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1、都是一些简单的图像处理源代码，入门性的介绍#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换#2：二维离散余弦变换的图像压缩#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度#4：直方图均匀化#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波#7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波#8：图像的自适应魏纳滤波#9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化#10：图像的高通滤波和掩模处理#11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理#1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换1
2、.f=zeros(30,30);2.f(5:24,13:17)=1;3.imshow(f,'notruesize');4.F=fft2(f,256,256);%快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不5. %是，通过对f矩阵进行零填充来调整 6.F2=fftshift(F); %一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在7. %函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换8. %时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进9. %行修
3、正，使变换后的直流分量位于图形的中心；10.figure,imshow(log(abs(F2)),[-15],'notruesize');#2：二维离散余弦变换的图像压缩1.I=imread('cameraman.tif'); %MATLAB自带的图像2.imshow(I);3.clear;closeall4.I=imread('cameraman.tif');5.imshow(I);6.I=im2double(I);7.T=dctmtx(8);1.B=blkproc(I,[88],'P1*x*P2',T,T');2.Mask=[111100003. 11100
4、0004. 110000005. 100000006. 000000007. 000000008. 000000009. 00000000];10.B2=blkproc(B,[88],'P1.*x',Mask); %此处为点乘(.*)11.I2=blkproc(B2,[88],'P1*x*P2',T',T);12.figure,imshow(I2); %重建后的图像#3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度1.I=imread('rice.tif');2.imshow(I);3.figure,imhist(I);4.J=im
5、adjust(I,[0.150.9],[01]);5.figure,imshow(J);6.figure,imhist(J);#4：直方图均匀化1.I=imread('pout.tif'); %读取MATLAB自带的potu.tif图像2.imshow(I);3.figure,imhist(I); 4.[J,T]=histeq(I,64); %图像灰度扩展到0~255，但是只有64个灰度级5.figure,imshow(J);6.figure,imhist(J);7.figure,plot((0:255)/255,T);%转移函数的变换曲线1.J=histeq(I,3
6、2);2.figure,imshow(J); %图像灰度扩展到0~255，但是只有32个灰度级3.figure,imhist(J);#5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响1.I=imread('eight.tif');2.imshow(I);3.4.J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);%叠加均值为0，方差为0.02的高斯噪声，可以用5. %localvar代替figure,imshow (J1);6.7.J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.04);%叠加密度为0.04的椒盐噪
7、声。8. 9.figure,imshow(J2);#6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波1.I=imread('eight.tif');2.imshow(I);3.4.J2=imnoise(I,'salt&pepper',0.04);%叠加密度为0.04的椒盐噪声。5. 6.figure,imshow(J2);7.8.I_Filte
