MATLAB 图像处理常用源代码 本文档提供了 MATLAB 进行图像处理的详细代码,涵盖图像读取、灰度转换、Sobel 算子、图像反转、灰度线性变换、非线性变换、直方图均衡化等多个方面的图像处理技术。 1. 图像读取和灰度转换 使用 `imread` 函数读取图像,并使用 `rgb2gray` 函数将图像转换为灰度图像。灰度图像的像素值范围从 0 到 255。 代码实现: ```matlab InputImage = imread('11.png'); GrayImage = rgb2gray(InputImage); ``` 2. Sobel 算子边缘检测 使用 Sobel 算子对图像进行边缘检测。Sobel 算子是一种常用的边缘检测算子,可以检测图像中的水平、垂直和对角线边缘。 代码实现: ```matlab GrayImage = double(GrayImage); [m n] = size(GrayImage); g = zeros(m, n); for i = 2:m-1 for j = 2:n-1 g(i, j) = GrayImage(i-1, j-1) + 2*GrayImage(i-1, j) + GrayImage(i-1, j+1) - GrayImage(i+1, j-1) - 2*GrayImage(i+1, j) - GrayImage(i+1, j+1); end end g(1, :) = 0; g(:, 1) = 0; g(m, :) = 0; g(:, n) = 0; ``` 3. 图像反转 使用线性变换将图像反转。 代码实现: ```matlab I = imread('xian.bmp'); J = double(I); J = -J + (256-1); H = uint8(J); subplot(1, 2, 1), imshow(I); subplot(1, 2, 2), imshow(H); ``` 4. 灰度线性变换 使用 `imadjust` 函数对图像进行灰度线性变换。 代码实现: ```matlab I = imread('xian.bmp'); I1 = rgb2gray(I); subplot(2, 2, 1), imshow(I); title('原始图像'); axis([50, 250, 50, 200]); axis on; J = imadjust(I1, [0.1 0.5], []); subplot(2, 2, 2), imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50, 250, 50, 200]); grid on; axis on; ``` 5. 非线性变换 使用对数变换对图像进行非线性变换。 代码实现: ```matlab I = imread('xian.bmp'); I1 = rgb2gray(I); subplot(1, 2, 1), imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50, 250, 50, 200]); grid on; axis on; J = double(I1); J = 40*(log(J+1)); H = uint8(J); subplot(1, 2, 2), imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50, 250, 50, 200]); grid on; axis on; ``` 6. 直方图均衡化 使用 `histeq` 函数对图像进行直方图均衡化。 代码实现: ```matlab I = imread('xian.bmp'); I = rgb2gray(I); figure; subplot(2, 2, 1), imshow(I); subplot(2, 2, 2), imhist(I); I1 = histeq(I); figure; subplot(2, 2, 1), imshow(I1); subplot(2, 2, 2), imhist(I1); ``` 7. 线性平滑滤波器 使用领域平均法对图像进行线性平滑滤波。 代码实现: ```matlab I = imread('xian.bmp'); subplot(2, 3, 1), imshow(I); title('原始图像'); I = rgb2gray(I); I1 = imnoi(I); ``` 这些代码实现了 MATLAB 中的图像处理技术,涵盖图像读取、灰度转换、边缘检测、图像反转、灰度线性变换、非线性变换、直方图均衡化和线性平滑滤波等多个方面。
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- sweetestsad2015-04-16总的说来还是不错的
- 幽落竹2021-06-22内容很多很清楚,除了前面有点问题后面大部分基本能实现,挺好的
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