matlab中图像增强函数的具体使用方法

matlab中图像增强函数的具体使用方法matlab中图像增强函数的具体使用方法 matlab中图像增强函数的具体使用方法如下: 1 直方图 imhist函数用于数字图像的直方图显示，如: i=imread('e:\w01.tif'); imhist(i); 2 直方图均化 histeq函数用于数字图像的直方图均化，如: i=imread('e:\w01.tif'); j=histeq(i); 3 对比度调整 imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如: i=imread('e:\w01.tif'); j=imadjust(...

matlab中图像增强函数的具体使用方法 matlab中图像增强函数的具体使用方法如下: 1 直方图 imhist函数用于数字图像的直方图显示，如: i=imread('e:\w01.tif'); imhist(i); 2 直方图均化 histeq函数用于数字图像的直方图均化，如: i=imread('e:\w01.tif'); j=histeq(i); 3 对比度调整 imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如: i=imread('e:\w01.tif'); j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]); 4 对数变换 log函数用于数字图像的对数变换，如: i=imread('e:\w01.tif'); j=double(i); k=log(j); 5 基于卷积的图像滤波函数 filter2函数用于图像滤波，如: i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1]; j=filter2(h,i); 6 线性滤波利用二维卷积conv2滤波, 如: i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1]; h=h/9; j=conv2(i,h); 7 中值滤波 medfilt2函数用于图像的中值滤波，如: i=imread('e:\w01.tif'); j=medfilt2(i); 8 锐化 (1)利用Sobel算子锐化图像, 如: i=imread('e:\w01.tif'); h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子 j=filter2(h,i); (2)利用拉氏算子锐化图像, 如: i=imread('e:\w01.tif'); j=double(i); h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子 k=conv2(j,h,'same'); m=j-k; 1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式: BW2=dilate(BW1，SE) BW2=dilate(BW1，SE，…，n) 其中:BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。 2、erode 函数该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式: BW2= erode(BW1，SE) BW2= erode(BW1，SE，…，n) 其中:BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。 3、bwmorph函数该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下: ? BW2=bwmorph(BW1，operation) ? BW2=bwmorph(BW1，operation，n) 其中:对于格式?，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算;对于格式?，bwmorph函数可对二值图像BW1采用指定的形态学运算n次。operation为下列字符串之一: ‘clean’:除去孤立的像素(被0包围的1) ‘close’:计算二值闭合 ‘dilate’:用结构元素计算图像膨胀 ‘erode’:用结构元素计算图像侵蚀 4、imclose函数该函数功能是对灰度图像执行形态学闭运算，即使用同样的结构元素先对图像进行膨胀操作后进行腐蚀操作。调用格式为: IM2=imclose(IM,SE) IM2=imclose(IM,NHOOD) 5、imopen函数该函数功能是对灰度图像执行形态学开运算，即使用同样的结构元素先对图像进行腐蚀操作后进行膨胀操作。调用格式为: IM2=imopen(IM,SE) IM2=imopen(IM,NHOOD) 3用MATLAB编程实现图像去噪 3.1 二值形态学消除图像噪声用二值形态学方法对图像中的噪声进行滤除的基本思想[4]是:使用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状，以达到消除图像噪声的目的。下面是二值形态学消除图像噪声的一个实例。首先将tire.tif图像加入椒盐噪声，这种噪声前面已经介绍过，它在亮的图像区域内是暗点，而在暗的图像区域内是亮点，再对有噪声图像进行二值化操作，再对有噪声图像进行开启操作，由于这里的结构元素矩阵比噪声的尺寸要大，因而开启的结果是将背景上的噪声点去除了，最后对前一步得到的图像进行闭合操作，将轮胎上的噪声点去掉了。下面是算法实现的程序代码: I1=imread('tire.tif'); %读灰度图tire.tif I2=imnoise(I1,'salt & pepper'); %在图像上加入椒盐噪声 figure,imshow(I2) %显示加椒盐噪声后的灰度图像 I3=im2bw(I1); %把加椒盐噪声后的灰度图像二值化 figure,imshow(I3) %显示二值化后的图像 I4=bwmorph(I3,'open'); %对二值噪声图像进行二值形态学开运算 figure,imshow(I4) %显示开运算后的图像 I5=bwmorph(I4,'close'); %对上述图像进行形态学闭运算 figure,imshow(I5) %显示最终处理后的图像

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