《matlab-圖像分割算法源碼》由會(huì)員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《matlab-圖像分割算法源碼（6頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

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(duì)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(shí)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(jìn)行 3*3 模板平滑濾波 k2=filter2(fspecial(average,5),I1)/255; %進(jìn)

8、行 5*5 模板平滑濾波 k3=filter2(fspecial(average,7),I1)/255; %進(jìn)行 7*7 模板平滑濾波 k4=filter2(fspecial(average,9),I1)/255; %進(jìn)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(shí)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(jìn)行 3*3 模板中值濾波 k2=medfilt2(J,[5,5]); %進(jìn)行 5*5 模板中值濾波 k3=medfilt2(J,[7,7]); %進(jìn)行 7*7 模板中值濾波 k4=medfilt2(J,[9,9]); %進(jìn)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(duì)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(yùn)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(yùn)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(cè)邊緣 用 MATLAB 實(shí)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(cè)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);