MATLAB - 图像处理几个实用代码

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MATLAB实用源代码

图像读取及灰度变换

I=imread('F:\\A\\2.bmp');%读取图像 subplot(1,2,1),imshow(I) %输出图像 title('原始图像') %在原始图像中加标题 subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图

title('原始图像直方图') %在原图直方图上加标题 图像旋转

I = imread('cameraman.tif'); figure,imshow(I); theta = 30;

K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta. figure, imshow(K) 边缘检测

I = imread('cameraman.tif'); J1=edge(I,'sobel'); J2=edge(I,'prewitt'); J3=edge(I,'log');

subplot(1,4,1),imshow(I); subplot(1,4,2),imshow(J1); subplot(1,4,3),imshow(J2); subplot(1,4,4),imshow(J3);

1.图像反转

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I);

J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J);

subplot(1,3,1),imshow(I); title('六张重建图片') subplot(1,3,2),imshow(m); title('四张重建图片') subplot(1,3,3),imshow(l); title('原图')

2.灰度线性变换

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

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axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on; %显示坐标系

J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换

MATLAB 程序实现如下： 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; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 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; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化

MATLAB 程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure;

subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I);

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I1=histeq(I); figure;

subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1);

5. 线性平滑滤波器

用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： I=imread('a10.bmp'); subplot(231) imshow(I)

title('原始图像')

I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1)

title(' 添加椒盐噪声的图像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波 k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;

k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波 k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波 subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板均值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板均值滤波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板均值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板均值滤波'); 6.中值滤波器

用MATLAB实现中值滤波程序如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I);

J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);

subplot(231),imshow(I);title('原图像');

subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像'); k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波 k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波 k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波 k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波 subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 '); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波'); 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

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grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1); title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子 J=filter2(H,I1); %卷积运算 subplot(2,2,3),imshow(J); title('sobel算子锐化图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子 J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算 subplot(2,2,4),imshow(J1); title('拉普拉斯算子锐化图像'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 8.梯度算子检测边缘

用 MATLAB实现如下： I=imread('a5.bmp'); subplot(2,3,1); imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,3,2); imshow(I1); title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=edge(I1,'roberts'); figure;

subplot(2,3,3); imshow(I2);

title('roberts算子分割结果'); axis([50,250,50,200]);

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grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=edge(I1,'sobel'); subplot(2,3,4); imshow(I3);

title('sobel算子分割结果'); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I4=edge(I1,'Prewitt'); subplot(2,3,5); imshow(I4);

title('Prewitt算子分割结果 '); axis([50,250,50,200]);

grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 9.LOG算子检测边缘

用 MATLAB程序实现如下： I1=imread('a10.bmp'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('原始图像'); subplot(2,2,2); imshow(I1); title('灰度图像'); I2=edge(I1,'log'); subplot(2,2,3); imshow(I2);

title('log算子分割结果'); 10.Canny算子检测边 缘 用MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1); imshow(I);

title('原始图像') I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1); title('灰度图像'); I2=edge(I1,'canny'); subplot(2,2,3); imshow(I2);

title('canny算子分割结果');

11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）