matlab-图像分割算法源码.doc
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1、matlab-图像分割算法源码matlab 图像分割算法源码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、,2,2),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 1subplot(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 1subplot(2,2,4),imshow(K);title(线性变换图像0.3 0
3、.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 o
4、n; %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(xian.bmp);subplot(231)imshow(I)title(原始图像)I=rgb2gray(I
5、);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
6、(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(xian.bmp);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
7、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Sob
8、el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);tit
9、le(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
10、,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);
11、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
12、(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(bwt
13、raceboundary函数)clcclear allI=imread(xian.bmp);figureimshow(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figureimshow(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connect
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