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1、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(1,2,1,imshow(I; subplot(1,2,2,imshow(H; 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; axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I; subplot(2,2,2,imshow(I1; title(灰
2、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
3、,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
4、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; 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 MA TLAB 实现领域平均法抑制噪声程序: I=imread(xian.bmp; subplot(231 imshow(I title(原始图像 I=rgb2
5、gray(I; I1=imnoise(I,salt 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; %进行 5*5 模板平滑滤波 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;ti
6、tle(3*3 模板平滑滤波 ; subplot(234,imshow(k2;title(5*5 模板平滑滤波 ; subplot(235,imshow(k3;title(7*7 模板平滑滤波 ; subplot(236,imshow(k4;title(9*9 模板平滑滤波 ; 6.中值滤波器 用 MA TLAB 实现中值滤波程序如下 : I=imread(xian.bmp; I=rgb2gray(I; J=imnoise(I,salt subplot(231,imshow(I;title(原图像 ; subplot(232,imshow(J;title(添加椒盐噪声图像 ; k1=medfi
7、lt2(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 Sob
8、el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; 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(
9、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 MA TLAB 实现如下 : I=imread(xian.bmp; subplot(2,3,1; imshow(I;
10、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; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=e
11、dge(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 MA TLAB 程序实现如下 : I=imread(xian.bmp; subplot(2,2,1; i
12、mshow(I; title(原始图像 ; I1=rgb2gray(I; 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 MA TLAB 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; su
13、bplot(2,2,3; imshow(I2; title(canny算子分割结果 ; 11.边界跟踪 (bwtraceboundary函数 clc clear all I=imread(xian.bmp; figure imshow(I; title(原始图像 ; I1=rgb2gray(I; %将彩色图像转化灰度图像 threshold=graythresh(I1; % 计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限 BW=im2bw(I1, threshold; %将灰度图像转化为二值图像 figure imshow(BW; title(二值图像 ; dim=size(BW; col=round
14、(dim(2/2-90; %计算起始点列坐标 row=find(BW(:,col,1; % 计算起始点行坐标 connectivity=8; num_points=180; contour=bwtraceboundary(BW,row,col,N,connectivity,num_points; %提取边界 figure imshow(I1; hold on; plot(contour(:,2,contour(:,1, g,LineWidth ,2; title(边界跟踪图像 ; 12.Hough变换 I= imread(xian.bmp; rotI=rgb2gray(I; subplot(2
15、,2,1; imshow(rotI; title(灰度图像 ; axis(50,250,50,200; grid on; axis on; BW=edge(rotI,prewitt; subplot(2,2,2; imshow(BW; title(prewitt 算子边缘检测后图像 ; axis(50,250,50,200; grid on; axis on; H,T,R=hough(BW; subplot(2,2,3; imshow(H,XData,T,YData,R,InitialMagnification,fit; title(霍夫变换图 ; xlabel(theta,ylabel(rh
16、o; axis on , axis normal, hold on; P=houghpeaks(H,5,threshold,ceil(0.3*max(H(:; x=T(P(:,2;y=R(P(:,1; plot(x,y,s,color,white; lines=houghlines(BW,T,R,P,FillGap,5,MinLength,7; subplot(2,2,4;,imshow(rotI; title(霍夫变换图像检测 ; axis(50,250,50,200; grid on; axis on; hold on; max_len=0; for k=1:length(lines xy
17、=lines(k.point1;lines(k.point2; plot(xy(:,1,xy(:,2,LineWidth,2,Color,green; plot(xy(1,1,xy(1,2,x,LineWidth,2,Color,yellow; plot(xy(2,1,xy(2,2,x,LineWidth,2,Color,red; len=norm(lines(k.point1-lines(k.point2; if(lenmax_len max_len=len; xy_long=xy; end end plot(xy_long(:,1,xy_long(:,2,LineWidth,2,Color
18、,cyan; 13.直方图阈值法 用 MA TLAB 实现直方图阈值法 : I=imread(xian.bmp; I1=rgb2gray(I; figure; subplot(2,2,1; 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 m,n=size(I1; %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256; % 预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1=length(find(I1=k/(m*n; % 计算每级灰度出现的概率,将其存入 GP中相 应位置 end s
19、ubplot(2,2,2,bar(0:255,GP,g % 绘制直方图 title(灰度直方图 xlabel(灰度值 ylabel(出现概率 I2=im2bw(I,150/255; subplot(2,2,3,imshow(I2; title(阈值 150的分割图像 axis(50,250,50,200; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=im2bw(I,200/255; % subplot(2,2,4,imshow(I3; title(阈值 200的分割图像 axis(50,250,50,200; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐
20、标系 14. 自动阈值法 :Otsu法 用 MA TLAB 实现 Otsu算法: clc clear all I=imread(xian.bmp; subplot(1,2,1,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 level=graythresh(I; %确定灰度阈值 BW=im2bw(I,level; subplot(1,2,2,imshow(BW; title(Otsu法阈值分割图像 axis(50,250,50,200; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标
21、系 15.膨胀操作 I=imread(xian.bmp; %载入图像 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 se=strel(disk,1; %生成圆形结构元素 I2=imdilate(I1,se; %用生成的结构元素对图像进行膨胀subplot(1,2,2; imshow(I2; title(膨胀后图像 ; axis(50,250,50,200; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 16.腐蚀操作
22、 MATLAB 实现腐蚀操作 I=imread(xian.bmp; %载入图像 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 se=strel(disk,1; %生成圆形结构元素 I2=imerode(I1,se; %用生成的结构元素对图像进行腐蚀subplot(1,2,2; imshow(I2; title(腐蚀后图像 ; axis(50,250,50,200; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 17.
23、开启和闭合操作 用 MA TLAB 实现开启和闭合操作 I=imread(xian.bmp; %载入图像 subplot(2,2,1,imshow(I; title(原始图像 ; axis(50,250,50,200; 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 se=strel(disk,1; %采用半径为 1的圆作为结构元素I2=imopen(I1,se; %开启操作 I3=imclose(I1,se; %闭合操作 subpl
24、ot(2,2,3,imshow(I2; title(开启运算后图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 subplot(2,2,4,imshow(I3; title(闭合运算后图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 18.开启和闭合组合操作 I=imread(xian.bmp; %载入图像 subplot(3,2,1,imshow(I; title(原始图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I; subplot(3,2,2,imshow(I1;
25、title(灰度图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 se=strel(disk,1; I2=imopen(I1,se; %开启操作 I3=imclose(I1,se; %闭合操作 subplot(3,2,3,imshow(I2; title(开启运算后图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 subplot(3,2,4,imshow(I3; title(闭合运算后图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 se=strel(disk,1; I4=imopen(I1,se;
26、 I5=imclose(I4,se; subplot(3,2,5,imshow(I5; %开闭运算图像 title(开闭运算图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 I6=imclose(I1,se; I7=imopen(I6,se; subplot(3,2,6,imshow(I7; %闭开运算图像 title(闭开运算图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; %显示坐标系 19.形态学边界提取 利用 MATLAB 实现如下 : I=imread(xian.bmp; %载入图像 subplot(1,3,1,imshow(I; t
27、itle(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(1,3,2,imshow(I1; title(二值化图像 ; axis(50,250,50,200; grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=bwperim(I1; %获取区域的周长 subplot(1,3,3,imshow(I2; title(边界周长的二值图像 ; axis(50,250,50,200; grid on; axis on; 20.形态学骨架提取 利用 MATLAB 实现如下 :
28、I=imread(xian.bmp; subplot(2,2,1,imshow(I; title(原始图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; I1=im2bw(I; subplot(2,2,2,imshow(I1; title(二值图像 ; axis(50,250,50,200; axis on; I2=bwmorph(I1,skel,1; subplot(2,2,3,imshow(I2; title(1 次骨架提取 ; axis(50,250,50,200; axis on; I3=bwmorph(I1,skel,2; subplot(2,2,4,imshow(I3; title(2 次骨架提取 ; axis(50,250,50,200; axis on; 21. 直接提取四个顶点坐标 I = imread(xian.bmp; I = I(:,:,1; BW=im2bw(I; figure imshow(BW x,y=getpts