数字图像处理代码大全.docx

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1、数字图像处理代码大全1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread(xian.bmp); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread(xian.bmp); subplot(2,2,1),imshow(I); title(原始图像); axis(50,250,50,200); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2

2、),imshow(I1); title(灰度图像); axis(50,250,50,200); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,0.1 0.5,); %局部拉伸，把0.1 0.5内的灰度拉伸为0 1 subplot(2,2,3),imshow(J); title(线性变换图像0.1 0.5); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,0.3 0.7,); %局部拉伸，把0.3 0.7内的灰度拉伸为0 1 subplot(2,2,4),imshow(K); title(线性变

3、换图像0.3 0.7); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread(xian.bmp); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title(灰度图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title(对数变换图像);

4、axis(50,250,50,200); grid on; axis on; 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下：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); %显示网格线%显示坐标系 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： I=imread(xian.bmp);

5、 subplot(231) imshow(I) title(原始图像) I=rgb2gray(I); I1=imnoise(I,salt & pepper,0.02); subplot(232) imshow(I1) title(添加椒盐噪声的图像) k1=filter2(fspecial(average,3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波 k2=filter2(fspecial(average,5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial(average,7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波 k4=filter2(fspec

6、ial(average,9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波 subplot(233),imshow(k1);title(3*3模板平滑滤波); subplot(234),imshow(k2);title(5*5模板平滑滤波); subplot(235),imshow(k3);title(7*7模板平滑滤波); subplot(236),imshow(k4);title(9*9模板平滑滤波); 6.中值滤波器 用MATLAB实现中值滤波程序如下： I=imread(xian.bmp); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,salt&pepper,0.02); su

7、bplot(231),imshow(I);title(原图像); subplot(232),imshow(J);title(添加椒盐噪声图像); k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波 k2=medfilt2(J,5,5); %进行5*5模板中值滤波 k3=medfilt2(J,7,7); %进行7*7模板中值滤波 k4=medfilt2(J,9,9); %进行9*9模板中值滤波 subplot(233),imshow(k1);title(3*3模板中值滤波); subplot(234),imshow(k2);title(5*5模板中值滤波); subplot(235),im

8、show(k3);title(7*7模板中值滤波); subplot(236),imshow(k4);title(9*9模板中值滤波); 7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化： I=imread(xian.bmp); subplot(2,2,1),imshow(I); title(原始图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title(二值图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on

9、; %显示坐标系 H=fspecial(sobel); %选择sobel算子 J=filter2(H,I1); %卷积运算 subplot(2,2,3),imshow(J); title(sobel算子锐化图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 h=0 1 0,1 -4 1,0 1 0; %拉普拉斯算子 J1=conv2(I1,h,same); %卷积运算 subplot(2,2,4),imshow(J1); title(拉普拉斯算子锐化图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线

10、 axis on; %显示坐标系 8.梯度算子检测边缘 用MATLAB实现如下： I=imread(xian.bmp); subplot(2,3,1); imshow(I); title(原始图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1=im2bw(I); subplot(2,3,2); imshow(I1); title(二值图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=edge(I1,roberts); figure; subplot(2,

11、3,3); imshow(I2); title(roberts算子分割结果); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=edge(I1,sobel); subplot(2,3,4); imshow(I3); title(sobel算子分割结果); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I4=edge(I1,Prewitt); subplot(2,3,5); imshow(I4); title(Prewitt算子分割结果); axis(50,250,50,2

12、00); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 9.LOG算子检测边缘 用MATLAB程序实现如下： I=imread(xian.bmp); subplot(2,2,1); imshow(I); title(原始图像); I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1); title(灰度图像); I2=edge(I1,log); subplot(2,2,3); imshow(I2); title(log算子分割结果); 10.Canny算子检测边缘 用MATLAB程序实现如下： I=imread(xian.bmp); subplo

13、t(2,2,1); imshow(I); title(原始图像) I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2); imshow(I1); title(灰度图像); I2=edge(I1,canny); subplot(2,2,3); imshow(I2); title(canny算子分割结果); 11.边界跟踪 clc clear all I=imread(xian.bmp); figure imshow(I); title(原始图像); I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像 threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像

14、所需的门限 BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像 figure imshow(BW); title(二值图像); dim=size(BW); col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标 row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标 connectivity=8; num_points=180; contour=bwtraceboundary(BW,row,col,N,connectivity,num_points); %提取边界 figure imshow(I1); hold on; plot(contour(

15、:,2),contour(:,1), g,LineWidth ,2); title(边界跟踪图像); 12.Hough变换 I= imread(xian.bmp); rotI=rgb2gray(I); subplot(2,2,1); imshow(rotI); title(灰度图像); axis(50,250,50,200); grid on; axis on; BW=edge(rotI,prewitt); subplot(2,2,2); imshow(BW); title(prewitt算子边缘检测后图像); axis(50,250,50,200); grid on; axis on; H,

16、T,R=hough(BW); subplot(2,2,3); imshow(H,XData,T,YData,R,InitialMagnification,fit); title(霍夫变换图); 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);

17、subplot(2,2,4);,imshow(rotI); title(霍夫变换图像检测); 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,Colo

18、r,red); len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2); if(lenmax_len) max_len=len; xy_long=xy; end end plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),LineWidth,2,Color,cyan); 13.直方图阈值法 用MATLAB实现直方图阈值法： I=imread(xian.bmp); I1=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); title(灰度图像) axis(50,250,50,200); grid on; %显示网

19、格线 axis on; %显示坐标系 m,n=size(I1); %测量图像尺寸参数 GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量 for k=0:255 GP(k+1)=length(find(I1=k)/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置 end subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,g) %绘制直方图 title(灰度直方图) xlabel(灰度值) ylabel(出现概率) I2=im2bw(I,150/255); subplot(2,2,3),imshow(I2); title(阈值150的分割图像) axis(50,

20、250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I3=im2bw(I,200/255); % subplot(2,2,4),imshow(I3); title(阈值200的分割图像) axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 14. 自动阈值法：Otsu法 用MATLAB实现Otsu算法： clc clear all I=imread(xian.bmp); subplot(1,2,1),imshow(I); title(原始图像) axis(50,250,50,200); grid on;

21、 %显示网格线 axis on; %显示坐标系 level=graythresh(I); %确定灰度阈值 BW=im2bw(I,level); subplot(1,2,2),imshow(BW); title(Otsu法阈值分割图像) axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 15.膨胀操作 I=imread(xian.bmp); %载入图像 I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1); imshow(I1); title(灰度图像) axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 ax

22、is on; %显示坐标系 se=strel(disk,1); %生成圆形结构元素 I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀 subplot(1,2,2); imshow(I2); title(膨胀后图像); axis(50,250,50,200); grid on; axis on; 16.腐蚀操作 MATLAB实现腐蚀操作 I=imread(xian.bmp); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1); imshow(I1); title(灰度图像) axis(50,250,50,200); grid on; axis on; %显示网

23、格线 %显示坐标系 %载入图像 %显示网格线 %显示坐标系 se=strel(disk,1); %生成圆形结构元素 I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀 subplot(1,2,2); imshow(I2); title(腐蚀后图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 17.开启和闭合操作 用MATLAB实现开启和闭合操作 I=imread(xian.bmp); %载入图像 subplot(2,2,1),imshow(I); title(原始图像); axis(50,250,50,200

24、); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title(灰度图像); axis(50,250,50,200); axis on; %显示坐标系 se=strel(disk,1); %采用半径为1的圆作为结构元素 I2=imopen(I1,se); %开启操作 I3=imclose(I1,se); %闭合操作 subplot(2,2,3),imshow(I2); title(开启运算后图像); axis(50,250,50,200); axis on; subplot(2,2,4),imshow(I3); title

25、(闭合运算后图像); axis(50,250,50,200); axis on; 18.开启和闭合组合操作 I=imread(xian.bmp); subplot(3,2,1),imshow(I); title(原始图像); axis(50,250,50,200); axis on; I1=rgb2gray(I); subplot(3,2,2),imshow(I1); title(灰度图像); axis(50,250,50,200); axis on; se=strel(disk,1); %显示坐标系 %显示坐标系 %载入图像%显示坐标系 %显示坐标系 I2=imopen(I1,se); %开

26、启操作 I3=imclose(I1,se); %闭合操作 subplot(3,2,3),imshow(I2); title(开启运算后图像); axis(50,250,50,200); axis on; subplot(3,2,4),imshow(I3); title(闭合运算后图像); axis(50,250,50,200); axis on; se=strel(disk,1); I4=imopen(I1,se); I5=imclose(I4,se); subplot(3,2,5),imshow(I5); title(开闭运算图像); axis(50,250,50,200); axis on

27、; I6=imclose(I1,se); I7=imopen(I6,se); subplot(3,2,6),imshow(I7); title(闭开运算图像); axis(50,250,50,200); %显示坐标系 %显示坐标系 %开闭运算图像 %显示坐标系 %闭开运算图像 axis on; %显示坐标系 19.形态学边界提取 利用MATLAB实现如下： I=imread(xian.bmp); %载入图像 subplot(1,3,1),imshow(I); title(原始图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I1

28、=im2bw(I); subplot(1,3,2),imshow(I1); title(二值化图像); axis(50,250,50,200); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 I2=bwperim(I1); %获取区域的周长 subplot(1,3,3),imshow(I2); title(边界周长的二值图像); axis(50,250,50,200); grid on; axis on; 20.形态学骨架提取 利用MATLAB实现如下： I=imread(xian.bmp); subplot(2,2,1),imshow(I); title(原始图像); ax

29、is(50,250,50,200); axis on; I1=im2bw(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title(二值图像); 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.直接提取四个顶点坐标 I = imread(xian.bmp); I = I(:,:,1); BW=im2bw(I); figure imshow(BW) x,y=getpts