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MATLAB实用源代码费下载.doc

MATLAB实用源代码费下载

宋慎独
2018-11-04 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《MATLAB实用源代码费下载doc》,可适用于战略管理领域

MATLAB实用源代码费下载clcclearallInputImage=imread('png')读入要处理的图像GrayImage=rgbgray(InputImage)将图像转换为灰度图像figure()imshow(Gx)显示使用matlab自带sobel水平算子得到的图片GrayImage=double(GrayImage)把图像变为双精度图像类型mn=size(GrayImage)图像的大小(长和宽)g=zeros(m,n)定义一个大小为S的空矩阵fori=:mforj=:ng(i,j)=GrayImage(i,j)*GrayImage(i,j)GrayImage(i,j)GrayImage(i,j)*GrayImage(i,j)GrayImage(i,j)Sobel算子的垂直梯度endend边缘像素的操作g(,:)=g(:,)=g(m,:)=g(:,n)=figure()SFImage=uint(g)显示滤波后的图像imshow(SFImage)MATLAB实用源代码(::)转载标签:杂谈图像反转MATLAB程序实现如下:I=imread('xianbmp')J=double(I)J=J()图像反转线性变换H=uint(J)subplot(,,),imshow(I)subplot(,,),imshow(H)灰度线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xianbmp')subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)axison显示坐标系I=rgbgray(I)subplot(,,),imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)axison显示坐标系J=imadjust(I,,)局部拉伸把内的灰度拉伸为subplot(,,),imshow(J)title('线性变换图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系K=imadjust(I,,)局部拉伸把内的灰度拉伸为subplot(,,),imshow(K)title('线性变换图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系非线性变换MATLAB程序实现如下:I=imread('xianbmp')I=rgbgray(I)subplot(,,),imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系J=double(I)J=*(log(J))H=uint(J)subplot(,,),imshow(H)title('对数变换图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系直方图均衡化MATLAB程序实现如下:I=imread('xianbmp')I=rgbgray(I)figuresubplot(,,)imshow(I)subplot(,,)imhist(I)I=histeq(I)figuresubplot(,,)imshow(I)subplot(,,)imhist(I)线性平滑滤波器用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序:I=imread('xianbmp')subplot()imshow(I)title('原始图像')I=rgbgray(I)I=imnoise(I,'saltpepper',)subplot()imshow(I)title('添加椒盐噪声的图像')k=filter(fspecial('average',),I)进行*模板平滑滤波k=filter(fspecial('average',),I)进行*模板平滑滤波k=filter(fspecial('average',),I)进行*模板平滑滤波k=filter(fspecial('average',),I)进行*模板平滑滤波subplot(),imshow(k)title('*模板平滑滤波')subplot(),imshow(k)title('*模板平滑滤波')subplot(),imshow(k)title('*模板平滑滤波')subplot(),imshow(k)title('*模板平滑滤波')中值滤波器用MATLAB实现中值滤波程序如下:I=imread('xianbmp')I=rgbgray(I)J=imnoise(I,'saltpepper',)subplot(),imshow(I)title('原图像')subplot(),imshow(J)title('添加椒盐噪声图像')k=medfilt(J)进行*模板中值滤波k=medfilt(J,,)进行*模板中值滤波k=medfilt(J,,)进行*模板中值滤波k=medfilt(J,,)进行*模板中值滤波subplot(),imshow(k)title('*模板中值滤波')subplot(),imshow(k)title('*模板中值滤波')subplot(),imshow(k)title('*模板中值滤波')subplot(),imshow(k)title('*模板中值滤波')用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化:I=imread('xianbmp')subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=imbw(I)subplot(,,),imshow(I)title('二值图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系H=fspecial('sobel')选择sobel算子J=filter(H,I)卷积运算subplot(,,),imshow(J)title('sobel算子锐化图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系h=,,拉普拉斯算子J=conv(I,h,'same')卷积运算subplot(,,),imshow(J)title('拉普拉斯算子锐化图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系梯度算子检测边缘用MATLAB实现如下:I=imread('xianbmp')subplot(,,)imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=imbw(I)subplot(,,)imshow(I)title('二值图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=edge(I,'roberts')figuresubplot(,,)imshow(I)title('roberts算子分割结果')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=edge(I,'sobel')subplot(,,)imshow(I)title('sobel算子分割结果')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=edge(I,'Prewitt')subplot(,,)imshow(I)title('Prewitt算子分割结果')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系LOG算子检测边缘用MATLAB程序实现如下:I=imread('xianbmp')subplot(,,)imshow(I)title('原始图像')I=rgbgray(I)subplot(,,)imshow(I)title('灰度图像')I=edge(I,'log')subplot(,,)imshow(I)title('log算子分割结果')Canny算子检测边缘用MATLAB程序实现如下:I=imread('xianbmp')subplot(,,)imshow(I)title('原始图像')I=rgbgray(I)subplot(,,)imshow(I)title('灰度图像')I=edge(I,'canny')subplot(,,)imshow(I)title('canny算子分割结果')边界跟踪(bwtraceboundary函数)clcclearallI=imread('xianbmp')figureimshow(I)title('原始图像')I=rgbgray(I)将彩色图像转化灰度图像threshold=graythresh(I)计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限BW=imbw(I,threshold)将灰度图像转化为二值图像figureimshow(BW)title('二值图像')dim=size(BW)col=round(dim())计算起始点列坐标row=find(BW(:,col),)计算起始点行坐标connectivity=numpoints=contour=bwtraceboundary(BW,row,col,'N',connectivity,numpoints)提取边界figureimshow(I)holdonplot(contour(:,),contour(:,),'g','LineWidth',)title('边界跟踪图像')Hough变换I=imread('xianbmp')rotI=rgbgray(I)subplot(,,)imshow(rotI)title('灰度图像')axis(,,,)gridonaxisonBW=edge(rotI,'prewitt')subplot(,,)imshow(BW)title('prewitt算子边缘检测后图像')axis(,,,)gridonaxisonH,T,R=hough(BW)subplot(,,)imshow(H,,'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit')title('霍夫变换图')xlabel('theta'),ylabel('rho')axison,axisnormal,holdonP=houghpeaks(H,,'threshold',ceil(*max(H(:))))x=T(P(:,))y=R(P(:,))plot(x,y,'s','color','white')lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',,'MinLength',)subplot(,,),imshow(rotI)title('霍夫变换图像检测')axis(,,,)gridonaxisonholdonmaxlen=fork=:length(lines)xy=lines(k)pointlines(k)pointplot(xy(:,),xy(:,),'LineWidth',,'Color','green')plot(xy(,),xy(,),'x','LineWidth',,'Color','yellow')plot(xy(,),xy(,),'x','LineWidth',,'Color','red')len=norm(lines(k)pointlines(k)point)if(len>maxlen)maxlen=lenxylong=xyendendplot(xylong(:,),xylong(:,),'LineWidth',,'Color','cyan')直方图阈值法用MATLAB实现直方图阈值法:I=imread('xianbmp')I=rgbgray(I)figuresubplot(,,)imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系m,n=size(I)测量图像尺寸参数GP=zeros(,)预创建存放灰度出现概率的向量fork=:GP(k)=length(find(I==k))(m*n)计算每级灰度出现的概率将其存入GP中相应位置endsubplot(,,),bar(:,GP,'g')绘制直方图title('灰度直方图')xlabel('灰度值')ylabel('出现概率')I=imbw(I,)subplot(,,),imshow(I)title('阈值的分割图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=imbw(I,)subplot(,,),imshow(I)title('阈值的分割图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系自动阈值法:Otsu法用MATLAB实现Otsu算法:clcclearallI=imread('xianbmp')subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系level=graythresh(I)确定灰度阈值BW=imbw(I,level)subplot(,,),imshow(BW)title('Otsu法阈值分割图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系膨胀操作I=imread('xianbmp')载入图像I=rgbgray(I)subplot(,,)imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系se=strel('disk',)生成圆形结构元素I=imdilate(I,se)用生成的结构元素对图像进行膨胀subplot(,,)imshow(I)title('膨胀后图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系腐蚀操作MATLAB实现腐蚀操作I=imread('xianbmp')载入图像I=rgbgray(I)subplot(,,)imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系se=strel('disk',)生成圆形结构元素I=imerode(I,se)用生成的结构元素对图像进行腐蚀subplot(,,)imshow(I)title('腐蚀后图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系开启和闭合操作用MATLAB实现开启和闭合操作I=imread('xianbmp')载入图像subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)axison显示坐标系I=rgbgray(I)subplot(,,),imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)axison显示坐标系se=strel('disk',)采用半径为的圆作为结构元素I=imopen(I,se)开启操作I=imclose(I,se)闭合操作subplot(,,),imshow(I)title('开启运算后图像')axis(,,,)axison显示坐标系subplot(,,),imshow(I)title('闭合运算后图像')axis(,,,)axison显示坐标系开启和闭合组合操作I=imread('xianbmp')载入图像subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)axison显示坐标系I=rgbgray(I)subplot(,,),imshow(I)title('灰度图像')axis(,,,)axison显示坐标系se=strel('disk',)I=imopen(I,se)开启操作I=imclose(I,se)闭合操作subplot(,,),imshow(I)title('开启运算后图像')axis(,,,)axison显示坐标系subplot(,,),imshow(I)title('闭合运算后图像')axis(,,,)axison显示坐标系se=strel('disk',)I=imopen(I,se)I=imclose(I,se)subplot(,,),imshow(I)开闭运算图像title('开闭运算图像')axis(,,,)axison显示坐标系I=imclose(I,se)I=imopen(I,se)subplot(,,),imshow(I)闭开运算图像title('闭开运算图像')axis(,,,)axison显示坐标系形态学边界提取利用MATLAB实现如下:I=imread('xianbmp')载入图像subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=imbw(I)subplot(,,),imshow(I)title('二值化图像')axis(,,,)gridon显示网格线axison显示坐标系I=bwperim(I)获取区域的周长subplot(,,),imshow(I)title('边界周长的二值图像')axis(,,,)gridonaxison形态学骨架提取利用MATLAB实现如下:I=imread('xianbmp')subplot(,,),imshow(I)title('原始图像')axis(,,,)axisonI=imbw(I)subplot(,,),imshow(I)title('二值图像')axis(,,,)axisonI=bwmorph(I,'skel',)subplot(,,),imshow(I)title('次骨架提取')axis(,,,)axisonI=bwmorph(I,'skel',)subplot(,,),imshow(I)title('次骨架提取')axis(,,,)axison直接提取四个顶点坐标I=imread('xianbmp')I=I(:,:,)BW=imbw(I)figureimshow(~BW)x,y=getpts

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