最新matlab在数字图像处理中的应用ppt课件.ppt

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1、matlab在数字图像处理中的应用索引图像包括一个数据矩阵X，一个颜色映像矩阵map。其中map是一个包含三列和若干行的数据矩阵，其每一个元素的值均为【0，1】之间的双精度浮点型数据。map矩阵的每一列分别表示红色、绿色和蓝色的颜色值。在MATLAB中，索引图像是从像素值到颜色映射表值的“直接映射”。像素颜色由数据矩阵X作为索引指向矩阵map进行索引。例如，值1指向矩阵map中的第一行，2指向第二行，依次类推。….41568…..….28379……………………….……………….0000.29460.12340.2345

2、0.32450.25890.3689……………………[X,map]=imread(‘trees.tif’)image(X)colormap(map)例：用imshow函数显示一个二值图像。>>imshowcircles.tif显示结果如图6.4.4所示：5、在一个图形窗口中显示多幅图像为了便于在多幅图像之间进行比较，需要将这些要比较的图像显示在一个图形窗口中，用subimage函数。subimage（X,map）,subimage(I),subimage(RGB)分别用于显示索引色、灰度及真彩色图像。subimage（

3、x,y,…）表示将图像按指定的坐标系(x,y)显示。RGB1=imread(‘football.jpg’);RGB2=imread(‘greens.jpg’);I1=imread(‘rice.tif’);I2=imread(‘testpat1.tif’);subplot(2,2,1);subimage([0,500],[0,500],RGB1);subplot(2,2,2);subimage([0,500],[0,500],RGB2);subplot(2,2,3);subimage([0,500],[0,500],I1

4、);subplot(2,2,4);subimage([0,500],[0,500],I2);6、增强对比度X1=imread('pout.tif');figure,imshow(X1)f0=0;g0=0;f1=70;g1=30;f2=180;g2=230;f3=255;g3=255;figure,plot([f0,f1,f2,f3],[g0,g1,g2,g3])axistight,xlabel('f'),ylabel('g')title('intensitytransformation')r1=(g1-g0)/(f1-

5、f0);b1=g0-r1*f0;r2=(g2-g1)/(f2-f1);b2=g1-r2*f1;r3=(g3-g2)/(f3-f2);b3=g2-r3*f2;[m,n]=size(X1);X2=double(X1);fori=1:mforj=1:nf=X2(i,j);g(i,j)=0;if(f>=0)&(f<=f1)g(i,j)=r1*f+b1;elseif(f>=f1)&(f<=f2)g(i,j)=r2*f+b2;elseif(f>=f2)&(f<=f3)g(i,j)=r3*f+b3;endendendfigure,i

6、mshow(mat2gray(g))原图像、变换曲线和处理后的图像如下：7、利用MATLAB工具箱中的函数imadjust()增强对比度。代码如下：X1=imread('pout.tif');figure,imshow(X1)J=imadjust(X1,[0.250.6],[],1.2322);figure,imshow(J)J=adjust(I,[lowhigh],[bottomtop],gamma)表示返回图像I经调整后的图像J。[lowhigh]为原图像中要变换的灰度范围，[bottomtop]指定了变换后的灰度

7、范围，其中low,high,bottom,top的取值范围都使0～1，并且low

8、)[m,n]=size(X1);X2=double(X1);fori=1:mforj=1:ng(i,j)=c*log(X2(i,j)+1);endendfigure,imshow(mat2gray(g));9图像二值化处理。X1=imread('pout.tif');figure,imshow(X1)f1=100;figure,p