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数字图像处理在matlab中的基本操作.pdf
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数字图像处理在 matlab 中的应用
1. 图像的缩放
图像的缩放是图像的空间域变换操作,可以认为是在输入图像和输出图像之间进行像素
-像素变换。图像插值操作是图像缩放的基本方法,基本原理是,估计像素点之间位置的像
素值,将输入图像和输出图像的变换在数字图像的约束下得以完善,有效的填充图像可能出
现的空白点。
图像的插值包括三种方法:1.最近邻插值,该算法中,输出图像中每一个像素点的值就
是与该点在输入图像中变换位置最临近采样点的值。2.双线性插值,该方法的输出像素值是
它在输入图像中 2*2 邻域采样点的平均值。3.双三次插值,相比于双线性插值,其插值邻域
大小为 4*4,插值效果好,但相应计算量也较大。
Matlab 图像处理工具箱中的函数 imresize 可以对图像进行缩放操作,同时指定以上所介
绍的插值方法作为其函数。以下基于 matlab 实现图像“hd1.bmp”的不同方式的缩放(这里
设置放大倍数为 2 倍)
%图像缩放操作代码:
>> J=imread('hd1.bmp'); %图像的读入
>> x1=imresize(J,2); %将图像以最近邻插值放大两倍
>> x2=imresize(J,2,'bilinear'); %将图像以双线性插值放大两倍
>> x3=imresize(J,2,'bicubic'); %将图像以双三次插值放大两倍
>> figure,imshow(J) %图像输出显示
>> figure,imshow(x1)
>> figure,imshow(x2)
>>figure,imshow(x3)
输入输出图像对比
图 1-1 原图输出
图 1-2 最近邻插值放大 2 倍输出
图 1-3 双线性插值放大 2 倍输出
图 1-4 双三次插值放大 2 倍输出
2. 图像的点处理-灰度变换/直方图调整
点处理是通过像元亮度值(灰度值)的变换来实现的。灰度变换是一种简单实用的方法,
它可使图像动态范围增大,图像对比度扩展,图像变清晰,特征明显。灰度变换可以分为比
例线性变换、分段线性变换和非线性灰度变换。
2.1 比例线性变换
比例线性变换是对单波段逐个像元进行处理的,它是将原图亮度值动态范围按线性关系
式扩展到指定范围或整个动态范围。假定原图像 f(x,y)的灰度范围是[a,b],希望变换后图像
的动态范围是[c,d],则可以用一下公式来实现变换:
f (x, y)
(d c)[ f (x, y) a]
c
(1-1)
b a
以下是比例线性变换的程序设计及实现:
>> x=imread('airforce.bmp'); %图像文件读入
>> I=rgbgray2(x); %该语句由后期修改,修改后影响原图输出效果
>> figure,imshow(I); %原图显示输出
>> f0=0;g0=0;
>> f1=10;g1=10;
>> f2=180;g2=1800;
>> f3=255;g3=255; %定义点以确定线段(此处随机定义)
>> figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3])
>> axistight,xlabel('f'),ylabel('g')
>> title('intensitytransformation') %绘制变换曲线
>> r1=(g1-g0)/(f1-f0);
>> b1=g0-r1*f0;
>> r2=(g2-g1)/(f2-f1);
>> b2=g1-r2*f1;
>> r3=(g3-g2)/(f3-f2);
>> b3=g2-r3*f2; %根据变量曲线点求出变量关系式
>> [m,n]=size(I);
>> J=double(I);
>> for i=1:m
for j=1:n
f=J(i,j);
g(i,j)=0;
if(f>=f1)&(f<=f2)
g(i,j)=r1*f+b2;
elseif(f>=f2)&(f<=f3)
g(i,j)=r3*f+b3; %计算各图像元变换后灰度值
end
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苦茶子12138
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