用MATLAB程序进行图像处理[1]

1、用MATLAB程序进行图像处理一计算图像统计参数：最大值：扫描法：设第一个象素灰度级为最大值，然后与后一个象素灰度级比较，如果后面的大，则把后一象素值赋给最大值，依次逐一比较到图象最后的一个象素，找出最大值。参考程序：A,map=imread('E:lena.bmp');        %显示原图imshow(A,map),               

2、0;                     title('原图');image=double(A);%求负片k=image(1,1);for i=1:256,   for j=1:256,      if k<image(i,j);      k=imag

3、e(i,j);end,   end,end,k%显示负片figure,imshow(rimage,map),title('负片');最小值：最大值求法类似，把第一个象素灰度级设为最小值，然后逐一比较。参考程序：A,map=imread('E:lena.bmp');        %显示原图imshow(A,map),             &#

4、160;                       title('原图');image=double(A);%求负片k=image(1,1);for i=1:256,   for j=1:256,      if k>image(i,j);    

5、;  k=image(i,j);end,   end,end,k%显示负片figure,imshow(rimage,map),title('负片');均值：把图中的所有的象素值累加起来再除以图象的象素的个数。参考程序：A,map=imread('E:lena.bmp');        %显示原图imshow(A,map),            

6、;                         title('原图');image=double(A);%求负片k=image(1,1);for i=1:256,   for j=1:256,      if k>image(i,j);  &#

7、160;   k=image(i,j);end,   end,end,k%显示负片figure,imshow(rimage,map),title('负片');直方图：把图中的不同灰度等级的象素分别累加起来，再分别除以图象象素的总数。即：p(sk)=nk/n。可以得到原图的灰度值分布图。参考程序：A,map=imread('e:lena.bmp');        imshow(A,map),     &#

8、160;                               title('原图');image=double(A);for i=1:256,    a(i)=0;end,for i=1:256,   for j=1:256,

9、       b=image(i,j)+1;            a(b)=a(b)+1;             end,end,for k=1:256,    p(k)=a(k)/(2562);end,figure,stem(p);title('直方图');二对比度增强：直方图

10、均衡：原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而达到增强对比度的效果。参考程序：A,map=imread('e:lena.bmp');        imshow(A,map),                         

11、60;           title('原图');image=double(A);for i=1:256,    n(i)=0;end,for i=1:256,   for j=1:256,       s=image(i,j)+1;            n(s)=n(

12、s)+1;             end,end,for k=1:256,    p(k)=n(k)/(2562);end,figure,bar(p,'r');title('直方图');for k=1:256,    q(k)=0;end,for k=1:256,         for j=1:k,  

13、      q(k)=q(k)+p(j);    end,end,figure,bar(q,'y');title('累积直方图');N=256;for k=1:256,        o(k)=round(N-1)*q(k)+0.5);end,for i=1:256,    for j=1:256,        rimage

14、(i,j)=o(image(i,j);    endendfigure,imshow(uint8(rimage);title('均衡化后的图');for i=1:256,    n(i)=0;end,for i=1:256,   for j=1:256,       s=rimage(i,j)+1;            n(s)=n(s)+

15、1;             end,end,for k=1:256,    p(k)=n(k)/(2562);end,figure,bar(p,'b');title('均衡化的直方图');三图象平滑：中值滤波：中值滤波属于非线性平滑滤波器，它可以消除噪声又能保护图象的细节。参考程序：figure,A,map=imread('e:lena.bmp');     

16、;   %显示原图imshow(A,map),                                     title('原图');image=double(A);u=zeros(1,9);f

17、or i=2:255,   for j=2:255,      u(1)=image(i,j);u(2)=image(i,j+1);u(3)=image(i-1,j+1);      u(4)=image(i-1,j);u(5)=image(i-1,j-1);u(6)=image(i,j-1);      u(7)=image(i+1,j-1);u(8)=image(i+1,j);u(9)=image(i+1,j+1);

18、60;     for p=1:8,           for q=1:8-p,              if u(q)>u(q+1)               

19、60;  k=u(q);u(q)=u(q+1);u(q+1)=k;              end,          end,      end,      rimage(i,j)=u(5);   end,end, figure,imshow(r

20、image,map),title('中值滤波');四图象锐化：Sobel算子：是一种空域微分算子，可以通过它锐化图象。参考程序：A,map=imread('e:lena.bmp');        image=double(A);u=zeros(1,9);k=zeros(1,9);for i=2:255,   for j=2:255,      u(1)=0*image(i,j);u(2)=2*image(i,j+1);u(

21、3)=1*image(i-1,j+1);      u(4)=0*image(i-1,j);u(5)=-1*image(i-1,j-1);u(6)=-2*image(i,j-1);      u(7)=-1*image(i+1,j-1);u(8)=0*image(i+1,j);u(9)=1*image(i+1,j+1);      rimage1(i,j)=abs(sum(u);      k(1

22、)=0*image(i,j);k(2)=0*image(i,j+1);k(3)=1*image(i-1,j+1);      k(4)=2*image(i-1,j);k(5)=1*image(i-1,j-1);k(6)=0*image(i,j-1);      k(7)=-1*image(i+1,j-1);k(8)=-2*image(i+1,j);k(9)=-1*image(i+1,j+1);      rimage2(i,j)=abs(sum(

23、k);      xuhua(i,j)=rimage1(i,j)+rimage2(i,j);   end,end, figure,imshow(xuhua,map),title('Sobel锐化');五图象变换： 将图象分块(8*8)，作DCT变换，并作IDCT：DCT是一种可分离图象变换，用来图象压缩编码，IDCT用来解压缩。参考程序：A,map=imread('e:lena.bmp');        %显示原图imsh

24、ow(A,map),                                     title('原图');image=double(A);N=8;for x=1,    a(x)=s

25、qrt(1/N);end,for x=2:8,    a(x)=sqrt(2/N);end,%dctrimage=zeros(8,8);for x=1:32,    for y=1:32,        for u=1:N,    for v=1:N,        for i=1:N,       

26、;     for j=1:N,                rimage(i,j)=image(i+(x-1)*8,j+(y-1)*8);                b(i,j)=rimage(i,j).*cos(2*(i-1)+1)*(u-1)*pi

27、/(2*N).*cos(2*(j-1)+1)*(v-1)*pi/(2*N);            end,        end,        d(u,v)=sum(sum(b,1),2);        C(u,v)=a(u).*a(v).*d(u,v); 

28、60;  end,end,xhimagex,y=C;end,end,aa=zeros(8,8);b1=zeros(256,256);for x=1:32,    for y=1:32,        aa=xhimagex,y;        for i=1:8,            for j=1:8,&

29、#160;               b1(i+(x-1)*8,j+(y-1)*8)=aa(i,j);             end,        end,    end,end,figure,imshow(uint8(b1);title(&#

30、39;DCT');参考程序：%idctfor x=1:32,    for y=1:32,        for i=1:N,    for j=1:N,        C=xhimagex,y;        for u=1:N,            for v=1:N,