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1、
matlab- 圖像分割算法源碼
matlab 圖像分割算法源碼
1.圖像反轉(zhuǎn)
MATLAB 程序?qū)崿F(xiàn)如下：
I=imread(xian.bmp);
J=double(I);
J=-J+(256-1); % 圖像反轉(zhuǎn)線性變換
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
2、
2.灰度線性變換
MATLAB 程序?qū)崿F(xiàn)如下：
I=imread(xian.bmp);
subplot(2,2,1),imshow(I);
title( 原始圖像 );
axis([50,250,50,200]);
axis on; % 顯示坐標(biāo)系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title(
灰度圖像
);
axis([50,250,50,200]);
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
J=imadjust
3、(I1,[0.1 0.5],[]); %
局部拉伸，把
[0.1 0.5]
內(nèi)的灰度拉伸為
[0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title(
線性變換圖像
[0.1 0.5]);
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %
局部拉伸，把
[0.3
4、 0.7]
內(nèi)的灰度拉伸為
[0 1]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title(
線性變換圖像
[0.3 0.7]);
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
3.非線性變換
MATLAB 程序?qū)崿F(xiàn)如下：
I=imread(xian.bmp);
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow
5、(I1);
title( 灰度圖像 );
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title( 對數(shù)變換圖像 );
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
6、
4.直方圖均衡化
MATLAB 程序?qū)崿F(xiàn)如下：
I=imread(xian.bmp);
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);
5.線性平滑濾波器
用 MATLAB 實現(xiàn)領(lǐng)域平均法抑制噪聲程序：
7、
I=imread(xian.bmp);
subplot(231)
imshow(I)
title( 原始圖像 )
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,salt & pepper,0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title( 添加椒鹽噪聲的圖像 )
k1=filter2(fspecial(average,3),I1)/255;
%進行 3*3
模板平滑濾波
k2=filter2(fspecial(average,5),I1)/255;
%進
8、行 5*5
模板平滑濾波
k3=filter2(fspecial(average,7),I1)/255;
%進行 7*7
模板平滑濾波
k4=filter2(fspecial(average,9),I1)/255;
%進行 9*9
模板平滑濾波
subplot(233),imshow(k1);title(3*3
模板平滑濾波
);
subplot(234),imshow(k2);title(5*5
模板平滑濾波
);
subplot(235),imshow(k3);title(7*7
9、
模板平滑濾波
);
subplot(236),imshow(k4);title(9*9
模板平滑濾波
);
6.中值濾波器
用 MATLAB 實現(xiàn)中值濾波程序如下：
I=imread(xian.bmp);
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,salt&pepper,0.02);
subplot(231),imshow(I);title( 原圖像 );
subplot(232),imshow(J);title( 添加椒鹽噪聲圖像 );
k1=medfilt2(J)
10、;
%進行 3*3 模板中值濾波
k2=medfilt2(J,[5,5]);
%進行 5*5
模板中值濾波
k3=medfilt2(J,[7,7]);
%進行 7*7
模板中值濾波
k4=medfilt2(J,[9,9]);
%進行 9*9
模板中值濾波
subplot(233),imshow(k1);title(3*3
模板中值濾波 );
subplot(234),imshow(k2);title(5*5
模板中值濾波 );
subplot(235),imshow(k3);title(7*7
模板中值濾波 );
subplot(236),imshow(
11、k4);title(9*9
模板中值濾波 );
7.用 Sobel 算子和拉普拉斯對圖像銳化：
I=imread(xian.bmp);
subplot(2,2,1),imshow(I);
title(
原始圖像
);
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
titl
12、e(
二值圖像
);
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
H=fspecial(sobel);
%選擇
sobel
算子
J=filter2(H,I1);
% 卷積運算
subplot(2,2,3),imshow(J);
title(sobel 算子銳化圖像 );
axis([50,250,50,200]);
grid o
13、n;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];
%拉普拉斯算子
J1=conv2(I1,h,same); % 卷積運算
subplot(2,2,4),imshow(J1);
title( 拉普拉斯算子銳化圖像 );
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
8.梯度算子檢測邊緣
用 MATLAB 實現(xiàn)如下
14、：
I=imread(xian.bmp);
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title(
原始圖像
);
axis([50,250,50,200]);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title( 二值圖像 );
axis([50,250,50,200]);
grid on;
15、
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
I2=edge(I1,roberts);
% 顯示坐標(biāo)系
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title(roberts 算子分割結(jié)果 axis([50,250,50,200]);
);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
I3=edge(I1,sobel);
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
% 顯示坐標(biāo)系
tit
16、le(sobel 算子分割結(jié)果 axis([50,250,50,200]);
);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title(Prewitt 算子分割結(jié)果 axis([50,250,50,200]);
);
grid on;
%顯示網(wǎng)格線
axis on;
% 顯示坐標(biāo)系
9.LOG 算子檢測邊緣
用 MATLAB 程序?qū)崿F(xiàn)如下：
I=imread(xian.bmp);
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title( 原始圖像 );
I1=rgb2gray(I);
matlab-圖像分割算法源碼
