,3,2) imshow(D) title(39。均值濾波 39。) subplot(1,3,3) imshow(D) title(39。中值濾波 39。) subplot(1,3,1) imshow(C) title(39。加入椒鹽噪聲圖像 39。) 五、銳化處理 I=imread(39。39。)。 A=rgb2gray(I)。 figure, subplot(2,3,1),imshow(A)。 title(39。原圖 39。)。 hs=fspecial(39。sobel39。)。 S=imfilter(A,hs)。 hp=fspecial(39。prewitt39。)。 P=imfilter(A,hs)。 A=double(A)。%雙精度型 H=[0 1 0,1 4 1,0 1 0]。%拉普拉斯算子 J=conv2(A,H,39。same39。)。 K=AJ。 subplot(2,3,2),imshow(K)。 title(39。拉普拉斯銳化圖像 39。)。 B=edge(A,39。roberts39。,)。 subplot(2,3,3),imshow(B)。 title(39。羅伯特銳化圖像 39。)。 subplot(2,3,4),imshow(S)。 title(39。sobel算子銳化圖像 39。)。 subplot(2,3,5),imshow(P)。 title(39。prewitt算子銳化圖像 39。)。 六、閾值分割 A=imread(39。39。)。 figure subplot(1,4,1), imshow(A)。 title(39。原圖像 39。) B=im2bw(A,91/255)。 subplot(1,4,2), imshow(B)。 title(39。閾值 91的圖像 39。) C=im2bw(A,71/255)。 subplot(1,4,3), imshow(C)。 title(39。閾值 71的圖像 39。) D=im2bw(A,140/255)。 subplot(1,4,4), imshow(D)。 title(39。閾值 140的圖像 39。) 七、邊緣檢測 I=imread(39。39。)。 A=rgb2gray(I)。 figure subplot(1,4,1), imshow(A)。 title(39。原圖像 39。) B=edge(A,39。sobel39。,)。%edge邊緣檢測函數(shù) subplot(1,4,2), imshow(B)。 title(39。sobel算子檢測 39。) C=edge(A,39。roberts39。,)。% subplot(1,4,3), imshow(C)。 title(39。roberts算子檢測 39。) D=edge(A,39。prewitt39。,)。 subplot(1,4,4), imshow(D)。 title(39。prewitt算子檢測 39。) 八、放縮 A=imread(39。39。)。 imshow(A)。 title(39。原圖 39。) B=imresize(A,2) figure, imshow(B)。 title(39。二倍圖 39。) C=imresize(A,) figure imshow(C) title(39。二分之一圖 39。) 九、旋轉(zhuǎn) A=imread(39。39。)。 figure subplot(1,4,1), imshow(A)。 title(39。原圖像 39。) B=imrotate(A,30,39。nearest39。)。 subplot(1,4,2), imshow(uint8(B))。 title(39。旋轉(zhuǎn) 30度圖像 39。) C=imrotate(A,45,39。nearest39。)。 subplot(1,4,3), imshow(uint8(C))。 title(39。旋轉(zhuǎn) 45度圖像 39。) D=imrotate(A,60,39。nearest39。)。 subplot(1,4,4), imshow(uint8(D))。 title(39。旋轉(zhuǎn) 60度圖像 39。) 十、鏡像 A1=imread(39。39。)。 A1=double(A1)。 Figure， subplot(1,4,1), imshow(uint8(A1))。 H=size(A1)。 title(39。原像 39。) A2(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=A1(H(1):1:1,1:H(2),1:H(3))。%垂直鏡像 subplot(1,4,2), imshow(uint8(A2))。 title(39。垂直鏡像 39。) A3(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=A1(1:H(1),H(2):1:1,1:H(3))。%水平鏡像 subplot(1,4,3), imshow(uint8(A3))。 title(39。水平鏡像 39。) A4(1:H(1),1:H(2),1:H(3))=A1(H(1):1:1,H(2):1:1,1:H(3))。%對角鏡像 subplot(1,4,4), imshow(uint8(A4))。 title(39。對角鏡像 39。) 十一、剪切 A1=imread(39。39。)。 A2=imcrop(A1,[75 68 100 110])。 figure subplot(1,2,1), imshow(A1)。 title(39。原像 39。) subplot(1,2,2), imshow(A2)。 title(39。剪切后圖像 39。)