主要算法代码的实现

主要算法代码的实现(1) 几何变换的 MATLAB 代码global ImagenUmbral %定义一个全局变量 ImagenUmbralglobal J %使用全局变量 Jselection = questdlg(请选择几何变换,选择几何变换,水平镜像,垂直镜像,对角镜像,default) if strcmp(selection,水平镜像) %如果选择 “水平镜像” M,N=size(J) %测量图像尺寸参数 I=J %将 J 赋给 I for i=1:M %从第一行到最后一行for j=1:N/2 %对每一行的第一个像素到中间的一个像素t=I(i,j);I(i,j)=I(i,N-j+1);I(i,N-j+1)=t; %交换这一行第一个像素和最后一个像素的灰度值，交换第二个和倒数第二个灰度值，以此类推，直到中间的像素。end %end forend %end forsubplot(224); %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置 imshow(I) %显示图像 ImagenUmbral=I; %将图像赋予全局变量 ImagenUmbralelse if strcmp(selection,垂直镜像 ) %如果选择“垂直镜像”M,N=size(J) %测量图像尺寸参数 I=J %将 J 赋给 I for j=1:N %从第一列到最后一列for i=1:M/2 %对每一列的第一个像素到中间的一个像素t=I(i,j);I(i,j)=I(M-i+1,j);I(M-i+1,j)=t; %交换这一列第一个像素和最后一个像素的灰度值，交换第二个和倒数第二个灰度值，以此类推，直到中间的像素。end %end forend %end forsubplot(224); %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(I) %显示图像ImagenUmbral=I; %将图像赋予全局变量ImagenUmbralelse if strcmp(selection,对角镜像 ) %如果选择“垂直镜像”I=J %将 J 赋给 I M,N=size(I) %测量图像尺寸参数 for i=1:M %从第一行到最后一行for j=1:N/2 %对每一行的第一个像素到中间的一个像素t=I(i,j);I(i,j)=I(M-i+1,N-j+1);I(M-i+1,N-j+1)=t;%交换第 i 行的第一个像素和 M-i+1 行的最后一个像素的灰度值，以此类推，直到中间的像素。end %end forend %end forsubplot(224); %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(I) %显示图像ImagenUmbral=I; %将图像赋予全局变量 ImagenUmbralend %end of else if strcmp(selection,对角镜像) end %end of else if strcmp(selection,垂直镜像) end %end of if strcmp(selection,水平镜像) (2) 灰度反转的 MATLAB 实现global ImagenUmbral %定义一个全局变量 ImagenUmbral，将灰度反转后的图像存入ImagenUmbral 中global J %使用全局变量 JA=double(J) %将图像 J 的各点像素值存入矩阵 A 中A=255-A %用 255 减去 A 的各点像素值，再重新存入 A 中A=uint8(A) %将 A 的每个元素转换成整数 subplot(224) %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(A) %显示图像 AImagenUmbral=A %将 A 赋给全局变量 ImagenUmbral(3) 直方图统计的 MATLAB 代码global ImagenUmbral %定义一个全局变量 ImagenUmbralglobal J %使用全局变量 Jfigure %弹出绘图窗口subplot(211) %分割绘图窗口为两行一列，将当前句柄移到第一个区域m,n=size(J); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 %对每一个像素GP(k+1)=length(find(J=k)/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入 GP 中相应位置end %end forbar(0:255,GP,b) %绘制直方图title(原图像直方图) %标题为原图像直方图subplot(212) %分割绘图窗口为两行一列，将当前句柄移到第二个区域K=ImagenUmbral %将全局变量 ImagenUmbral 赋予 K m,n=size(K); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 %对每一个像素GP(k+1)=length(find(K=k)/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入 GP 中相应位置end %end for bar(0:255,GP,b) %绘制直方图title(处理后图像直方图) %标题为处理后图像直方图(4) 直方图均衡化方法的 MATLAB 代码function zhifangtujunhenghua_Callback(hObject, eventdata, handles)%直方图均衡化按钮的回调函数global ImagenUmbral %定义一个全局变量 ImagenUmbral，将直方图均衡化后的图像存入 ImagenUmbral 中global J %使用全局变量 Jsubplot(2,2,4); %分割绘图窗口为两行两列，将当前句柄移到第四个位置%W = histeq(J); %Matlab 自带直方图均衡化函数PS=J %令 PS 为待处理的图像m,n=size(PS); %测量图像尺寸参数GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量for k=0:255 %对每一个像素值GP(k+1)=length(find(PS=k)/(m*n);%计算每级灰度出现的概率，将其存入 GP 中相应位置end %end forS1=zeros(1,256); %分配一个 256 维数组for i=1:256 %对每一个像素值for j=1:i %对从 1 到这个像素值的所有像素的S1(i)=GP(j)+S1(i);%计算 Sk，Sk 为一个映射，将对从 1 到这个像素值的所有像素的概率相加end %end forend %end forS2=round(S1*256)+0.5);%将 Sk 归到相近级的灰度PA=PS; %定义一个与 PS 一样大小的矩阵 for i=0:255 %对每一个像素值PA(find(PS=i)=S2(i+1);%将各个像素归一化后的灰度值赋给这个像素end %end forimshow(PA) %显示均衡化后的图像 ImagenUmbral=PA; %将均衡化图像赋给 ImagenUmbral(5) 中值滤波的 MATLAB 代码global ImagenUmbral %定义一个全局变量ImagenUmbral global J %使用全局变量JA=J %将J赋给A m,n = size(A); %测量图像尺寸参数 B=A; %将A赋给B pixel_block = zeros(1,9); %开辟一个一行九列的数组，均赋于初值0 for i = 2:m-1 %对A中的各个像素点（不包括边界） for j = 2:n-2 pixel_block = reshape(A(i-1:i+1,j-1:j+1),9,1); %采用3*3的窗口，将一个像素点及其周围的8各点，依次存入新开辟的数组pixel_block中 sorted_block = sort(pixel_block); %将数组pixel_block排序block_median = sorted_block(5); %将数组的中值赋予block_medianB(i,j) = block_median; %将block_median赋予B的相应位置的像素值end; %end of for j = 2:n-2 end; %end of for i = 2:m-1B = uint8(B); %将B中所有元素转换成0255之间的整数subplot(224) %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(B) %显示图像BImagenUmbral=B %将B赋给全局变量ImagenUmbral(6) 均值滤波的 MATLAB 实现A=J %将J赋给A m,n = size(A); %m为A的行数，n为A的列数 B=A; %将A赋给B pixel_block = zeros(1,9); %开辟一个一行九列的数组，均赋于初值0 for i = 2:m-1 %对A中的各个像素点（不包括边界） for j = 2:n-1 pixel_block = reshape(A(i-1:i+1,j-1:j+1),32,1);%采用3*3的窗口，将一个像素点及其周围的8各点，一次存入新开辟的数组pixel_block中 mean_block = mean(pixel_block); %求出数组中所有元素的平均值B(i,j) = mean_block; %将mean_block赋予B的相应位置的像素值end; %end of for j = 2:n-2 end; %end of for i = 2:m-1B = uint8(B); %将B中所有元素转换成0255之间的整数subplot(224) %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(B) %显示图像BImagenUmbral=B %将B赋给全局变量ImagenUmbral(7) Sobel 边缘算子法的 MATLAB 代码global ImagenUmbral %定义一个全局变量ImagenUmbral global J %使用全局变量JI=J %将J赋予IA=J %令A=J，准备将处理后图像存入A中M,N=size(I); %测量图像尺寸参数I=double(I); %将I中的所有元素变为双精度型for y=2:M-1 %对每一个像素（不包括边界）for x=2:N-1 B(1)=I(x-1,y+1)+I(x,y+1)*2+I(x+1,y+1)-I(x-1,y-1)-I(x,y-1)*2-I(x+1,y-1);%用第一个方向算子对这个像素做卷积 B(2)=I(x-1,y)+I(x-1,y+1)*2+I(x,y+1)-I(x,y-1)-I(x+1,y+1)*2-I(x+1,y); %用第二个方向算子对这个像素做卷积 B(3)=I(x-1,y-1)+I(x-1,y)*2+I(x-1,y+1)-I(x+1,y+1)-I(x+1,y)*2-I(x+1,y+1);%用第三个方向算子对这个像素做卷积 B(4)=I(x-1,y)+I(x-1,y-1)*2+I(x,y+1)-I(x+1,y)-I(x+1,y+1)*2-I(x,y+1); %用第四个方向算子对这个像素做卷积 B(5)=I(x-1,y-1)+I(x,y-1)*2+I(x+1,y+1)-I(x-1,y+1)-I(x,y+1)*2-I(x+1,y+1);%用第五个方向算子对这个像素做卷积 B(6)=I(x,y-1)+I(x+1,y+1)*2+I(x+1,y)-I(x-1,y)-I(x-1,y+1)*2-I(x,y+1); %用第六个方向算子对这个像素做卷积 B(7)=I(x+1,y+1)+I(x+1,y)*2+I(x+1,y+1)-I(x-1,y-1)-I(x-1,y)*2-I(x-1,y+1);%用第七个方向算子对这个像素做卷积 B(8)=I(x+1,y)+I(x+1,y+1)*2+I(x,y+1)-I(x-1,y)-I(x-1,y-1)*2-I(x,y-1); %用第八个方向算子对这个像素做卷积b=max(B) %将这八个卷积值的最大值赋予bif b255 b=255 %如果b的值超过255，则重置为255end %end ifA(x,y)=b; %将b作为A中相应点的输出值end %end forend %end forsubplot(224) %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(A) %显示图像AImagenUmbral=A %将A赋给全局变量ImagenUmbral (8) Prewitt边缘算子法的MATLAB实现 I=J %将J赋予IA=J %令A=J，准备将处理后图像存入A中M,N=size(I); %将I的各点像素值存入M行N列的矩阵中I=double(I); %将I中的所有元素变为双精度型for y=2:M-1 %对每一个像素（不包括边界）for x=2:N-1 B(1)=I(x-1,y+1)+I(x,y+1)+I(x+1,y+1)-I(x-1,y-1)-I(x,y-1)-I(x+1,y-1);%用第一个方向算子对这个像素做卷积B(2)=I(x-1,y)+I(x-1,y+1)+I(x,y+1)-I(x,y-1)-I(x+1,y+1)-I(x+1,y); %用第二个方向算子对这个像素做卷积 B(3)=I(x-1,y-1)+I(x-1,y)+I(x-1,y+1)-I(x+1,y+1)-I(x+1,y)-I(x+1,y+1);%用第三个方向算子对这个像素做卷积 B(4)=I(x-1,y)+I(x-1,y-1)+I(x,y+1)-I(x+1,y)-I(x+1,y+1)-I(x,y+1); %用第四个方向算子对这个像素做卷积 B(5)=I(x-1,y-1)+I(x,y-1)+I(x+1,y+1)-I(x-1,y+1)-I(x,y+1)-I(x+1,y+1);%用第五个方向算子对这个像素做卷积B(6)=I(x,y-1)+I(x+1,y+1)+I(x+1,y)-I(x-1,y)-I(x-1,y+1)-I(x,y+1); %用第六个方向算子对这个像素做卷积 B(7)=I(x+1,y+1)+I(x+1,y)+I(x+1,y+1)-I(x-1,y-1)-I(x-1,y)-I(x-1,y+1);%用第七个方向算子对这个像素做卷积 B(8)=I(x+1,y)+I(x+1,y+1)+I(x,y+1)-I(x-1,y)-I(x-1,y-1)-I(x,y-1); %用第八个方向算子对这个像素做卷积b=max(B) %将这八个卷积值的最大值赋予bif b255 b=255 %如果b的值超过255，则重置为255end %end ifA(x,y)=b; %将b作为A中相应点的输出值end %end forend %end forsubplot(224) %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(A) %显示图像AImagenUmbral=A %将A赋给全局变量ImagenUmbral (9) Roberts边缘算子法的MATLAB实现 I=J %将J赋给I M,N=size(I); %测量图像尺寸参数I=double(I)for y=1:M-1 %对每一个像素for x=1:N-1 d=2*(abs(I(x,y)-I(x+1,y+1)+abs(I(x+1,y)-I(x,y+1);%用绝对值近似计算梯度值if (d255) d=255 %如果d超过255，则将d置为255end %end ifK(x,y)=d; %将该点的灰度值置为d end %end of for y=1:N-1end %end of for x=1:M-1subplot(224) %分割绘图窗口，将当前句柄移至第二行第二个位置imshow(K) %显示IImagenUmbral=K %将I赋给全局变量ImagenUmbral (10) 医学伪彩色处理的MATLAB代码global ImagenUmbral %定义一个全局变量ImagenUmbral，将灰度反转后的图像存入ImagenUmbral中 global J %使用全局变量JI=J %将J赋给I M,N=size(I); %测量图像尺寸参数for i=1:M %对每一个像素for j=1:N b=I(i,j) %令变量b等于当前灰度值if b64 %如果当前灰度值小于64R(i,j)=0; %将这个点的R分量置为0G(i,j)=4*b; %将这个点的G分量置为4*bB(i,j)=255; %将这个点的B分量置为255else if b128 %如果当前灰度值小于128，大于64R(i,j)=0; %将这个点的R分量置为0G(i,j)=255; %将这个点的G分量置为255B(i,j)=(127-b)*4; %将这个点的B分量置为(127-b)*4 else if b192 %如果当前灰度值小于192，大于128R(i,j)=(b-128)*4; %将这个点的R分量置为b-128)*4G(i,j)=255; %将这个点的G分量置为255B(i,j)=0; %将这个点的B分量置为0else %如果当前灰度值大于192R(i,j)=255; %将这个点的R分量置为255G(i,j)=(255-b)*4; %将这个点的G分量置为(255-b)*4B(i,j)=0; %将这个点的B分量置为0end %end of if b192end %end of if b128end %end of if b64G2C(i,j,1)=R(i,j); %将新的R分量存入图像中G2C中G2C(i,j,2)=G(i,j); %将新的R分量存入图像中G2C中G2C(i,j,3)=B(i,j); %将新的R分量存入图像中G2C中end %end of for j=1:Nend %end of for i=1:Msubplot(224) %分割绘图窗口为两行两列，将句柄移到第四个位置imshow(G2C); %显示图像G2CImagenUmbral=G2C; %将G2C赋给全局变量ImagenUmbral(11) 遥感伪彩色处理的MATLAB代码I=J %将J赋给I M,N=size(I); %测量图像尺寸参数 for i=1:N %对每一个像素for j=1:M b=I(i,j); %令变量b等于当前灰度值if b85 %如果当前灰度值小于85R(i,j)=0; %将这个点的R分量置为0G(i,j)=(5-b/42.5)*b; %将这个点的G分量置为(5-b/42.5)*bB(i,j)=(5-(84-b)/42.5)*(84-b); %将这个点的B分量置为(5-(84-b)/42.5)*(84-b)else if b170 %如果当前灰度值小于170R(i,j)=(5-(b-85)/42.5)*(b-8