數(shù)字圖像處理PPT(MATLAB版)

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1、數(shù)字圖像處理浙江大學/1、圖像的讀取和顯示/2、圖像的點運算/4、空間域圖像增強/5、頻率域圖像增強/6、彩色圖像處理/7、形態(tài)學圖像處理/8、圖像分割/9、特征提取/3、圖像的幾何變換/1、圖像的讀取和顯示一、圖像的讀取A=imread(FILENAME,FMT)FILENAME指定圖像文件的完整路徑和文件名。如果在work工作目錄下只需提供文件名。FMT為圖像文件的格式對應(yīng)的標準擴展名。I_1=imread('D:10.06.08nirTTC10377.BMP');%讀入圖像二、圖像的寫入imwrite(A，F(xiàn)ILENAME,FMT)FILENAME參數(shù)指定

2、文件名。FMT為保存文件采用的格式。imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');/1、圖像的讀取和顯示三、圖像的顯示imshow(I,[lowhigh])I為要顯示的圖像矩陣。[lowhigh]為指定顯示灰度圖像的灰度范圍。高于high的像素被顯示成白色；低于low的像素被顯示成黑色；介于High和low之間的像素被按比例拉伸后顯示為各種等級的灰色。figure；imshow(I6);title('TheMainPassPartofTTC10373');figure；%創(chuàng)建一個新的窗口figure；subplot（m,n,p）；

3、imshow（I）；Subplot(m,n,p)含義為：打開一個有m行n列圖像位置的窗口，并將焦點位于第p個位置上。/1、圖像的讀取和顯示四、圖像的格式轉(zhuǎn)換im2bw(I,LEVEL);rgb2gray;從RGB圖創(chuàng)建灰度圖，存儲類型不變。im2uint8將圖像轉(zhuǎn)換成uint8類型閾值法從灰度圖、RGB圖創(chuàng)建二值圖。LEVEL為指定的閾值；（0,1）。im2double將圖像轉(zhuǎn)換成double類型/2、圖像的點運算灰度直方圖描述了一副圖像的灰度級統(tǒng)計信息，主要應(yīng)用于圖像分割和圖像灰度變換等處理過程中。從數(shù)學角度來說，圖像直方圖描述圖像各個灰度級的統(tǒng)計特性，它是圖像灰

4、度值的函數(shù)，統(tǒng)計一幅圖像中各個灰度級出現(xiàn)的次數(shù)或概率。歸一化直方圖可以直接反映不同灰度級出現(xiàn)的比率。橫坐標為圖像中各個像素點的灰度級別，縱坐標表示具有各個灰度級別的像素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或概率。imhist(I);%灰度直方圖I=imread(‘red.bmp’);%讀入圖像figure;%打開新窗口[M,N]=size(I);%計算圖像大小[counts,x]=imhist(I,32);%計算有32個小區(qū)間的灰度直方圖counts=counts/M/N;%計算歸一化灰度直方圖各區(qū)間的值stem(x,counts);%繪制歸一化直方圖一、圖像直方圖圖像直方圖歸一化/

5、2、圖像的點運算二、灰度的線性變換Fa>1時，輸出圖像的對比度將增大；Fa<1時，輸出圖像對比度將減小。Fa=1且Fb非零時，所有像素的灰度值上移或下移，使整個圖像更暗或更亮。Fa<0，暗區(qū)變亮，亮區(qū)變暗。/2、圖像的點運算三、灰度的對數(shù)變換c為尺度比例常數(shù)，s為源灰度值，t為變換后的目標灰度值。k為常數(shù)?；叶鹊膶?shù)變換可以增強一幅圖像中較暗部分的細節(jié)，可用來擴展被壓縮的高值圖像中的較暗像素。廣泛應(yīng)用于頻譜圖像的顯示中。Warning：log函數(shù)會對輸入圖像矩陣s中的每個元素進行操作，但僅能處理double類型的矩陣。而從圖像文件中得到的圖像矩陣大多是uint8類型

6、的，故需先進行im2double數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換。I=imread('nir.bmp');%讀入圖像F=fft2(im2double(I));%FFTF=fftshift(F);%FFT頻譜平移F=abs(F);T=log(F+1);%頻譜對數(shù)變換figure;imshow(F,[]);title('未經(jīng)變換的頻譜');figure;imshow(T,[]);title('對數(shù)變換后');/2、圖像的點運算三、灰度的Gamma變換其中，x、y的取值范圍為[0,1]。esp為補償系數(shù)，r則為Gamma系數(shù)。Gamma變換是根據(jù)r的不同取值選擇性的增強低灰度區(qū)域的對比度或者

7、高灰度區(qū)域的對比度。J=imadjust(I,[low_inhigh_in],[low_outhigh_out],gamma)I=imread('nir.bmp');figure;imshow(imadjust(I,[],[],0.75));%gamma=0.5title('Gamma0.5');原NIR圖像Gamma0.5四、灰度閾值變換及二值化Gamma1.5T為指定閾值BW=im2bw(I,level);%level為人工設(shè)定閾值范圍為[0,1]thresh=graythresh(I);%自動設(shè)定所需的最優(yōu)化閾值OTSU算法：最大類間方差法自動單閾值分割。