matlab學習-數字圖像處理合集

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matlab圖像處理程式大集合

1.圖像反轉

MATLAB程式實作如下：

I=imread('xian.bmp');

J=double(I);

J=-J+(256-1); %圖像反轉線性變換

H=uint8(J);

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

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

2.灰階線性變換

MATLAB程式實作如下：

I=imread('xian.bmp');

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

title('原始圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

I1=rgb2gray(I);

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

title('灰階圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰階拉伸為[0 1]

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

title('線性變換圖像[0.1 0.5]');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰階拉伸為[0 1]

subplot(2,2,4),imshow(K);

title('線性變換圖像[0.3 0.7]');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

3.非線性變換

MATLAB程式實作如下：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

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

title('灰階圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

J=double(I1);

J=40*(log(J+1));

H=uint8(J);

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

title('對數變換圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

4.直方圖均衡化

MATLAB程式實作如下：

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實作領域平均法抑制噪聲程式：

I=imread('xian.bmp');

subplot(231)

imshow(I)

title('原始圖像')

I=rgb2gray(I);

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

subplot(232)

imshow(I1)

title('添加椒鹽噪聲的圖像')

k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %進行3*3模闆平滑濾波

k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %進行5*5模闆平滑濾波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %進行7*7模闆平滑濾波

k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %進行9*9模闆平滑濾波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3模闆平滑濾波');

subplot(234),imshow(k2);title('5*5模闆平滑濾波');

subplot(235),imshow(k3);title('7*7模闆平滑濾波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9模闆平滑濾波');

6.中值濾波器

用MATLAB實作中值濾波程式如下：

I=imread('xian.bmp');

I=rgb2gray(I);

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

subplot(231),imshow(I);title('原圖像');

subplot(232),imshow(J);title('添加椒鹽噪聲圖像');

k1=medfilt2(J); %進行3*3模闆中值濾波

k2=medfilt2(J,[5,5]); %進行5*5模闆中值濾波

k3=medfilt2(J,[7,7]); %進行7*7模闆中值濾波

k4=medfilt2(J,[9,9]); %進行9*9模闆中值濾波

subplot(233),imshow(k1);title('3*3模闆中值濾波');

subplot(234),imshow(k2);title('5*5模闆中值濾波');

subplot(235),imshow(k3);title('7*7模闆中值濾波');

subplot(236),imshow(k4);title('9*9模闆中值濾波');

7.用Sobel算子和拉普拉斯對圖像銳化：

I=imread('xian.bmp');

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

title('原始圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I1=im2bw(I);

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

title('二值圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

H=fspecial('sobel'); %選擇sobel算子

J=filter2(H,I1); %卷積運算

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

title('sobel算子銳化圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子

J1=conv2(I1,h,'same'); %卷積運算

subplot(2,2,4),imshow(J1);

title('拉普拉斯算子銳化圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

8.梯度算子檢測邊緣

用MATLAB實作如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,3,1);

imshow(I);

title('原始圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(2,3,2);

imshow(I1);

title('二值圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I2=edge(I1,'roberts');

figure;

subplot(2,3,3);

imshow(I2);

title('roberts算子分割結果');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I3=edge(I1,'sobel');

subplot(2,3,4);

imshow(I3);

title('sobel算子分割結果');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I4=edge(I1,'Prewitt');

subplot(2,3,5);

imshow(I4);

title('Prewitt算子分割結果');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

9.LOG算子檢測邊緣

用MATLAB程式實作如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始圖像');

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰階圖像');

I2=edge(I1,'log');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('log算子分割結果');

10.Canny算子檢測邊緣

用MATLAB程式實作如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1);

imshow(I);

title('原始圖像')

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2);

imshow(I1);

title('灰階圖像');

I2=edge(I1,'canny');

subplot(2,2,3);

imshow(I2);

title('canny算子分割結果');

11.邊界跟蹤（bwtraceboundary函數）

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

figure

imshow(I);

title('原始圖像');

I1=rgb2gray(I); %将彩色圖像轉化灰階圖像

threshold=graythresh(I1); %計算将灰階圖像轉化為二值圖像所需的門限

BW=im2bw(I1, threshold); %将灰階圖像轉化為二值圖像

figure

imshow(BW);

title('二值圖像');

dim=size(BW);

col=round(dim(2)/2)-90; %計算起始點列坐标

row=find(BW(:,col),1); %計算起始點行坐标

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('邊界跟蹤圖像');

12.Hough變換

I= imread('xian.bmp');

rotI=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);

imshow(rotI);

title('灰階圖像');

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

grid on;

axis on;

BW=edge(rotI,'prewitt');

subplot(2,2,2);

imshow(BW);

title('prewitt算子邊緣檢測後圖像');

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('霍夫變換圖像檢測');

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

plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');

13.直方圖門檻值法

用MATLAB實作直方圖門檻值法：

I=imread('xian.bmp');

I1=rgb2gray(I);

figure;

subplot(2,2,1);

imshow(I1);

title('灰階圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

[m,n]=size(I1); %測量圖像尺寸參數

GP=zeros(1,256); %預建立存放灰階出現機率的向量

for k=0:255

GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %計算每級灰階出現的機率，将其存入GP中相應位置

end

subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %繪制直方圖

title('灰階直方圖')

xlabel('灰階值')

ylabel('出現機率')

I2=im2bw(I,150/255);

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

title('門檻值150的分割圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I3=im2bw(I,200/255); %

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('門檻值200的分割圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

14. 自動門檻值法：Otsu法

用MATLAB實作Otsu算法：

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

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

title('原始圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

level=graythresh(I); %确定灰階門檻值

BW=im2bw(I,level);

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

title('Otsu法門檻值分割圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

15.膨脹操作

I=imread('xian.bmp'); %載入圖像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰階圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

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圖像進行膨脹

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; %顯示坐标系

16.腐蝕操作

MATLAB實作腐蝕操作

I=imread('xian.bmp'); %載入圖像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰階圖像')

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

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圖像進行腐蝕

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; %顯示坐标系

17.開啟和閉合操作

用MATLAB實作開啟和閉合操作

I=imread('xian.bmp'); %載入圖像

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

title('原始圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

I1=rgb2gray(I);

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

title('灰階圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

se=strel('disk',1); %采用半徑為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; %顯示坐标系

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('閉合運算後圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

18.開啟和閉合組合操作

I=imread('xian.bmp'); %載入圖像

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

title('原始圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

I1=rgb2gray(I);

subplot(3,2,2),imshow(I1);

title('灰階圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

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; %顯示坐标系

subplot(3,2,4),imshow(I3);

title('閉合運算後圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

se=strel('disk',1);

I4=imopen(I1,se);

I5=imclose(I4,se);

subplot(3,2,5),imshow(I5); %開—閉運算圖像

title('開—閉運算圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

I6=imclose(I1,se);

I7=imopen(I6,se);

subplot(3,2,6),imshow(I7); %閉—開運算圖像

title('閉—開運算圖像');

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

axis on; %顯示坐标系

19.形态學邊界提取

利用MATLAB實作如下：

I=imread('xian.bmp'); %載入圖像

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

title('原始圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(1,3,2),imshow(I1);

title('二值化圖像');

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

grid on; %顯示網格線

axis on; %顯示坐标系

I2=bwperim(I1); %擷取區域的周長

subplot(1,3,3),imshow(I2);

title('邊界周長的二值圖像');

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

grid on;

axis on;

20.形态學骨架提取

利用MATLAB實作如下：

I=imread('xian.bmp');

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

title('原始圖像');

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

axis on;

I1=im2bw(I);

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

title('二值圖像');

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.直接提取四個頂點坐标

I = imread('xian.bmp');

I = I(:,:,1);

BW=im2bw(I);

figure

imshow(~BW)

[x,y]=getpts

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