數字影象處理matlab版
阿新 • • 發佈：2018-12-30
1.影象反轉
MATLAB程式實現如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1); %影象反轉線性變換
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
2.灰度線性變換
MATLAB程式實現如下：
I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始影象'); axis([50,250,50,200]); axis on; %顯示座標系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度影象'); axis([50,250,50,200]); axis on; %顯示座標系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %區域性拉伸，把[0.1 0.5]內的灰度拉伸為[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('線性變換影象[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %顯示網格線 axis on; %顯示座標系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %區域性拉伸，把[0.3 0.7]內的灰度拉伸為[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('線性變換影象[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %顯示網格線 axis on; %顯示座標系
3.非線性變換
MATLAB程式實現如下：
I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度影象'); axis([50,250,50,200]); grid on; %顯示網格線 axis on; %顯示座標系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('對數變換影象'); axis([50,250,50,200]); grid on; %顯示網格線 axis on; %顯示座標系
4.直方圖均衡化
MATLAB程式實現如下：
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.線性平滑濾波器
用MATLAB實現領域平均法抑制噪聲程式：
I=imread('xian.bmp'); subplot(231) imshow(I) title('原始影象') I=rgb2gray(I); I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); subplot(232) imshow(I1) title('新增椒鹽噪聲的影象') k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %進行3*3模板平滑濾波 k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %進行5*5模板平滑濾波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %進行7*7模板平滑濾波 k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %進行9*9模板平滑濾波 subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板平滑濾波'); subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板平滑濾波'); subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板平滑濾波'); subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板平滑濾波');
6.中值濾波器
用MATLAB實現中值濾波程式如下：
I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);
subplot(231),imshow(I);title('原影象');
subplot(232),imshow(J);title('新增椒鹽噪聲影象');
k1=medfilt2(J); %進行3*3模板中值濾波
k2=medfilt2(J,[5,5]); %進行5*5模板中值濾波
k3=medfilt2(J,[7,7]); %進行7*7模板中值濾波
k4=medfilt2(J,[9,9]); %進行9*9模板中值濾波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值濾波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值濾波');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值濾波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板中值濾波');
7.用Sobel運算元和拉普拉斯對影象銳化：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
H=fspecial('sobel'); %選擇sobel運算元
J=filter2(H,I1); %卷積運算
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('sobel運算元銳化影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯運算元
J1=conv2(I1,h,'same'); %卷積運算
subplot(2,2,4),imshow(J1);
title('拉普拉斯運算元銳化影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
8.梯度運算元檢測邊緣
用MATLAB實現如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title('原始影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title('二值影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I2=edge(I1,'roberts');
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title('roberts運算元分割結果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I3=edge(I1,'sobel');
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
title('sobel運算元分割結果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I4=edge(I1,'Prewitt');
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title('Prewitt運算元分割結果');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
9.LOG運算元檢測邊緣
用MATLAB程式實現如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始影象');
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度影象');
I2=edge(I1,'log');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('log運算元分割結果');
10.Canny運算元檢測邊緣
用MATLAB程式實現如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始影象')
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度影象');
I2=edge(I1,'canny');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('canny運算元分割結果');
11.邊界跟蹤（bwtraceboundary函式）
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
figure
imshow(I);
title('原始影象');
I1=rgb2gray(I); %將彩色影象轉化灰度影象
threshold=graythresh(I1); %計算將灰度影象轉化為二值影象所需的門限
BW=im2bw(I1, threshold); %將灰度影象轉化為二值影象
figure
imshow(BW);
title('二值影象');
dim=size(BW);
col=round(dim(2)/2)-90; %計算起始點列座標
row=find(BW(:,col),1); %計算起始點行座標
connectivity=8;
num_points=180;
contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);
%提取邊界
figure
imshow(I1);
hold on;
plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);
title('邊界跟蹤影象');
12.Hough變換
I= imread('xian.bmp');
rotI=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(rotI);
title('灰度影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
BW=edge(rotI,'prewitt');
subplot(2,2,2);
imshow(BW);
title('prewitt運算元邊緣檢測後圖像');
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('霍夫變換圖');
xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
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('霍夫變換影象檢測');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
hold on;
max_len=0;
for k=1:length(lines)
xy=[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(len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');
13.直方圖閾值法
用MATLAB實現直方圖閾值法：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
title('灰度影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
[m,n]=size(I1); %測量影象尺寸引數
GP=zeros(1,256); %預建立存放灰度出現概率的向量
for k=0:255
GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %計算每級灰度出現的概率，將其存入GP中相應位置
end
subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %繪製直方圖
title('灰度直方圖')
xlabel('灰度值')
ylabel('出現概率')
I2=im2bw(I,150/255);
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('閾值150的分割影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I3=im2bw(I,200/255); %
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('閾值200的分割影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
14.自動閾值法：Otsu法
用MATLAB實現Otsu演算法：
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
subplot(1,2,1),imshow(I);
title('原始影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
level=graythresh(I); %確定灰度閾值
BW=im2bw(I,level);
subplot(1,2,2),imshow(BW);
title('Otsu法閾值分割影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
15.膨脹操作
I=imread('xian.bmp'); %載入影象
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
se=strel('disk',1); %生成圓形結構元素
I2=imdilate(I1,se); %用生成的結構元素對影象進行膨脹
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('膨脹後圖像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
16.腐蝕操作
MATLAB實現腐蝕操作
I=imread('xian.bmp'); %載入影象
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('灰度影象')
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
se=strel('disk',1); %生成圓形結構元素
I2=imerode(I1,se); %用生成的結構元素對影象進行腐蝕
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('腐蝕後圖像');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
17.開啟和閉合操作
用MATLAB實現開啟和閉合操作
I=imread('xian.bmp'); %載入影象
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
se=strel('disk',1); %採用半徑為1的圓作為結構元素
I2=imopen(I1,se); %開啟操作
I3=imclose(I1,se); %閉合操作
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('開啟運算後圖像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('閉合運算後圖像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
18.開啟和閉合組合操作
I=imread('xian.bmp'); %載入影象
subplot(3,2,1),imshow(I);
title('原始影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
I1=rgb2gray(I);
subplot(3,2,2),imshow(I1);
title('灰度影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
se=strel('disk',1);
I2=imopen(I1,se); %開啟操作
I3=imclose(I1,se); %閉合操作
subplot(3,2,3),imshow(I2);
title('開啟運算後圖像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
subplot(3,2,4),imshow(I3);
title('閉合運算後圖像');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
se=strel('disk',1);
I4=imopen(I1,se);
I5=imclose(I4,se);
subplot(3,2,5),imshow(I5); %開—閉運算影象
title('開—閉運算影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
I6=imclose(I1,se);
I7=imopen(I6,se);
subplot(3,2,6),imshow(I7); %閉—開運算影象
title('閉—開運算影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on; %顯示座標系
19.形態學邊界提取
利用MATLAB實現如下：
I=imread('xian.bmp'); %載入影象
subplot(1,3,1),imshow(I);
title('原始影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I1=im2bw(I);
subplot(1,3,2),imshow(I1);
title('二值化影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on; %顯示網格線
axis on; %顯示座標系
I2=bwperim(I1); %獲取區域的周長
subplot(1,3,3),imshow(I2);
title('邊界周長的二值影象');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;
20.形態學骨架提取
利用MATLAB實現如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始影象');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值影象');
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.直接提取四個頂點座標
I = imread('xian.bmp');
I = I(:,:,1);
BW=im2bw(I);
figure
imshow(~BW)
[x,y]=getpts