资源预览内容
第1页 / 共4页
第2页 / 共4页
第3页 / 共4页
第4页 / 共4页
亲,该文档总共4页全部预览完了,如果喜欢就下载吧!
资源描述
文档供参考,可复制、编制,期待您的好评与关注! Matlab7.x图像处理ch2_1_1:查看直方图(2.1.3)I=imread(LENA256.bmp);imshow(I);imhist(I)ch2_2_1:显示图像(2.2.2)lena=imread(LENA256.bmp);imshow(lena,256)ch2_3_1:添加颜色条(2.3.1)%RGB = imread(saturn.png);I = rgb2gray(RGB);h = 1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1;I2 = filter2(h,I);imshow(I2,), colorbar(vert)ch2_3_2:图像的单帧显示(2.3.2)%cat%imshowlena=imread(LENA256.bmp);girl=imread(Girl.bmp);A=cat(3, lena, girl);imshow(A(:,:,2)ch2_3_3:图像的多帧显示(2.3.2)%mri = uint8(zeros(128,128,1,27);for frame=1:27mri(:,:,:,frame),map = imread(mri.tif, frame);endmontage(mri, map);ch2_3_4:图像的动画显示(2.3.2)%mri = uint8(zeros(128,128,1,27); for frame=1:27 mri(:,:,:,frame),map = imread(mri.tif, frame);endmov = immovie(mri,map);movie(mov);ch2_3_5:灰度图像的动画显示(2.3.2)mri = uint8(zeros(128,128,1,27); for frame=1:27 mri(:,:,:,frame),map = imread(mri.tif, frame);endmov = immovie(mri,map);movie(mov);ch2_3_6:纹理映射(2.3.3)I= imread(LENA256.bmp);x,y,z = sphere;warp(x,y,z,I);ch2_3_7:一个图形窗口中同时显示2幅图像(2.3.4)load treesX2, map2 = imread(forest.tif);subplot(1,2,1), subimage(X, map)subplot(1,2,2), subimage(X2, map2)下面的原程序就不贴了,需要的联系我 qq邮箱350126577qq.comch3_1_1:嵌套使用图像代数函数(3.1.1)ch3_1_2:两幅图像相加(3.1.2)ch3_1_3:图像与常数相加(3.1.2)ch3_1_4:两幅图像相减(3.1.3)ch3_1_5:两幅图像相乘(3.1.4)ch3_1_6:图像除以常数(两幅图像相除)(3.1.5)ch3_2_1:图像缩放(3.2.2)ch3_2_2:图像旋转(3.2.3)ch3_2_3:图像剪切(3.2.4)ch3_2_4:生成和应用仿射变换(3.2.5)ch3_2_5:findbounds函数的应用(3.2.5)ch3_2_6:makeresampler函数的应用(3.2.5)ch3_2_7:投影变换(3.2.5)ch3_3_1:计算图像的局部标准差(3.3.1)ch3_3_2:计算输入图像的33邻域像素值的最大值(3.3.2)ch3_4_1:根据指定的坐标选择一个六边形区域(3.4.1)ch3_4_2:按灰度分割图像中的目标(3.4.1)ch3_4_3:函数poly2mask的调用格式(3.4.1)ch3_4_4:对指定区域进行锐化滤波(3.4.2)ch3_4_5:填充指定的区域(3.4.3)ch4_1_1:矩形连续函数的傅立叶变换(4.1.1)ch4_1_2:构建一个矩形函数(4.1.2)ch4_1_3:对f进行二维快速傅立叶变换(4.1.2)ch4_1_4:对f进行补零(区域大小为256256),而后进行二维快速傅立叶变换(4.1.2)ch4_1_5:使变换结果的零频率分量位于中心,调用函数fftshift(4.1.2)ch4_1_6:利用函数ifft2对乘积进行傅立叶反变换(4.1.3)ch4_1_7:得到在图像text.png中对应字母“a”的定位结果(4.1.3)ch4_2_1:对一幅图像进行离散余弦变换(4.2.1)ch4_2_2:JPEG图像压缩(4.2.2)ch4_3_1:正方形图像在0和45方向上的Radon变换(4.3.1)ch4_3_2:计算方形图像从0到180每隔1计算一次Radon变换的命令(4.3.1)ch4_3_3:直线检测(4.3.1)ch4_3_4:利用radon函数和iradon函数构造一个简单图像的投影并重建图像(4.3.2)ch4_4_1:映射和重建图像(4.4.1)ch5_1_1: 图像灰度线性变换 (5.1.1)ch5_1_2: 图像灰度分段线性变换 ( 5.1.1)ch5_1_3: 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 (5.1.1)ch5_1_4: 图像直方图的均衡化 (5.1.2)ch5_1_5: 直方图规定化 (5.1.2)ch5_2_1: 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 (5.2.2)ch5_2_2: winner滤波法实现降噪 (5.2.2)ch5_2_3: 中值滤波实现降噪 (5.2.2)ch5_2_4: 线性锐化滤波 (5.2.3)ch5_2_5: 非线性锐滤波 (5.2.3)ch5_3_1: Buterworth低通滤波器 (5.3.1)ch5_3_2: Buterworth高通滤波器 (5.3.2)ch5_4_1: 灰度分层法彩色图像的实现 (5.4.2)ch5_4_2: 空间域灰度级彩色变换的方法,进行图像增强 (5.4.2)ch5_4_3: 均值滤波器对真彩图像的每一个颜色平面进行滤波 (5.4.3)ch5_5_1: 噪声图像的生成 (5.5.4)ch5_5_2: 目标图像的生成 (5.5.4)ch6: 哈夫曼编码 (6.1.4)ch7_1_1: 最大方差法计算灰度分割门限 (7.1.2)ch7_1_2: 各种边缘检测算子 (7.2.2)ch7_2_1.: hough 变换实现直线检测 (7.2.3)ch7_2_2.: 相位编组 (7.2.3)ch8_3_1:得到模糊图像(8.3.2)ch8_3_2:原始图像中添加噪声(8.3.2)ch8_4_1:生成模糊化实验图像(8.4.1)ch8_4_2:维纳滤波复原(8.4.2)ch8_4_3:约束最小二乘滤波复原(8.4.3)ch8_4_4:Lucy-Richardson滤波复原(8.4.4)ch8_4_5:盲卷积滤波复原(8.4.5)ch9_2_1:调用函数bwmorph实现骨架化操作(9.2.4)ch9_2_2:利用函数bwperim实现提取边界操作(9.2.4)ch9_2_3:利用函数bwmorph实现提取边界操作和骨架化操作(9.2.4)ch9_2_4:利用函数imbothat处理图像(9.2.4)ch9_2_5:利用函数imclose执行图像闭运算(9.2.4)ch9_2_6:利用函数imopen执行图像开运算度(9.2.4)ch9_2_7:利用函数imtophat增强图像对比度(9.2.4)ch9_3_1:生成了包含两个主要的局部极小值区域和几个其它局部极小值区域(9.3.4)ch9_4_1:距离变换(9.4)ch9_5_1:调用函数label2rgb将每个对象显示为不同的颜色(9.5.1)ch9_5_2:提取文本图像中的某些字符对象(9.5.2)ch9_5_3:利用函数bwarea计算对图像执行膨胀操作后面积增长的百分比(9.5.3)ch9_5_4:利用函数bweuler进行欧拉数计算(9.5.4)ch9_6_1:调用函数makelut和applylut实现查表操作(9.6)ch10_1_1:利用函数imfilter实现图像滤波(10.1.3)ch10_2_1:利用频率变换法生成一个2-D滤波器(10.2.2)ch10_2_2:利用频率采样法生成一个2-D滤波器(10.2.3)ch10_2_3:利用窗口法生成一个2-D滤波器(10.2.4)ch10_2_4:设计一个截止频率为0.5的理想低通滤波器(10.2.5) /
网站客服QQ:2055934822
金锄头文库版权所有
经营许可证:蜀ICP备13022795号 | 川公网安备 51140202000112号