图像处理参考模板

1、1. 对原始图像统计一级均衡化2. %直方图均衡化  3. I = imread('rice.png');  4. height,width = size(I);  5. figure  6. subplot(221)  7. imshow(I)%显示原始图像  8. subplot(222)  9. imhist(I)%显示原始图像直方图  10.   11.

2、 %进行像素灰度统计;  12. NumPixel = zeros(1,256);%统计各灰度数目，共256个灰度级  13. for i = 1:height  14.     for j = 1: width  15.         NumPixel(I(i,j) + 1) 

3、;= NumPixel(I(i,j) + 1) + 1;%对应灰度值像素点数量增加一  16.     end  17. end  18. %计算灰度分布密度  19. ProbPixel = zeros(1,256);  20. for i = 1:256  21.     ProbPixel(i

4、) = NumPixel(i) / (height * width * 1.0);  22. end  23. %计算累计直方图分布  24. CumuPixel = zeros(1,256);  25. for i = 1:256  26.     if i = 1  27.

5、        CumuPixel(i) = ProbPixel(i);  28.     else  29.         CumuPixel(i) = CumuPixel(i - 1) + ProbPixel(i);  30.   &

6、#160; end  31. end  32. %累计分布取整  33. CumuPixel = uint8(255 .* CumuPixel + 0.5);  34. %对灰度值进行映射（均衡化）  35. for i = 1:height  36.     for j = 1: width

7、60; 37.         I(i,j) = CumuPixel(I(i,j);  38.     end  39. end  40.   41. subplot(223)  42. imshow(I)%显示原始图像  43. subplot(224)  1 / 844. imhist(I)%显示原始图像

8、直方图  2. 用MATLAB实现平滑滤波。3*3模板5*5模板可见用两个模板作用后，结果相差不是太明显。主要是去除了一些突起，对灰度级进行了平均化处理，减小了噪声。3用MATLAB编程实现图像区域增强算法4 用MATLAB 编程实现分段线性灰度变换 通过对比可以看出原图经过分段变换前后的对比图可知原图中间得到拉伸，对比度得到增强。在显示设备的亮度动态范围不足以满足要求时，可以用这种变换再显示，以利于在较大的灰度范围内显示出灰度值的差异 5. 用MATLAB编程实现图像的而为傅立叶变换，显示变化结果的幅度谱和相位谱信号经过傅里叶变换之后产生频谱,频谱是一个以频率为自变量的函

9、数。频谱在每一个频率点的取值是一个复数。一个复数由模和辐角唯一地确定,所以可将频谱分解为幅度谱(即复数的模关于频率的函数)和相位谱(即复数的辐角关于频率的函数)。7subplot(2,3,4);data2=uint8(data1);S=edge(data2,'Sobel');imagesc(S);title('Sobel检测算子');subplot(2,3,5);data2=uint8(data1);T=edge(data2,'Log');imagesc(T);title('Log检测算子Sobel算子认为邻域的像素对当前像素产生的影响不是等价的，所以距离不同的像素具有不同的权