Matlab图像处理简易入门教程技术知识.ppt
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Matlab 数字图像处理;/1、图像的读取和显示;/1、图像的读取和显示;/1、图像的读取和显示;/1、图像的读取和显示;/2、图像的点运算;/2、图像的点运算;/2、图像的点运算;I=imread(nir.bmp);%读入图像
F=fft2(im2double(I));%FFT
F=fftshift(F);%FFT频谱平移
F=abs(F);
T=log(F+1);%频谱对数变换
figure;imshow(F,[]);title(未经变换的频谱);
figure;imshow(T,[]);title(对数变换后);;/2、图像的点运算;J=imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma);四、灰度阈值变换及二值化;OTSU算法：最大类间方差法自动单阈值分割。;自动阈值分割;/2、图像的点运算;图像变亮后灰度均衡化;/3、图像的几何变换;/3、图像的几何变换;/3、图像的几何变换;A=imread(nir.bmp);
[height,width,dim]=size(A);
tform=maketform(affine,[-1 0 0;0 1 0;width 0 1]);
B=imtransform(A,tform,nearest);
tform2=maketform(affine,[1 0 0;0 -1 0;0 height 1]);
C=imtransform(A,tform2,nearest);
figure;imshow(A);
figure;imshow(B);imwrite(B,nir水平镜像.bmp);
figure;imshow(C);imwrite(B,nir垂直镜像.bmp);;A=imread(nir.bmp);
tform=maketform(affine,[0 1 0;1 0 0;0 0 1]);
B=imtransform(A,tform,nearest);
figure;imshow(A);
figure;imshow(B);imwrite(B,nir转置后图像.bmp);;/3、图像的几何变换;/4、空间域图像增强;/4、空间域图像增强;
B=imfilter(f,w,option1,option2,…);
;三、滤波器设计;/4、空间域图像增强;/4、空间域图像增强;Sobel交叉梯度;I=imread(nir.bmp);
I=double(I);%双精度化
w1=[-1 0;0 1];
w2=[0 -1;1 0];
G1=imfilter(I,w1,‘corr’,‘replicate’);%正45°梯度
G2=imfilter(I,w2,‘corr’,‘replicate’);%负45°梯度
G=abs(G1)+abs(G2);%计算Robert梯度
figure;imshow(G,[]);
figure;imshow(abs(G1),[]);
figure;imshow(abs(G2),[]);;/5、频率域图像增强;幅度谱;一、傅里叶变换;幅度谱;function out = imidealflpf(I,freq)
%imidealflpf函数 构造高斯频域低通滤波器
[M,N] = size(I);
out = ones(M,N);
for i=1:M
for j=1:N
if (sqrt(((i-M/2)^2+(j-N/2)^2))freq)
out(i,j)=0;
end
end
end;/6、彩色图像处理;RGB_image=cat(3,PR,PG,PB);%将PR、PG、PB三个矩阵在第3个维度上进行级联，进行图像合成
PR=RGB_image(:,:,1);%提取红色分量
PG=RGB_image(:,:,2);%提取绿色分量
PB=RGB_image(:,:,3);%提取蓝色分量;CMY模型主要用于彩色打印机和
复印机等。;HSI模型;色调;/7、形态学图像处理;/7、形态学图像处理;/7、形态学图像处理;/7、形态学图像处理;/7、形态学图像处理;原图像三维可视化效果;/8、图像分割;边缘检测算法：
基于一阶导数：Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子
基于二阶导数：高斯-拉普拉斯边缘检测算子
Canny边缘检测算法;direction指定了我们感兴趣的边缘方向，edge函数将只检测direction中指定方向的边缘，其合法值如下：;3）、基于Canny算子的边缘检测;Sobel算子;分析;三、Hough变换直线检测;2、寻找峰值—houghpeaks;Param合法值;I1=imread(004.jpg);
I=rgb2gray(I1
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