(完整版)数字图像处理代码大全.pdf

【数字图像处理】是计算机科学中的一个重要领域，主要涉及对图像数据进行操作以提取有用信息、改善视觉效果或分析图像内容。在这个主题中，我们关注的是MATLAB编程环境下的几种基本图像处理技术，包括图像反转、灰度线性变换、非线性变换、直方图均衡化以及线性和非线性滤波。 1. **图像反转**：在MATLAB中，通过读取图像，将其转换为双精度类型，然后执行线性变换可以实现图像反转。`J = -J + (256-1)`这行代码实现了图像像素值的翻转，使得原来的最小值变成最大值，最大值变成最小值。将结果转换回无符号8位整型用于显示。 2. **灰度线性变换**：图像的灰度线性变换用于调整图像的亮度和对比度。`imadjust`函数在这里被用来进行局部拉伸，例如`J = imadjust(I1, [0.1 0.5], [])`会将原始图像灰度值在0.1到0.5之间的部分拉伸到0到1之间，增强这部分的对比度。 3. **非线性变换**：这里使用了对数变换，通过`J = 40 * log(J+1)`来实现。对数变换常用于增强图像中低灰度级别的细节，尤其是对于有较大动态范围的图像。 4. **直方图均衡化**：这是一种提高图像对比度的方法，通过重新分布图像的灰度级来扩大它们的动态范围。`histeq`函数实现了这一过程。它首先计算原始图像的直方图，然后通过直方图均衡化得到新的灰度映射关系，从而增强图像的对比度。 5. **线性平滑滤波器**：领域平均法是一种常见的降噪技术，如`filter2(fspecial('average', k), I1) / 255`所示，其中`fspecial('average', k)`创建一个k×k大小的平均滤波模板，用于平滑图像并减少椒盐噪声。较大的模板尺寸（如3x3、5x5等）会去除更多的噪声，但可能也会导致更多的细节损失。 6. **中值滤波器**：与线性平滑滤波不同，中值滤波器使用的是像素值的中值代替像素点处的值，特别适合去除椒盐噪声。在MATLAB中，`medfilt2`函数用于实现中值滤波，如`k1 = medfilt2(J)`，它会用3x3的模板对图像进行中值滤波。更大的模板尺寸（如5x5、7x7等）能更好地去除噪声，但可能会使图像边缘模糊。 以上所述是MATLAB在数字图像处理中的基础应用，涵盖了图像的变换和滤波两大类操作。这些技术在图像分析、识别、增强以及降噪等方面有着广泛的应用。