matlab

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2011年05月17日
　　MATLAB实用源代码
　　图像读取及灰度变换
　　I=imread('cameraman.tif');%读取图像
　　subplot(1,2,1),imshow(I)   %输出图像
　　title('原始图像')    %在原始图像中加标题
　　subplot(1,2,2),imhist(I) %输出原图直方图
　　title('原始图像直方图')  %在原图直方图上加标题
　　图像旋转
　　I = imread('cameraman.tif');
　　figure,imshow(I);
　　theta = 30;
　　K = imrotate(I,theta); % Try varying the angle, theta.
　　figure, imshow(K)
　　边缘检测
　　I = imread('cameraman.tif');
　　J1=edge(I,'sobel');
　　J2=edge(I,'prewitt');
　　J3=edge(I,'log');
　　subplot(1,4,1),imshow(I);
　　subplot(1,4,2),imshow(J1);
　　subplot(1,4,3),imshow(J2);
　　subplot(1,4,4),imshow(J3);
　　1.图像反转
　　MATLAB 程序实现如下：
　　I=imread('xian.bmp');
　　J=double(I);
　　J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换
　　H=uint8(J);
　　subplot(1,2,1),imshow(I);
　　subplot(1,2,2),imshow(H);
　　2.灰度线性变换
　　MATLAB 程序实现如下：
　　I=imread('xian.bmp');
　　subplot(2,2,1),imshow(I);
　　title('原始图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　axis on;                  %显示坐标系
　　I1=rgb2gray(I);
　　subplot(2,2,2),imshow(I1);
　　title('灰度图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　axis on;                  %显示坐标系
　　J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]
　　subplot(2,2,3),imshow(J);
　　title('线性变换图像[0.1 0.5]');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]
　　subplot(2,2,4),imshow(K);
　　title('线性变换图像[0.3 0.7]');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　3.非线性变换
　　MATLAB 程序实现如下：
　　I=imread('xian.bmp');
　　I1=rgb2gray(I);
　　subplot(1,2,1),imshow(I1);
　　title(' 灰度图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　J=double(I1);
　　J=40*(log(J+1));
　　H=uint8(J);
　　subplot(1,2,2),imshow(H);
　　title(' 对数变换图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　4.直方图均衡化
　　MATLAB 程序实现如下：
　　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. 线性平滑滤波器
　　用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：
　　I=imread('lena.jpg);
　　subplot(231)
　　imshow(I)
　　title('原始图像')
　　I=rgb2gray(I);
　　I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
　　subplot(232)
　　imshow(I1)
　　title(' 添加椒盐噪声的图像')
　　k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;          %进行3*3模板平滑滤波
　　k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;          %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255;          %进行7*7模板平滑滤波
　　k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255;          %进行9*9模板平滑滤波
　　subplot(233),imshow(k1);title('3*3 模板平滑滤波');
　　subplot(234),imshow(k2);title('5*5 模板平滑滤波');
　　subplot(235),imshow(k3);title('7*7 模板平滑滤波');
　　subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板平滑滤波');
　　6.中值滤波器
　　用MATLAB实现中值滤波程序如下：
　　I=imread('lena.jpg.');
　　I=rgb2gray(I);
　　J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);
　　subplot(231),imshow(I);title('原图像');
　　subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
　　k1=medfilt2(J);            %进行3*3模板中值滤波
　　k2=medfilt2(J,[5,5]);      %进行5*5模板中值滤波
　　k3=medfilt2(J,[7,7]);      %进行7*7模板中值滤波
　　k4=medfilt2(J,[9,9]);      %进行9*9模板中值滤波
　　subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');
　　subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波 ');
　　subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');
　　subplot(236),imshow(k4);title('9*9 模板中值滤波');
　　7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：
　　I=imread('xian.bmp');
　　subplot(2,2,1),imshow(I);
　　title('原始图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　I1=im2bw(I);
　　subplot(2,2,2),imshow(I1);
　　title('二值图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　H=fspecial('sobel');     %选择sobel算子
　　J=filter2(H,I1);            %卷积运算
　　subplot(2,2,3),imshow(J);
　　title('sobel算子锐化图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];   %拉普拉斯算子
　　J1=conv2(I1,h,'same');            %卷积运算
　　subplot(2,2,4),imshow(J1);
　　title('拉普拉斯算子锐化图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　8.梯度算子检测边缘
　　用 MATLAB实现如下：
　　I=imread('xian.bmp');
　　subplot(2,3,1);
　　imshow(I);
　　title('原始图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　I1=im2bw(I);
　　subplot(2,3,2);
　　imshow(I1);
　　title('二值图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　I2=edge(I1,'roberts');
　　figure;
　　subplot(2,3,3);
　　imshow(I2);
　　title('roberts算子分割结果');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　I3=edge(I1,'sobel');
　　subplot(2,3,4);
　　imshow(I3);
　　title('sobel算子分割结果');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　I4=edge(I1,'Prewitt');
　　subplot(2,3,5);
　　imshow(I4);
　　title('Prewitt算子分割结果 ');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;                  %显示网格线
　　axis on;                  %显示坐标系
　　9.LOG算子检测边缘
　　用 MATLAB程序实现如下：
　　I=imread('xian.bmp');
　　subplot(2,2,1);
　　imshow(I);
　　title('原始图像');
　　I1=rgb2gray(I);
　　subplot(2,2,2);
　　imshow(I1);
　　title('灰度图像');
　　I2=edge(I1,'log');
　　subplot(2,2,3);
　　imshow(I2);
　　title('log算子分割结果');
　　10.Canny算子检测边 缘
　　用MATLAB程序实现如下：
　　I=imread('xian.bmp');
　　subplot(2,2,1);
　　imshow(I);
　　title('原始图像')
　　I1=rgb2gray(I);
　　subplot(2,2,2);
　　imshow(I1);
　　title('灰度图像');
　　I2=edge(I1,'canny');
　　subplot(2,2,3);
　　imshow(I2);
　　title('canny算子分割结果');
　　11.边界跟踪 （bwtraceboundary函数）
　　clc
　　clear all
　　I=imread('xian.bmp');
　　figure
　　imshow(I);
　　title('原始图像');
　　I1=rgb2gray(I);                %将彩色图像转化灰度图像
　　threshold=graythresh(I1);        %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限
　　BW=im2bw(I1, threshold);       %将灰度图像转化为二值图像
　　figure
　　imshow(BW);
　　title('二值图像');
　　dim=size(BW);
　　col=round(dim(2)/2)-90;         %计算起始点列坐标
　　row=find(BW(:,col),1);          %计算起始点行坐标
　　connectivity=8;
　　num_points=180;
　　contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);
　　%提取边界
　　figure
　　imshow(I1);
　　hold on;
　　plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);
　　title('边界跟踪图像');
　　12.Hough变换
　　I= imread('xian.bmp');
　　rotI=rgb2gray(I);
　　subplot(2,2,1);
　　imshow(rotI);
　　title('灰度图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;               
　　axis on;
　　BW=edge(rotI,'prewitt');
　　subplot(2,2,2);
　　imshow(BW);
　　title('prewitt算子边缘检测 后图像');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;               
　　axis on;
　　[H,T,R]=hough(BW);
　　subplot(2,2,3);
　　imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');
　　title('霍夫变换图');
　　xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
　　axis on , axis normal, hold on;
　　P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
　　x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));
　　plot(x,y,'s','color','white');
　　lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
　　subplot(2,2,4);,imshow(rotI);
　　title('霍夫变换图像检测');
　　axis([50,250,50,200]);
　　grid on;               
　　axis on;
　　hold on;
　　max_len=0;
　　for k=1:length(lines)
　　xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
　　plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
　　plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
　　plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
　　len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
　　if(len>max_len)
　　max_len=len;
　　xy_long=xy;
　　end
　　end
　　plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');