最常用的matlab圖像處理的源代碼

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上最常用的一些圖像處理Matlab源代碼#1：數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換#2：二維離散余弦變換的圖像壓縮#3：采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度#4：直方圖均勻化#5：模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響#6：采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對(duì)受椒鹽噪聲干擾的圖像濾波#7：采用MATLAB中的函數(shù)filter2對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波#8：圖像的自適應(yīng)魏納濾波#9：運(yùn)用5種不同的梯度增強(qiáng)法進(jìn)行圖像銳化#10：圖像的高通濾波和掩模處理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通濾波器對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理#12：利用巴特沃斯（Butter

2、worth）高通濾波器對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理 1.數(shù)字圖像矩陣數(shù)據(jù)的顯示及其傅立葉變換f=zeros(30,30);f(5:24,13:17)=1;imshow(f, 'notruesize');F=fft2(f,256,256); % 快速傅立葉變換算法只能處矩陣維數(shù)為2的冪次，f矩陣不                      % 是，通過對(duì)f矩陣進(jìn)行零填充來調(diào)整   F2=fftshift(F);

3、      % 一般在計(jì)算圖形函數(shù)的傅立葉變換時(shí)，坐標(biāo)原點(diǎn)在                      % 函數(shù)圖形的中心位置處，而計(jì)算機(jī)在對(duì)圖像執(zhí)行傅立葉變換                      % 時(shí)是以圖像的左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)。所以使用函數(shù)fftshift進(jìn) 

4、                     %行修正，使變換后的直流分量位于圖形的中心；figure,imshow(log(abs(F2),-1 5,'notruesize');  2  二維離散余弦變換的圖像壓縮I=imread('cameraman.tif');           % MATLAB自帶的圖像imshow(I

5、);clear;close allI=imread('cameraman.tif');imshow(I);I=im2double(I);T=dctmtx(8);B=blkproc(I,8 8, 'P1*x*P2',T,T');Mask=1 1 1 1 0 0 0 0       1 1 1 0 0 0 0 0       1 1 0 0 0 0 0 0       1 0 0 0 0 0 0 0     &

6、#160; 0 0 0 0 0 0 0 0       0 0 0 0 0 0 0 0       0 0 0 0 0 0 0 0       0 0 0 0 0 0 0 0;B2=blkproc(B,8 8,'P1.*x',Mask);    % 此處為點(diǎn)乘(.*)I2=blkproc(B2,8 8, 'P1*x*P2',T',T);figure,imshow(I2);    

7、60;           % 重建后的圖像 3.采用灰度變換的方法增強(qiáng)圖像的對(duì)比度I=imread('rice.tif');imshow(I);figure,imhist(I);J=imadjust(I,0.15 0.9, 0 1);figure,imshow(J);figure,imhist(J);  4直方圖均勻化I=imread('pout.tif');  % 讀取MATLAB自帶的potu.tif圖像imshow(I);fi

8、gure,imhist(I);     J,T=histeq(I,64);      % 圖像灰度擴(kuò)展到0255，但是只有64個(gè)灰度級(jí)figure,imshow(J);figure,imhist(J);figure,plot(0:255)/255,T); % 轉(zhuǎn)移函數(shù)的變換曲線J=histeq(I,32);figure,imshow(J);   % 圖像灰度擴(kuò)展到0255，但是只有32個(gè)灰度級(jí)figure,imhist(J);5模擬圖像受高斯白噪聲和椒鹽噪聲的影響I=imread('ei

9、ght.tif');imshow(I) ;J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 疊加均值為0，方差為0.02的高斯噪聲，可以用                                       % localvar代替figure,imshow  (J1

10、);J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); % 疊加密度為0.04的椒鹽噪聲。                                          figure,imshow(J2); 6采用二維中值濾波函數(shù)medfilt2對(duì)受椒鹽噪聲干擾

11、的圖像I=imread('eight.tif');imshow(I) ;J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.04); % 疊加密度為0.04的椒鹽噪聲。                                          figure,im

12、show(J2);I_Filter1=medfilt2(J2,3 3);  %窗口大小為3×3figure,imshow(I_Filter1);I_Filter2=medfilt2(J2,5 5);  %窗口大小為5×5figure,imshow(I_Filter2);I_Filter3=medfilt2(J2,7 7);  %窗口大小為7×7figure,imshow(I_Filter3);   7采用MATLAB中的函數(shù)filter2對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行均值濾波I,map=imr

13、ead('eight.tif');figure,imshow(I);title('original')J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 受高斯噪聲干擾M4=0 1 0; 1 0 1; 0 1 0;M4=M4/4;                 % 4鄰域平均濾波I_filter1=filter2(M4,J1);figure,imshow(I_filter1,map);  

14、M8=1 1 1; 1 0 1; 1 1 1;      % 8鄰域平均濾波M8=M8/8;I_filter2=filter2(M8,J1);figure,imshow(I_filter2,map); 8圖像的自適應(yīng)魏納濾波I,map=imread('eight.tif');figure,imshow(I);title('original')J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02); % 受高斯噪聲干擾K noise=wiener2(J1, 5 5);figure,imsho

15、w(K);  9運(yùn)用5種不同的梯度增強(qiáng)法進(jìn)行圖像銳化I,map=imread('3-22.jpg');imshow(I,map);I=double(I);Gx,Gy=gradient(I);       % 計(jì)算梯度G=sqrt(Gx.*Gx+Gy.*Gy);   % 注意是矩陣點(diǎn)乘J1=G;figure,imshow(J1,map);    % 第一種圖像增強(qiáng)J2=I;            

16、60;      % 第二種圖像增強(qiáng)K=find(G>=7);J2(K)=G(K);figure,imshow(J2,map);J3=I;                   % 第三種圖像增強(qiáng)K=find(G>=7);J3(K)=255;figure,imshow(J3,map);J4=I;                

17、  % 第四種圖像增強(qiáng)K=find(G<=7);J4(K)=255;figure,imshow(J4,map);J5=I;                   % 第五種圖像增強(qiáng)K=find(G<=7);J5(K)=0;Q=find(G>=7);J5(Q)=255;figure,imshow(J5,map);   10圖像的高通濾波和掩模處理I,map=imread('blood1.tif');imsh

18、ow(I,map);H2=-1 -1 -1;-1 -9 -1;-1 -1 -1;J1=filter2(H2,I);             % 高通濾波figure,imshow(J1,map);I=double(I);M=1 1 1;1 1 1;1 1 1/9;J2=filter2(M,I);J3=I-J2;                % 掩模figure,imshow(J3,map);11利用巴特沃斯（But

19、terworth）低通濾波器對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理I=imread('Saturn.tif');imshow(I);J1=imnoise(I,'salt & pepper');   % 疊加椒鹽噪聲figure,imshow(J1);f=double(J1);     % 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，MATLAB不支持圖像的無符號(hào)整型的計(jì)算g=fft2(f);        % 傅立葉變換g=fftshift(g);   

20、  % 轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)矩陣M,N=size(g);nn=2;           % 二階巴特沃斯(Butterworth)低通濾波器d0=50;m=fix(M/2); n=fix(N/2);for i=1:M       for j=1:N           d=sqrt(i-m)2+(j-n)2);         &

21、#160; h=1/(1+0.414*(d/d0)(2*nn);  % 計(jì)算低通濾波器傳遞函數(shù)           result(i,j)=h*g(i,j);       endendresult=ifftshift(result);J2=ifft2(result);J3=uint8(real(J2);figure,imshow(J3);                      % 顯示濾波處理后的圖像12利用巴特沃斯（Butterworth）高通濾波器對(duì)受噪聲干擾的圖像進(jìn)行平滑處理I=imread('blood1.tif');imshow(I);f=double(I);     % 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，MATLAB不支持圖像的無符號(hào)整型的計(jì)算g=fft2(f);        % 傅立葉變換g=fftshift(g);  &#