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  • MATLAB图像处理例子
    2021-04-30 04:22:55

    41528d3028836879cd698677c3999917.gifMATLAB图像处理例子

    clc;clear all;close all; a = imread( railway_05.jpg ); b = rgb2gray(a); c = im2bw(b,240/255); % 参数1,二值化 c = bwareaopen(c,4000); % 参数2,面积阀值 [d,num] = bwlabel(c); d(d==num) = 0; % 显示结果 figure, subplot(2,2,1),imshow(a);title( 原图 ); subplot(2,2,2),imshow(b);title( 灰度图 ); subplot(2,2,3),imshow(c);title( 二值化去噪 ); subplot(2,2,4),imshow(d);title( 结果 ); Matlab中图像函数大全 Matlab中图像函数大全图像增强 1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数 功能:计算和显示图像的色彩直方图 格式:imhist(I,n) imhist(X,map) 说明:imhist(I,n) 其中,n 为指定的灰度级数目,缺省值为256;imhist(X,map) 就算和显示索引色图像 X 的直方图,map 为调色板。用 stem(x,counts) 同样可以显示直方图。 1.2 imcontour 函数 功能:显示图像的等灰度值图 格式:imcontour(I,n),imcontour(I,v) 说明:n 为灰度级的个数,v 是有用户指定所选的等灰度级向量。 1.3 imadjust 函数 功能:通过直方图变换调整对比度 格式:J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 说明:J=imadjust(I,[low high],[bottom top],gamma) 其中,gamma 为校正量r,[low high] 为原图像中要变换的灰度范围,[bottom top] 指定了变换后的灰度范围;newmap=imadjust(map,[low high],[bottom top],gamma) 调整索引色图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和 [bottom top] 都为2×3的矩阵,则分别调整 R、G、B 3个分量。 1.4 histeq 函数 功能:直方图均衡化 格式:J=histeq(I,hgram) J=histeq(I,n) [J,T]=histeq(I,.) newmap=histeq(X,map,hgram) newmap=histeq(X,map) [new,T]=histeq(X,.) 说明:J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”,即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram 。hgram 中的每一个元素 都在 [0,1] 中;J=histeq(I,n) 指定均衡化后的灰度级数 n ,缺省值为 64;[J,T]=histeq(I,.) 返回从能将图像 I 的灰度直方图变换成 图像 J 的直方图的变换 T ;newmap=histeq(X,map) 和 [new,T]=histeq(X,.) 是针对索引色图像调色板的直方图均衡。 2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现 imnoise 函数 格式:J=imnoise(I,type) J=imnoise(I,type,parameter) 说明:J=imnoise(I,type) 返回对图像 I 添加典型噪声后的有噪图像 J ,参数 type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。 3. 图像滤波的 Matlab 实现 3.1 conv2 函数 功能:计算二维卷积 格式:C=conv2(A,B) C=conv2(Hcol,Hrow,A) C=conv2(., shape ) 说明:对于 C=conv2(A,B) ,conv2 的算矩阵 A 和 B 的卷积,若 [Ma,Na]=size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1]; C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中,矩阵 A 分别与 Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积;C=conv2(., shape ) 用来指定 conv2 返回二维卷积结果部分,参数 shape 可取值如下: 》full 为缺省值,返回二维卷积的全部结果; 》same 返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分; valid 返回在卷积过程中,未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分,当 size(A)>size(B) 时,size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1] 。 3.2 conv 函数 功能:计算多维卷积 格式:与 conv2 函数相同 3.3 filter2函数 功能:计算二维线型数字滤波,它与函数 fspecial 连用 格式:Y=filter2(B,X) Y=filter2(B,X, shape ) 说明:对于 Y=filter2(B,X) ,filter2 使用矩阵 B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波,结果 Y 是通过二维互相关计算出来的,其大 小与 X 一样;对于 Y=filter2(B,X, shape ) ,filter2 返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的,其大小由参数 shape 确定,其取值如下 : 》full 返回二维相关的全部结果,size(Y)>size(X); 》same 返回二维互相关结果的中间部分,Y 与 X 大小相同; 》valid 返回在二维互相关过程中,未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分,有 size(Y)

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  • 基于MATLAB图像加法运算

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    *内容摘要:基于MATLAB图像加法运算 *其它说明:无 *当前版本:v1.0 *作 者: *完成日期:2019-03-110 ********************************************/ MATLAB代码实现如下; I=imread('rice.png'); J=imadd(I,...

    *文件标识:无
    *内容摘要:基于MATLAB的图像加法运算
    *其它说明:无
    *当前版本:v1.0
    *作    者:
    *完成日期:2019-03-110
    ********************************************/

    MATLAB代码实现如下;

    I=imread('rice.png');

    J=imadd(I,50);

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

    title('原始图像');

    subplot(1,2,2),imshow(J);

    title('原始图像与数据进行相加操作后效果');

    K=imread('cameraman.tif');

    H=imadd(I,K,'uint16');

    %转换数据类型相加图像数据

    figure;

    subplot(1,3,1);imshow(I);

    title('原始图像');

    subplot(1,3,2),imshow(K);

    title('原始cameraman图像');

    subplot(1,3,3),imshow(H,[]);

    title('两幅图像进行相加操作后效果');

    运行结果截图:

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  • 俗话说:“好记性不如烂笔头”,多写写多记记,总不会错。多一些不为什么的坚持,少一些功利主义的追求。今天介绍图像处理的加法运算。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第6章。

    中国史之【成康之治】:
    成康之治指中国西周初周成王、周康王的治世。周成王继位时年幼,由周公旦摄政,平定三监之乱。周成王与其子周康王统治期间,国力强盛,文化昌盛,社会安定繁荣、百姓安居乐业,故被后世誉为“成康之治”。史家称“成康之际,天下安宁,刑错四十余年不用”。
    ——来源:全历史APP

    俗话说:“好记性不如烂笔头”,多写写多记记,总不会错。多一些不为什么的坚持,少一些功利主义的追求。

    今天介绍图像处理的加法运算。本内容参考自《实用MATLAB图像和视频处理》第6章。

    关于图像的算术运算,其实就是逐像素进行处理,即在图像中运算是独立作用于各个像素的。这里的运算操作可以是二值操作符,如常见的“加减乘除”。

    1、加法的类型

    加法用来结合两幅图像的像素内容,或对一幅图像的像素值加一个常数

    (1)将两幅单色图像的内容加起来使得它们的内容混合,如下将两个图结合。

    在这里插入图片描述
    (2)将一个正数值(标量)加到一幅图像,可以增加图像亮度,当然,加上一个负数,就会使图像变暗。如下图。
    在这里插入图片描述
    (3)还可以给图像添加噪声,也就是对各个像素值加随机量,是一种常见的加噪方法。加噪的图像常用来测试算法稳健性。
    在这里插入图片描述

    2、处理加法的溢出

    毕竟是像素值相加,有可能会出现像素值溢出的情况,也就是超出数据类型所允许的最大像素值。有两种方法可以解决溢出:归一化和截断。

    1)归一化是对所有像素值进行统一的放缩。如将0255的范围归一化到01的范围。常用的归一化公式是:

    在这里插入图片描述

    其中Lmax是最大可能的亮度值,如uint8是255,double是1.0,f是当前像素值,分母是图像中最大的像素值减去最小的像素值。

    2)截断就是很粗鲁地将溢出的像素值设为该数据类型的最大正数,如将300改为255。

    在matlab中,两幅图像相加,可以使用函数imadd,其实使用的就是截断。举例如下:
    在这里插入图片描述
    我们先计算两个图像之和,然后分别用两种方法进行处理溢出的像素。

    在这里插入图片描述
    上面的方法是归一化,下面的方法是截断,可以使用imadd函数处理。

    在这里插入图片描述
    从上图可以看出,使用imadd函数,可以直接将大于255的像素值置为255。以下为代码:

    >> X = uint8([200 100 100; 0 10 50; 50 250 120]);
    >> Y = uint8([100 220 230; 45 95 120; 205 100 0]);
    >> W = uint16(X) + uint16(Y); % 防止装不下,换成16>> fmax = max(W(:)) % 取最大
    
    fmax =
    
      uint16
    
       350
    
    >> fmin = min(W(:));
    >> Za = uint8(255.0 * double((W - fmin))/double((fmax-fmin)))
    
    Za =
    
      3×3 uint8 矩阵
    
       213   230   238
         0    50   105
       176   255    63
    
    >> Zb = imadd(X,Y)
    
    Zb =
    
      3×3 uint8 矩阵
    
       255   255   255
        45   105   170
       255   255   120
    

    【声明】:学习笔记基于互联网上各种学习资源的个人整理。

    以上是本期内容,下期介绍图像处理的减法运算。

    我叫小保,一名计算机视觉爱好者、学习者、追随者,欢迎关注我一起学习。

    展开全文
  • MATLAB实现两数相加的功能,前两个文本框显示数字,按钮按下后,可在第三个文本框中显示计算结果。
  • close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量clear all;clc;I=imread(‘rice.png‘); %读入图像rice,赋值给IJ=imread(‘cameraman.tif‘); %读入图像cameraman,... %进行两幅图像...

    close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量

    clear all;

    clc;

    I=imread(‘rice.png‘); %读入图像rice,赋值给I

    J=imread(‘cameraman.tif‘); %读入图像cameraman,赋值给J

    K=imadd(I,J); %进行两幅图像的加法运算

    set(0,‘defaultFigurePosition‘,[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置

    set(0,‘defaultFigureColor‘,[1 1 1])%修改图形背景颜色的设置

    subplot(131),imshow(I); %显示rice

    subplot(132),imshow(J); %显示cameraman

    subplot(133),imshow(K); %相加以后的图像

    图形效果如下:

    以上是针对两个图形相加,下面是针对图片像素的增加,比如图片每个像素值增加50:

    close all;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量

    clear all;

    clc;

    I=imread(‘flower.tif‘);%读入flower图像

    J=imadd(I,50); %每个像素值增加50

    set(0,‘defaultFigurePosition‘,[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置

    set(0,‘defaultFigureColor‘,[1 1 1])%修改图形背景颜色的设置

    subplot(121),imshow(I); %显示原图像和加常数后的图像

    subplot(122),imshow(J);

    图片效果如下:

    原文:http://www.cnblogs.com/chenwenyan/p/6835489.html

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