[電腦基礎(chǔ)知識(shí)]matlab圖像處理基礎(chǔ)實(shí)例-資料下載頁(yè)
2025-08-21 15:01本頁(yè)面
【正文】 。褪色前后 [x,map]=imread(39。39。)。 [y,newmap]=imapprox(x,map,20)。 imshow(x,map) figure,imshow(y,newmap) [x,map]=imread(39。39。)。 [y,newmap]=cmunique(x,map)。%由相同圖像產(chǎn)生索引圖像y和調(diào)色板newmap size(map)ans = 256 3 size(newmap)ans = 248 3繪制調(diào)色板 [x,map]=imread(39。39。)。 rgbplot(map)圖像輪廓線及直方圖計(jì)算 i=imread(39。39。)。 subplot(221) imshow(i)。 title(39。原始圖像39。) subplot(223) imcontour(i) title(39。圖像的輪廓線39。) subplot(122) imhist(i,64) title(39。圖像的直方圖39。)灰度倒置線性變換 d=imread(39。39。)。 colormap。 j=imadjust(d,[0 1],[1 0],)。 subplot(121) imshow(d) subplot(122) subimage(j)灰度直方圖 i=imread(39。39。)。 subplot(121) imshow(i) subplot(122) imhist(i) axis squareimadjust示例 i=imread(39。39。)。 j=imadjust(i,[.15 .9],[0 1])。 subplot(121) imshow(j) subplot(122) imhist(j) axis square i=imread(39。39。)。 j=imadjust(i,[0 .2],[ 1])。 subplot(221),imshow(i), subplot(222),imshow(j), subplot(223),imhist(i) subplot(224),imhist(j) [x,map]=imread(39。39。)。 j=ind2gray(x,map)。 j=imadjust(x,[],[],.5)。 imshow(x) holdCurrent plot held figure,imshow(j) i=imread(39。39。)。 j=histeq(i)。 subplot(221),imshow(i) title(39。原始圖像39。) subplot(222),imshow(j) title(39。直方圖均衡化處理以后的圖像39。) subplot(223),imhist(i,64) title(39。原始圖像直方圖39。) subplot(224),imhist(j,64) i=imread(39。39。)。 j=adapthisteq(i)。 subplot(221),imshow(i) subplot(222),imshow(j) subplot(223),imhist(i) subplot(224),imhist(j) i=imread(39。39。)。 subplot(221),imshow(i),title(39。原圖39。) i1=imnoise(i,39。gaussian39。,0,.02)。 subplot(222),imshow(i1),title(39。加入高斯噪聲39。) i2=imnoise(i,39。speckle39。,.02)。 subplot(223),imshow(i2),title(39。加入乘性噪聲39。) i3=imnoise(i,39。salt39。,.02)。 subplot(224),imshow(i3),title(39。加入椒鹽噪聲39。) i=imread(39。39。)。 i1=imnoise(i,39。gaussian39。,0,.02)。 subplot(121),imshow(i1),title(39。含噪圖片39。) h=[1 1 1。1 1 1。1 1 1]。 H=h/9。 j=conv2(i1,H)。Warning: CONV2 on values of class UINT8 is obsolete. Use CONV2(DOUBLE(A),DOUBLE(B)) or CONV2(SINGLE(A),SINGLE(B)) instead. In at 11 i=uint16(j)。 subplot(122),imshow(j,[]) title(39。3*3均值濾波結(jié)果39。) i=imread(39。39。)。 j=imnoise(i,39。salt39。,.02)。 k=medfilt2(j)。 subplot(121),imshow(j),title(39。含噪圖片39。) subplot(122),imshow(k),title(39。3*3中值濾波結(jié)果39。) i=imread(39。39。)。 j=imnoise(i,39。salt39。,.02)。 domain=[1 1 1。1 1 1。1 1 1]。 k=ordfilt2(j,1,domain)。 subplot(121),imshow(j),title(39。含噪圖片39。) subplot(122),imshow(k),title(39。3*3鄰域的最小值濾波圖片39。)注意：找不到wiener函數(shù) i=imread(39。39。)。 i=double(i)。 imshow(i,[]) h=[0 1 0。1 4 0。0 1 0]。 j=conv2(i,h,39。same39。)。 k=ij。 holdCurrent plot held figure imshow(k,[])i=imread(39。39。)。 subplot(211),imshow(i),title(39。pri39。) H=fspecial(39。laplacian39。)。%應(yīng)用laplacian濾波進(jìn)行圖像銳化 laplacianH=filter2(H,i)。%在5*5鄰域內(nèi)進(jìn)行維納濾波 subplot(223),imshow(laplacianH) title(39。laplacian算子銳化圖像39。) H=fspecial(39。prewitt39。)。 prewittH=filter2(H,i)。 subplot(224),imshow(prewittH) title(39。prewitt模板銳化圖像39。) i=imread(39。39。)。 j=imnoise(i,39。salt39。,.02)。 subplot(121),imshow(j),title(39。含噪圖片39。) j=double(j)。f=fft2(j)。 g=fftshift(f)。 [m,n]=size(f)。 n=3。d0=20。 n1=floor(m/2)。n2=floor(n/2)。 for i=1:mfor j=1:nd=sqrt((in1)^2+(jn2)^2)。h=1/(1+.414*(d/d0)^(2*n))。g(i,j)=h*g(i,j)。endend g=ifftshift(g)。 g=uint8(real(ifft2(g)))。 subplot(122),imshow(g) title(39。三階巴特沃斯濾波結(jié)果39。) rgb=imread(39。39。)。 subplot(221),imshow(rgb),title(39。pri39。) subplot(222),imshow(rgb(:,:,1)),title(39。red part39。) subplot(223),imshow(rgb(:,:,2)),title(39。green part39。) subplot(224),imshow(rgb(:,:,3)),title(39。blue part39。)
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