matlab图像处理各种程序代码

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1、阁像变换(傅立叶变挽),阁像增强,边缘检测,滤波,阁像压缩等.实验工具:MATLAB软件课程设计时间:2008年12月实验部分1.图像变换程序代码及说明clearallN=100;f=zeros(50,50);%产生一个50*50的全0数组f(15:35,23:28)=1;%定义阁像数组,从15行到35行,23列到28列附值为1,为白色,某他区域为黑色figure⑴%创建窗口的图形对象,句柄为1imshow(f,fnotruesizef)%显示图像fF=fft2(f,N,N);%在二维傅立叶变换前把f截断或者添加0,

2、使其成为N*N的数组F2=fftshift(abs(F));%把傅立叶变换的零频率部分移到频谱的中间figure(2)x=l:N;y=l:N;%定义x和y的范围mesh(x,y,F2(x,y));colormap(gray);colorbar%绘制立体网状图,将图形对象的色度改为灰度图像,colorbai•给平标轴添加色彩条%构建一个类似于figure(l)的矩形闲数N=200;f=zcros(100,100);f(30:70,45:55)=1;%定义图像数组,从30行到70行,45列到55列附值为1,为白色,其他区

3、域为黑色imshow(f,’notruesize’);%然后对f进行二维快速傅立叶变换:以下列出你自己编写的代码...N=200;f=zeros(100,100);f(30:70,45:55)=1;imshow(f,'notruesize');title(’原始图像F=fft2(f,N,N);gridonaxison%对图像f进行二维快速傅立叶变换%打开网格线%打开少标轴imshow(F,[-l,5],'notruesize');%显示傅立叶变换后的图像,图像数据的位域为[-1,5]x=l:N;y=l:N;title

4、f二维快速傅立叶变换后的图像丁mesh(abs(F));%绘制F的频谱图titlef傅立叶变换后的频谱图•);%然后对上述二维快速傅立叶变换提高分辨率:要提高二维快速傅立叶变换的分辨率,在采样率一定的情况下,增大采样点数N即可。对应的频谱图见测试结果。N=300;f=zeros(100,100);f(30:70,45:55)=1;figure(l)imshow(f,'notruesize*);title(’原始图像’);F=fft2(f,N,N);axisonfigurc(2)imshow(F,[-l,5],'not

5、ruesize');titlef二维快速傅立叶变换后的图像•);x=l:N;y=l:N;figure(3)mcsh(abs(F));title(’傅立叶变换•的频谱图•);N=400;f=zeros(1005100);f(30:70,45:55)=1;figure(l)imshow(f,'notruesize');title(’原始图像F=fft2(f,N,N);axisonfigure(2)imshow(F,[-l,5],’notruesize’);titlef二维快速傅立叶变换后的图像•);x=l:N;y=l:N

6、;figurc(3)mesh(abs(F));titl<傅立叶变换后的频谱图C系数移动(使用函数fftshift)N=200;f=zcros(100,100);f(30:70,45:55)=1;figure(l)imshow(f,'notruesize');titleC原始图像’);F=fft2(f,N,N);axisonfigure(2)imshow(F,[-1,5],'notruesize');title(’二维快速傅立叶变换后的阁像i);x=l:N;y=l:N;figured)mesh(ffishift(abs

7、(F)));%把零频率部分移到频谱的屮间titlcf傅立叶变换后的频谱图•);%滤波器频率响应x=l:N;y=l:N;mesh(x,y,F2(x,y));colormap(gray);colorbar%绘制立体网状阁,将阁形对象的色度改为灰度阁像,colorbar给坐标轴添加色彩条测试结果图:1》对f进行二维快速傅立叶变换(请自己运行查看)2》对上述二维快速傅立叶变换提高分辨率N=300吋:NM00吋:N=800时:N=1000时:(请自己运行查看)从傅立叶变换的频谱阁屮可以看出,提岛分辨率以后,其边缘更加平滑,锯齿

8、状明显减弱。但其傅立叶变换后的阁像没有明显改变。3》DC系数移动其系数移动以后,频谱分量都集屮到了频谱的屮间。4》滤波器频率响应(请向己运行查看)1.图像增强图像增强是指按特定的耑要突出一幅图像中的某些信息,同时,消弱或去除某些不耑要的信息的处理方法。其主要目的是使处理后的图像对某些特定的应用比原來的图像更加有效。图像增强技术主要包含直方图修改

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