【正文】 _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。,39。input parameter 239。input gamma39。defans={39。,39。,39。}。input parameter 39。但是，這種方法并不能很好的讓用戶能夠?qū)D像進行任意的亮度和對比度變化調(diào)整，有時并不事先知道參數(shù)的值要多少，也不關(guān)心，而是任意調(diào)節(jié)的，直到滿意為止。由于imadjust函數(shù)有五個參數(shù)，所以原則上需要設(shè)計五個滑動條來調(diào)節(jié)對比度，這對用戶來說顯然比較麻煩，因此在設(shè)計的時候固定其中的三個參數(shù)，通過調(diào)節(jié)兩個參數(shù)的值來改變亮度和對比度。獲取滑動條參數(shù)的程序如下：=get(,39。)。value39。執(zhí)行該操作，調(diào)節(jié)滑動條到上圖所示位置，結(jié)果如下圖截圖在MATLAB中，用函數(shù)imcrop實現(xiàn)對圖像的剪切操作。Imcrop函數(shù)的調(diào)用格式如下： y=imcrop()。下圖就是對圖像的截圖：縮放功能在MATLAB中，用函數(shù)imresize來實現(xiàn)對圖像的放大或縮小。該函數(shù)的調(diào)用格式如下：B＝imresize(A，m，method)其中：參數(shù)method用于指定插值的方法，可選的值為“nearest”(最近鄰法),“bilinear”(雙線性插值)、“bicubic”(雙三次插值)，缺省值為“nearest”。3 4],經(jīng)過該函數(shù)處理后，原矩陣變?yōu)閇3 4。所以利用該函數(shù)也可以對圖像進行上下翻轉(zhuǎn)處理，但由于該函數(shù)針對二維數(shù)據(jù)的處理，所以在寫程序時，要對RGB圖像和灰度圖像分開處理，這就要用到isrgb函數(shù)來判斷，如果是灰度圖像，則可以直接用這個函數(shù)進行處理，否則就要對RGB圖像進行降維處理， for k=1:3 y(:,:,k)=flipud(x(:,:,k))。左右旋轉(zhuǎn)對圖像的左右翻轉(zhuǎn)也可以用fliplr函數(shù)來處理，同樣的，也要對灰度和彩色圖像分開處理，處理結(jié)果如圖：任意角度的旋轉(zhuǎn)經(jīng)常用到的噪聲有三種，高斯噪聲，椒鹽噪聲，乘性噪聲，可以通過以下三個函數(shù)來實現(xiàn)：y=imnoise(,39。,p1,p2)。salt amp。,p1)。speckle39。 %乘性噪聲p1，p2的參數(shù)也通過輸入對話框的形式得到，原圖加入高斯噪聲后結(jié)果如下所示： 用imhist函數(shù)對圖像數(shù)據(jù)進行直方圖統(tǒng)計，x=imhist((:,:,1))。 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)。bar(horz,x1)。 R直方圖顯示如下圖所示：均衡后的圖像如下圖所示：：頻譜圖為了得到圖像的頻譜圖，先要對數(shù)據(jù)進行傅里葉變換，用fft2函數(shù)對二維數(shù)據(jù)進行快速傅里葉變換，同時為了更好的觀察頻譜圖，需要把fft2變換后的數(shù)據(jù)進行平移，利用fftshift函數(shù)，把快速傅里葉變換的DC 組件移到光譜中心。如下圖所示：高通濾波器axes()。if isrgb(x) msgbox(39。,39。)。gaussian39。 %加高斯噪聲f=double(y1)。 % 傅立葉變換g=fftshift(k)。nn=2。 %截止頻率為3m=fix(M/2)。for i=1:M for j=1:N d=sqrt((im)^2+(jn)^2)。 else h=1。 endendresult=ifftshift(result)。y3=uint8(real(y2))。 end低通濾波器axes()。if isrgb(x) msgbox(39。,39。)。salt amp。)。 % 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，不支持圖像的無符號整型的計算g=fft2(f)。 % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣[M,N]=size(g)。 % 二階巴特沃斯(Butterworth)低通濾波器d0=10。 n=fix(N/2)。 h=1/(1+*(d/d0)^(2*nn))。 endendresult=ifftshift(result)。y3=uint8(real(y2))。 % 顯示濾波處理后的圖像end ； 執(zhí)行后的效果如下圖所示：用j=im2bw(x)。x=()。 imshow(HSV)。this is a gray image,can not convert39。error39。end轉(zhuǎn)換后的結(jié)果為：在BUTTON GROUP中添加了四個RADIO BUTTON來實現(xiàn)灰度圖像邊沿檢測的功能。例如sobel這部分函數(shù)實現(xiàn)邊沿檢測程序為： case 39。 BW=edge(y,39。)。執(zhí)行后效果圖：。在設(shè)計好figure文件以后，每次打開都要從gui的open exiting gui中打開，才能進行編輯。比如，彩色圖像的濾波處理，直方圖均衡等。在本次課程設(shè)計中，我均對每個程序的開始時，用if isrgb（x）進行判斷。MATLAB不僅具有強大的數(shù)值運算功能，也同樣具有非常強大的二維和三維繪圖功能，尤其擅長于各種科學(xué)運算結(jié)果的可視化。MATLAB的圖形命令格式簡單，可以使用不同的線形、彩色、數(shù)據(jù)點標記等來修飾圖像，也可以設(shè)計出圖形用戶界面，方便地進行人機交互。而且許多函數(shù)的編寫都要用到C 語言，對C語言也有一定得要求。由于其中包含了四個子功能，實現(xiàn)的時候要用到SWITCH函數(shù)。string39。axes()。原圖39。case 39。BW=edge(y,39。)。case 39。BW=edge(y,39。)。case 39。BW=edge(y,39。)。end。所以我想能不能把figure文件轉(zhuǎn)換成可執(zhí)行文件exe。在打開可執(zhí)行文件時雖然不比安裝MATLAB，但是需要安裝相應(yīng)的補丁來支持底層文件才能執(zhí)行。在設(shè)計過程中碰到了很多的問題，通過這些問題，使自己分析問題，解決問題的能力得到了較大的提高。*.*39。Loading of image39。if isequal(name,0)|isequal(path,0) errordlg(39。,39。) return。 axes()。 =y。 guidata(hObject,handles)endfunction save_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to save (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) [filename,pathname] = uiputfile(39。,39。)。no file saved39。error39。 return。()。imwrite(i,file)。close all。編輯菜單欄：%function huidu_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to huidu (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)axes()。 imshow(y)。This is already a gray level image39。failed to convert39。end %function Untitled_2_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to Untitled_2 (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)%function liangdu_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to liangdu (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA) prompt={39。,39。,39。}。[0 ]39。[0 1]39。139。 p=inputdlg(prompt,39。,1,defans)。 p2=str2num(p{2})。 gamma=p3。 y=imadjust(x,p1,p2,gamma)。 imshow(y)。HandleVisibility39。ON39。axes()。imshow(y)。prompt={39。}。239。p=inputdlg(prompt,39。,1,defans)。y=imresize(,p1,39。)。% function suoxiao_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to suoxiao (see GCBO)% eventdata reserved to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)axes()。input the magnification times:39。 defans={39。}。input the magnification times39。p1=str2num(p{1})。nearest39。  imshow(y)。x=()。endimshow(