matlab图像增强与平滑简单程序.docx
matlab图像增强与平滑简单程序图像增强与平滑 直方图： I=imread('1.jpg'); imshow(I); I=rgb2gray(I); %三维变成二维的图； figure,imhist(I); %显示灰度分布 直方图均衡处理： I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=histeq(I); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); %这个参数是什么意思？ 灰度变换： imadjust(I, ); I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imadjust(I,0.1,0.5,); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); 图像反转： I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imadjust(I,0.1,0.9,0.9 0.1); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64); 图像平滑 噪声 I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02); H=ones(5,5)/25; I2=imfilter(J,H); %领域平均法去噪； Subplot(1,2,1),imshow(J); Subplot(1,2,2),imshow(I2); 高斯噪声 J=imnoise(I,gaussian,0.02); %高斯噪声 I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'gaussian',0.02); H=ones(5,5)/25; I2=imfilter(J,H); %领域平均法去噪； Subplot(1,2,1),imshow(J); Subplot(1,2,2),imshow(I2); 掩模大小对比 I=imread('2.bmp'); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'gaussian',0.02); H=ones(2,2)/25; H1=ones(5,5)/25; I1=imfilter(J,H1); %5*5领域平均法去噪 I2=imfilter(J,H); %2*2领域平均法去噪 Subplot(1,2,1),imshow(I1); Subplot(1,2,2),imshow(I2); 中值滤波 I=imread('2.bmp'); I=rgb2gray(I); J=imnoise(I,'gaussian',0.02); H=ones(5,5)/25; I2=medfilt2(J,5,5); Subplot(1,2,1),imshow(J); Subplot(1,2,2),imshow(I2); 梯度法对图像锐化 I=imread('2.bmp'); I=rgb2gray(I); I=double(I); IX,IY=gradient(I); GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY); figure(1),imshow(GM,);拉普拉斯贝尔特拉米算子 I=imread('2.bmp'); I=rgb2gray(I); I=double(I); Subplot(1,2,1),imshow(I,); H=0 1 0,1 -4 1,0 1 0; J=conv2(I,H,'same'); figure(1),imshow(J,); 图像色彩加强 rgb=imread('3.jpg'); rbgnew(:,:,1)=rgb(:,:,3); rbgnew(:,:,2)=rgb(:,:,1); rbgnew(:,:,3)=rgb(:,:,2); figure,imshow(rbgnew); 图像分割 边缘检测 I=imread('2.bmp'); I=rgb2gray(I); J=edge(I,Roberts,0.1); /%edge 调用roberts ,算子，阀值 0.1 figure(1),imshow(J,); 阀值0.05；
