图像增强的matlab源代码带注释

《图像增强的matlab源代码带注释》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、代码一：%2.灰度线性变换，利用imadjust函数对图像局部灰度范围进行扩展%MATLAB程序实现如下：I=imread('e.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,50,200]);axison;%显示坐标系I1=rgb2gray(I);%图像I必须为彩色图像subplot(2,2,2),imshow(I1);title('灰度图像');axis([50,250,50,200]);axison;%显示坐标系J=imadjust(I1,[0.

2、10.5],[]);%局部拉伸，把[0.10.5]内的灰度拉伸为[01]subplot(2,2,3),imshow(J);title('线性变换图像[0.10.5]');axis([50,250,50,200]);gridon;%显示网格线axison;%显示坐标系K=imadjust(I1,[0.30.7],[]);%局部拉伸，把[0.30.7]内的灰度拉伸为[01]%imadjust(I1,[ab],[])中a和b的值越接近零，图像越亮subplot(2,2,4),imshow(K);title('线性变换图像[0.

3、30.7]');axis([50,250,50,200]);gridon;%显示网格线axison;%显示坐标系%注释：%Matlab函数rgb2gray简介　%函数功能：将真彩色图像转换为灰度图像。%调用格式：　　I=rgb2gray(RGB)　%将真彩色RGB图像转换成灰度图像。（RGB并不发生变化）　　%newmap=rgb2gray(map)　　返回一个灰度调色板。　%相关函数：ind2gray,mat2gray,ntsc2rgb,rgb2ind,rgb2ntsc\\\\\\\\\\\\

4、\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ 代码二：%利用均值滤波器对图像进行平滑处理，噪声得到了有效的去除%并且选择模版的尺寸越大，噪声的去除效果越好，同时图像边缘细节越模糊clearall;I=imread('e.jpg');M=rgb2gray(I);%创建均值滤波器模版H1=ones(3)/9;H2=ones(7)/49;%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02J=imnoise(M,'gaussian',0,0.02);%转化

5、J为double数据类型J=double(J);%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');G2=conv2(J,H2,'same');%图像显示subplot(2,2,1);imshow(M);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J,[]);title('添加高斯噪声图像');subplot(2,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,2,4);imshow(G2,[]);title('7*7均值滤波图像');\\

6、\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\代码三:%利用阈值对图像进行平滑处理，噪声得到了有效的去除%并且和3*3滤波器相比，阈值法去噪效果更明显clearall;I=imread('e.jpg');M=rgb2gray(I);[mn]=size(M);T=50;%设定阈值G=[];%创建数组用来存储新得到的

7、图像像素值%创建均值滤波器模版H1=ones(3)/9;%添加椒盐噪声J=imnoise(M,'salt&pepper',0.05);%转化J为double数据类型J=double(J);%用于卷积公式时要转化为双精度%均值滤波G1=conv2(J,H1,'same');%G2=conv2(J,H2,'same');%图像显示fori=1:mforj=1:nifabs(J(i,j)-G1(i,j))>TG(i,j)=G1(i,j);elseG(i,j)=J(i,j);endendendsubplot(2,2,1);ims

8、how(M);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(J,[]);title('添加椒盐噪声图像');subplot(2,2,3);imshow(G1,[]);title('3*3均值滤波图像');subplot(2,2,4);imshow(G,[]);title('超限像素平滑图像'