matlab圖像處理命令-資料下載頁
2025-05-07 18:10本頁面
【正文】 2,3,5),imshow(J1) ,title(‘GrayJ39。) ? subplot(2,3,6),imshow(K1) ,title(‘GrayK39。) ? I =imread(39。39。)。 ? J=imadjust(I,[],[],)。 ? K=imadjust(J,[],[],1/)。 ? subplot(2,3,1),imshow(I) ,title(39。RGBI39。) ? subplot(2,3,2),imshow(J) ,title(39。RGBJ39。) ? subplot(2,3,3),imshow(K) ,title(39。RGBK39。) ? % ? I1=rgb2gray(I)。 ? J1=imadjust(I1,[],[],)。 ? K1=imadjust(J1,[],[],1/)。 ? subplot(2,3,4),imshow(I1) ,title(‘GrayI39。) ? subplot(2,3,5),imshow(J1) ,title(‘GrayJ39。) ? subplot(2,3,6),imshow(K1) ,title(‘GrayK39。) 對(duì)比度增強(qiáng) ?灰度調(diào)整 ?對(duì)數(shù)變換 只對(duì)“灰度”圖像有效 對(duì)比度增強(qiáng) ?Gamma校正 ?Gamma因子的取值決定了輸入圖像到輸出圖像的灰度映射方式，即決定了增強(qiáng)低灰度級(jí)還是高灰度級(jí)。 平滑濾波 ?中值濾波 平滑濾波 ?平滑技術(shù)用于平滑圖像中的噪聲 ?基本方法是：求像素灰度的平均值和中值 ?Matlab工具箱中提供的去噪的方法： ?線性濾波 ?中值濾波 ?自適應(yīng)濾波 平滑濾波 銳化 ? 銳化技術(shù)用于加強(qiáng)圖像中的目標(biāo)邊界和圖像細(xì)節(jié)。常用的方法是在空間域中對(duì)圖像進(jìn)行微分處理，也可以在頻域中運(yùn)用高通濾波技術(shù)。 ? 因?yàn)樾枰J化的邊界可能是任意走向的，因此需要銳化算子是無向的，即無論邊界是什么走向，只要幅度相同，算子的輸出就相同 ——梯度算子、拉氏算子 I = imread(‘39。)。 ? subplot(2,2,1),imshow(I)。 ? BW1 = edge(I,39。roberts39。)。 ? %進(jìn)行 Roberts算子邊緣檢測(cè)，門限值采用默認(rèn)值 ? BW2 = edge(I,39。prewitt39。)。 ? %進(jìn)行 Prewitt算子邊緣檢測(cè)，門限值采用默認(rèn)值 ? BW3 = edge(I,39。sobel39。)。 ? %進(jìn)行 Sobel算子邊緣檢測(cè)，門限值采用默認(rèn)值 ? subplot(2,2,2), imshow(BW1,[])。 ? subplot(2,2,3), imshow(BW2,[])。 ? subplot(2,2,4), imshow(BW3,[])。 Matlab邊緣檢測(cè)程序， Roberts, Prewitt, Sobel算法比較
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