matlab 马赫带效应,matlab图像处理基础实例

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matlab图像处理基础实例

·边缘检测(edge)边缘检测时先要把其他格式图像转化为灰度图像>> f=imread( lbxx.bmp );>> a=rgb2gray(f);>> [g,t]=edge(a, canny );>> imshow(g)·剪贴(imcrop)、subplot 等imfinfo colormap subimageimadd imsubtract immultiply imdivideimresize imrotate(旋转)>> a=imread( onion.png );>> b=imcrop(a,[75 68 130 112]);% I2 = IMCROP(I,RECT)% RECT is a 4-element vector with the [XMIN YMIN WIDTH HEIGHT];% subplot(121)一行两列的显示，当前显示第一个图片>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roipoly选择图像中的多边形区域>> a=imread( onion.png );>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> b=roipoly(a,c,r);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·roicolor按灰度值选择的区域>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> b=roicolor(i,128,255);>> subplot(121);imshow(a);>> subplot(122);imshow(b);·转化指定的多边形区域为二值掩膜poly2mask>> x=[63 186 54 190 63];>> y=[60 60 209 204 60];>> b=poly2mask(x,y,256,256);>> imshow(b);>> holdCurrent plot held>> plot(x,y, b , LineWidth ,2)·roifilt2区域滤波a=imread( onion.png );i=rgb2gray(a);c=[200 250 278 248 199 172];r=[21 21 75 121 121 75];b=roipoly(i,c,r);h=fspecial( unsharp );j=roifilt2(h,i,b);subplot(121),imshow(i);subplot(122),imshow(j);·roifill区域填充>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> c=[200 250 278 248 199 172];>> r=[21 21 75 121 121 75];>> j=roifill(i,c,r);>> subplot(211);imshow(i);>> subplot(212);imshow(j);·FFT变换f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;imshow(f);F=fft2(f);F2=log(abs(F));imshow(F2),colorbar·补零操作和改变图像的显示象限f=zeros(100,100);f(20:70,40:60)=1;subplot(121);imshow(f);F=fft2(f,256,256);F2=fftshift(F);subplot(122);imshow(log(abs(F2))) ·离散余弦变换(dct)>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> j=dct2(i);>> subplot(131);imshow(log(abs(j))),colorbar>> j(abs(j)> k=idct2(j);>> subplot(132);imshow(i);>> subplot(133);imshow(k,[0,255]);info=imfinfo( trees.tif )%显示图像信息·edge提取图像的边缘canny prewitt sobelradon 函数用来计算指定方向上图像矩阵的投影>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> b=edge(i);>> theta=0:179;>> [r,xp]=radon(b,theta);>> figure,imagesc(theta,xp,r);colormap(hot);>> xlabel( \theta(degrees) );>> ylabel( x\prime );>> title( r_{\theta}(x\prime) );>> colorbar·filter2均值滤波>> a=imread( onion.png );>> i=rgb2gray(a);>> imshow(i)>> k1=filter2(fspecial( average ,3),i)/255;%3*3>> k2=filter2(fspecial( average ,5),i)/255;%5*5>> k3=filter2(fspecial( average ,7),i)/255;%7*7>> figure,imshow(k1)>> figure,imshow(k2)>> figure,imshow(k3)wiener2 滤波eg：k=wiener(I,[3,3]))medfilt2 中值滤波同上deconvwnr 维纳滤波 ??????????马赫带效应(同等差色带条)·减采样>> a=imread( football.jpg );>> b=rgb2gray(a);>> [wid,hei]=size(b);>> quarting=zeros(wid/2+1,hei/2+1);>> i1=1;j1=1;>> for i=1:2:widfor j=1:2:heiquarting(i1,j1)=b(i,j);j1=j1+1;endi1=i1+1;j1=1;end>> figure>> imshow(uint8(quarting))>> title( 4 倍减采样 )>> quarting=zeros(wid/4+1,hei/4+1);i1=1;j1=1;for i=1:4:widfor j=1:4:heiquarting(i1,j1)=b(i,j);j1=j1+1;endi1=i1+1;j1=1;end>> figure,imshow(uint8(quarting)); title( 16 倍减采样 )结论：在采用不同的减采样过程中，其图像的清晰度和尺寸均发生了变化灰度级转化>> a=imread( football.jpg );>> b=rgb2gray(a);>> figure;imshow(b)>> [wid,hei]=size(b);>> img2=zeros(wid,hei);>> for i=1:widfor j=1:h

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