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《數(shù)學(xué)建模之Matlab圖像處理.ppt》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。
1、Matlab數(shù)字圖像處理/1、圖像的讀取和顯示/2、圖像的點(diǎn)運(yùn)算/4、空間域圖像增強(qiáng)/5、頻率域圖像增強(qiáng)/6、彩色圖像處理/7、形態(tài)學(xué)圖像處理/8、圖像分割/9、特征提取內(nèi)容安排/3、圖像的幾何變換/1、圖像的讀取和顯示一、圖像的讀取A=imread(FILENAME,FMT)FILENAME指定圖像文件的完整路徑和文件名。如果在work工作目錄下只需提供文件名。FMT為圖像文件的格式對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)擴(kuò)展名。I_1=imread('D:10.06.08nirTTC10377.BMP');%讀入圖像二、圖像的寫(xiě)入imwrite(A，F(xiàn)ILENAME,FMT)FILENAME參數(shù)指定文件名。FMT為
2、保存文件采用的格式。imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');/1、圖像的讀取和顯示三、圖像的顯示imshow(I,[lowhigh])I為要顯示的圖像矩陣。[lowhigh]為指定顯示灰度圖像的灰度范圍。高于high的像素被顯示成白色；低于low的像素被顯示成黑色；介于High和low之間的像素被按比例拉伸后顯示為各種等級(jí)的灰色。figure；imshow(I6);title('TheMainPassPartofTTC10373');figure；%創(chuàng)建一個(gè)新的窗口figure；subplot（m,n,p）；imshow（I）；Subplot(m,n,
3、p)含義為：打開(kāi)一個(gè)有m行n列圖像位置的窗口，并將焦點(diǎn)位于第p個(gè)位置上。/1、圖像的讀取和顯示四、圖像的格式轉(zhuǎn)換im2bw(I,LEVEL);rgb2gray;從RGB圖創(chuàng)建灰度圖，存儲(chǔ)類(lèi)型不變。im2uint8將圖像轉(zhuǎn)換成uint8類(lèi)型閾值法從灰度圖、RGB圖創(chuàng)建二值圖。LEVEL為指定的閾值；（0,1）。im2double將圖像轉(zhuǎn)換成double類(lèi)型/2、圖像的點(diǎn)運(yùn)算灰度直方圖描述了一副圖像的灰度級(jí)統(tǒng)計(jì)信息，主要應(yīng)用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過(guò)程中。從數(shù)學(xué)角度來(lái)說(shuō)，圖像直方圖描述圖像各個(gè)灰度級(jí)的統(tǒng)計(jì)特性，它是圖像灰度值的函數(shù)，統(tǒng)計(jì)一幅圖像中各個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)或概率。歸一化直方圖可以直
4、接反映不同灰度級(jí)出現(xiàn)的比率。橫坐標(biāo)為圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰度級(jí)別，縱坐標(biāo)表示具有各個(gè)灰度級(jí)別的像素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或概率。imhist(I);%灰度直方圖I=imread(‘red.bmp’);%讀入圖像figure;%打開(kāi)新窗口[M,N]=size(I);%計(jì)算圖像大小[counts,x]=imhist(I,32);%計(jì)算有32個(gè)小區(qū)間的灰度直方圖counts=counts/M/N;%計(jì)算歸一化灰度直方圖各區(qū)間的值stem(x,counts);%繪制歸一化直方圖一、圖像直方圖圖像直方圖歸一化/2、圖像的點(diǎn)運(yùn)算二、灰度的線(xiàn)性變換Fa>1時(shí)，輸出圖像的對(duì)比度將增大；Fa<1時(shí)，輸出圖像對(duì)比度將減
5、小。Fa=1且Fb非零時(shí)，所有像素的灰度值上移或下移，使整個(gè)圖像更暗或更亮。Fa<0，暗區(qū)變亮，亮區(qū)變暗。/2、圖像的點(diǎn)運(yùn)算三、灰度的對(duì)數(shù)變換c為尺度比例常數(shù)，s為源灰度值，t為變換后的目標(biāo)灰度值。k為常數(shù)?；叶鹊膶?duì)數(shù)變換可以增強(qiáng)一幅圖像中較暗部分的細(xì)節(jié)，可用來(lái)擴(kuò)展被壓縮的高值圖像中的較暗像素。廣泛應(yīng)用于頻譜圖像的顯示中。Warning：log函數(shù)會(huì)對(duì)輸入圖像矩陣s中的每個(gè)元素進(jìn)行操作，但僅能處理double類(lèi)型的矩陣。而從圖像文件中得到的圖像矩陣大多是uint8類(lèi)型的，故需先進(jìn)行im2double數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換。I=imread('nir.bmp');%讀入圖像F=fft2(im2double
6、(I));%FFTF=fftshift(F);%FFT頻譜平移F=abs(F);T=log(F+1);%頻譜對(duì)數(shù)變換figure;imshow(F,[]);title('未經(jīng)變換的頻譜');figure;imshow(T,[]);title('對(duì)數(shù)變換后');/2、圖像的點(diǎn)運(yùn)算三、灰度的Gamma變換其中，x、y的取值范圍為[0,1]。esp為補(bǔ)償系數(shù)，r則為Gamma系數(shù)。Gamma變換是根據(jù)r的不同取值選擇性的增強(qiáng)低灰度區(qū)域的對(duì)比度或者高灰度區(qū)域的對(duì)比度。J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)I=imread('nir.b
7、mp');figure;imshow(imadjust(I,[],[],0.75));%gamma=0.5title('Gamma0.5');原NIR圖像Gamma0.5四、灰度閾值變換及二值化Gamma1.5T為指定閾值BW=im2bw(I,level);%level為人工設(shè)定閾值范圍為[0,1]thresh=graythresh(I);%自動(dòng)設(shè)定所需的最優(yōu)化閾值OTSU算法：最大類(lèi)間方差法自動(dòng)
