matlab图像几何变换和图像增强
使用Matlab进行数字图像增强的方法
使用Matlab进行数字图像增强的方法引言：数字图像增强是一种改善图像质量和提升可视化效果的方法。
在实际应用中，我们常常需要对图像进行增强，以便更好地分析和理解图像内容。
使用Matlab作为工具，可以方便地对图像进行各种增强操作。
本文将介绍几种常用的数字图像增强方法，并结合具体示例演示其在Matlab中的实现。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种通过调整图像像素值的分布来增强对比度的方法。
它可以将像素值均匀分布在整个灰度级范围内，从而增强图像的细节和清晰度。
在Matlab中，我们可以使用函数histeq来实现直方图均衡化。
实例：假设我们有一张灰度图像lena.jpg，我们想对它进行直方图均衡化。
首先，我们可以使用imread函数读取图像，并将其转换为灰度图像。
```matlabimg = imread('lena.jpg');gray_img = rgb2gray(img);```然后，利用histeq函数对图像进行直方图均衡化。
```matlabenhanced_img = histeq(gray_img);``````matlabimshow(enhanced_img);```运行以上代码，我们可以得到一张直方图均衡化后的图像。
二、滤波增强滤波增强是一种通过应用滤波器来减少噪声和增强图像细节的方法。
在Matlab 中，我们可以使用各种滤波器函数来实现滤波增强，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
实例：假设我们有一张包含噪声的图像cameraman.jpg，我们想对其进行滤波增强。
首先，我们可以使用imnoise函数在图像中添加高斯噪声。
```matlabimg = imread('cameraman.jpg');noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);```然后，我们可以使用imfilter函数对图像进行滤波增强。
8.matlab图像处理基础——边缘检测+形态学变换+图像增强
8.matlab图像处理基础——边缘检测+形态学变换+图像增强1、边缘检测①处理结果 = edge(原始图像，算⼦) 算⼦： Sobel log Roberts Canny Prewitt zerocross%% 边缘检测I = imread('cameraman.tif');J1 = edge(I,'Sobel');subplot(3,3,1),imshow(I);title('原始图像');subplot(3,3,2),imshow(J1);title('Sobel检测图像');J2 = edge(I,'Roberts');subplot(3,3,3),imshow(J2);title('Roberts检测图像');J3 = edge(I,'Prewitt');subplot(3,3,4),imshow(J3);title('Prewitt检测图像');J4 = edge(I,'log');subplot(3,3,5),imshow(J4);title('log检测图像');J5 = edge(I,'Canny');subplot(3,3,6),imshow(J5);title('Canny检测图像');J6 = edge(I,'zerocross');subplot(3,3,7),imshow(J6);title('zerocross检测图像');2、形态学变换（1）图像腐蚀 se = strel('disk' ,3); resultImage=imerode(originalImage, se);%% 图像腐蚀I = imread('cameraman.tif');se = strel('disk',3);J = imerode(I,se);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);（2）膨胀 se = strel('disk' ,3); resultImage=imdilate(originalImage, se);%% 膨胀I = imread('cameraman.tif');se = strel('disk',3);J = imdilate(I,se);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(J);（3）开运算 先腐蚀，后膨胀。
Matlab中的图像增强技术与应用
Matlab中的图像增强技术与应用图像增强技术是数字图像处理领域中的重要方向之一。
通过增强图像的亮度、对比度、锐度以及去除噪声、伪彩色等方法，可以使图像更加清晰、具有更好的可视化效果。
Matlab作为一种常用的图像处理工具，提供了丰富的图像增强函数和工具箱，可以帮助我们实现各种图像增强技术的应用。
本文将介绍一些常用的图像增强技术，并结合Matlab来演示它们的应用。
一、灰度变换与直方图均衡化灰度变换是最基础的图像增强技术之一，它通过调整图像中像素的灰度值来改变图像的亮度和对比度。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数来实现灰度变换。
imadjust函数可以根据输入的灰度范围，将图像像素的灰度值进行线性映射，从而改变图像的亮度。
直方图均衡化是一种改善图像对比度的方法，它通过对图像中像素的灰度分布进行调整，使得图像中的灰度级尽可能均匀分布。
在Matlab中，我们可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数会自动计算图像的累积直方图，并将其映射为均匀分布的灰度级。
二、滤波器与空域增强滤波器是一种常见的图像增强工具，它可以通过删去或者增强图像中的某些频率成分，从而实现图像的去噪和锐化。
在Matlab中，我们可以使用imfilter函数来实现各种滤波操作。
常见的滤波器包括均值滤波器、中值滤波器以及高斯滤波器等。
均值滤波器可以平滑图像，减少图像中的噪声；中值滤波器可以有效抑制椒盐噪声等随机噪声；高斯滤波器可以平滑图像并增强图像的边缘。
除了滤波器，空域增强也是一种常用的图像增强技术。
通过对图像进行锐化、增强边缘等操作，可以使图像更加清晰和鲜明。
在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数来实现图像的锐化操作。
该函数可以增强图像的高频信息，使得图像的细节更加突出。
三、变换域增强变换域增强是一种通过将图像从空域转换到频域，进行增强操作的方法。
其中最常用的变换是傅里叶变换和小波变换。
在Matlab中，我们可以使用fft2函数和dwt2函数来实现傅里叶变换和小波变换。
Matlab中的图像增强方法
Matlab中的图像增强方法图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，通过使用各种算法和方法，可以改善图像的质量、增加图像的信息量和清晰度。
在Matlab中，有许多强大而灵活的工具和函数，可以帮助我们实现图像增强的目标。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并探讨它们的原理和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的像素分布来增强图像的对比度和亮度。
在Matlab中，我们可以使用“histeq”函数来实现直方图均衡化。
该函数会根据图像的直方图信息，将像素的灰度值重新映射到一个均匀分布的直方图上。
直方图均衡化的原理是基于图像的累积分布函数（CDF）的变换。
它首先计算图像的灰度直方图，并根据直方图信息计算CDF。
然后，通过将CDF线性映射到期望的均匀分布上，将图像的像素值进行调整。
直方图均衡化的优点在于简单易实现，且效果较好。
但它也存在一些限制，比如对噪声敏感、全局亮度调整可能导致细节丢失等。
因此，在具体应用中，我们需要权衡其优缺点，并根据图像的特点选择合适的方法。
二、自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它能够在改善对比度的同时，保持局部细节。
与全局直方图均衡化不同，自适应直方图均衡化采用局部的直方图信息来进行均衡化。
在Matlab中，我们可以使用“adapthisteq”函数来实现自适应直方图均衡化。
该函数会将图像分成小块，并在每个块上进行直方图均衡化。
通过这种方式，自适应直方图均衡化可以在增强图像对比度的同时，保留图像的细节。
自适应直方图均衡化的优点在于针对每个小块进行处理，能够更精确地调整局部对比度，避免了全局调整可能带来的细节丢失。
然而，相对于全局直方图均衡化，自适应直方图均衡化的计算量较大，因此在实时处理中可能会引起性能问题。
三、模糊与锐化图像增强不仅局限于对比度和亮度的调整，还可以改善图像的清晰度和边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用一些滤波器来实现图像的模糊和锐化。
使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法
使用Matlab进行图像增强与图像修复的方法图像增强与图像修复是数字图像处理领域中的重要研究方向之一。
随着数字摄影和图像处理技术的快速发展，越来越多的应用需要对图像进行增强和修复，以提高图像的质量和视觉效果。
在本文中，我们将探讨使用Matlab进行图像增强和图像修复的方法。
一、图像增强方法图像增强是通过对图像进行处理，改善其质量，使其更加清晰、鲜明和易于观察。
下面将介绍几种常用的图像增强方法。
1. 灰度拉伸灰度拉伸是一种简单而有效的图像增强方法，通过拉伸图像的灰度范围，使得图像中的细节更加明确可见。
具体操作是将图像的最低灰度值映射到0，最高灰度值映射到255，中间的灰度值按比例映射到相应的范围。
在Matlab中，我们可以使用imadjust函数实现灰度拉伸。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过对图像的灰度分布进行调整，使得图像的对比度得到增强。
具体操作是对图像的灰度直方图进行均衡化处理，将图像的灰度级分布均匀化。
在Matlab中，我们可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
3. 锐化锐化是一种常用的图像增强方法，通过增强图像的边缘和细节，使得图像更加清晰和立体。
具体操作是对图像进行高通滤波，突出图像中的边缘信息。
在Matlab中，我们可以使用imsharpen函数实现图像锐化。
4. 去噪去噪是一种常用的图像增强方法，通过抑制图像中的噪声，提高图像的质量。
常见的去噪方法包括中值滤波、均值滤波和小波去噪等。
在Matlab中，我们可以使用medfilt2函数实现中值滤波。
二、图像修复方法图像修复是对图像中存在的缺陷或损坏进行补全或恢复的过程，以提高图像的可视化效果。
下面将介绍几种常用的图像修复方法。
1. 图像插值图像插值是一种常用的图像修复方法，通过根据已知的像素值推测缺失的像素值，从而补全图像中的缺失部分。
常见的插值方法包括最近邻插值、双线性插值和双立方插值等。
在Matlab中，我们可以使用interp2函数实现图像插值。
Matlab技术图像增强方法
Matlab技术图像增强方法图像增强是数字图像处理的一个重要任务，通过改善图像的质量和视觉效果来提高图像的可读性和理解性。
在现实生活中，我们常常会遇到一些图像质量较差、光照不均匀或者图像噪声较多的情况，这时候就需要借助一些图像增强方法来改善图像。
Matlab作为一款强大的数学软件，提供了丰富的图像处理工具箱，其中包含了多种图像增强方法。
本文将介绍几种常用的Matlab图像增强方法，并对其原理和应用进行探讨。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分配图像的灰度级来拉伸图像的灰度范围，以增强图像的对比度和细节。
在Matlab中，我们可以使用以下代码实现图像的直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);imshowpair(img, img_eq, 'montage');```直方图均衡化的原理是将图像的累积分布函数进行线性映射，使得图像的灰度级均匀分布，从而增强对比度。
然而，直方图均衡化有时候会导致图像过亮或者过暗，因为它只考虑了灰度分布，并未考虑图像的空间信息。
二、自适应直方图均衡化为了克服直方图均衡化的不足，自适应直方图均衡化应运而生。
自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像划分为若干小区域，并对每个区域进行直方图均衡化，以保留图像的局部对比度。
Matlab中的自适应直方图均衡化函数为`adapthisteq`，使用方法如下：```matlabimg = imread('image.jpg');img_adapteq = adapthisteq(img);imshowpair(img, img_adapteq, 'montage');```自适应直方图均衡化在增强图像对比度的同时，能够保留图像的细节，并且不会引入过多的噪声。
图像变换与增强matlab程序
试验一 MATLAB图像增强与变换处理实验试验一 MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。
2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。
3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。
4、掌握图像变换的基本方法。
5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。
二、实验任务（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储。
（2）图像的空域增强方法。
（3）图像的频率域增强方法。
（4）图像的锐化增强方法。
（5）图像的快速傅里叶变换与反变换。
三、实验配套的主要仪器设备及台(套)数教师示范用投影仪一台微型计算机每个学生一台四、报告要求完成实验任务的每一步，并记录每一步的实验结果。
图1 原始图像图 2 转化为灰度图像的图像（1）各种格式的数字图像的读取、显示、存储将该图像放入MATLAB的work文件夹中。
在.m文件中输入以下代码：clear all;close all;f=imread('1.jpg'); %读入原图像文件f1=rgb2gray(f); %将彩色图片转换为灰度图imshow(f1);imwrite(f1,'gai0.jpg');imwrite(f1,'gai1.png');imwrite(f1,'gai2.bmp');imwrite(f1,'gai3.tiff');（2）则把彩色图片转化为灰度图，,显示图像为图2。
同时我们可以在工作区中输入imfinfo gai0.jpg;，我们可以得到我们保存后图片的相关信息，其输入结果如下：Filename: 'gai1.png'FileModDate: '01-May-2012 20:14:13'FileSize: 414165Format: 'png'FormatVersion: []Width: 1024Height: 768BitDepth: 8ColorType: 'grayscale'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'none'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: []XResolution: []YResolution: []ResolutionUnit: []XOffset: []OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '1 May 2012 12:14:13 +0000'Title: []Author: []Description: []Copyright: []CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []同理我们可以得到其他三种格式的图像的相关信息。
使用MATLAB进行图像增强处理的基本原理
使用MATLAB进行图像增强处理的基本原理图像增强是数字图像处理领域中的一个重要分支，它通过改善图像的质量和视觉效果，使得图像更加清晰、鲜明和易于理解。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，可以方便地进行图像增强处理。
本文将介绍使用MATLAB进行图像增强处理的基本原理。
一、图像增强的基本概念图像增强是指通过一系列的数字图像处理技术，改善图像的质量和视觉效果。
图像增强可以分为全局增强和局部增强两种方式。
全局增强是对整幅图像进行处理，使得图像整体的对比度、亮度和色彩更加鲜明。
局部增强是对图像中的某一区域进行处理，以突出该区域的细节和特征。
二、图像增强的基本原理图像增强的基本原理是通过对图像的像素值进行调整，改变图像的对比度、亮度和色彩等特征，从而达到改善图像质量的目的。
MATLAB提供了一系列的图像增强函数和工具，可以方便地实现这些处理。
1. 对比度增强对比度是指图像中不同区域之间亮度差异的程度，对比度增强可以使得图像中的细节更加清晰。
MATLAB中常用的对比度增强方法有直方图均衡化和自适应直方图均衡化。
直方图均衡化通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图更加均匀，从而提高图像的对比度。
自适应直方图均衡化是一种局部增强方法，它将图像分成若干个小区域，在每个区域内进行直方图均衡化，以突出图像的细节。
2. 亮度调整亮度是指图像的整体明暗程度，亮度调整可以改变图像的整体亮度，使得图像更加明亮或暗淡。
MATLAB中可以使用线性变换或非线性变换来进行亮度调整。
线性变换是通过对图像的像素值进行线性缩放，改变图像的亮度。
非线性变换则是通过对图像的像素值进行非线性映射，更加灵活地调整图像的亮度。
3. 色彩增强色彩增强是指调整图像的颜色饱和度和色调，使得图像的色彩更加鲜明和丰富。
MATLAB中可以使用色彩空间转换和直方图匹配等方法进行色彩增强。
色彩空间转换是将图像从RGB色彩空间转换到其他色彩空间，如HSV色彩空间，然后对色彩分量进行调整。
matlab图像几何变换和图像增强
一.图像几何变化(1)放大，缩小，旋转程序：I=imread('111.jpg');J=imresize(I,1.5);L=imresize(I,0.75);K=imrotate(I,35,'bilinear');subplot(221),subimage(I); title('原图像');subplot(222),subimage(J); title('放大后图像');subplot(223),subimage(L); title('缩小后图像');subplot(224),subimage(K);title('旋转后图像');二．图像频域变换（1）傅里叶变换真彩图像灰度图像傅里叶变换谱程序：I=imread('111.jpg');figure(1);imshow(I);B=rgb2gray(I);figure(2);imshow(B)D=fftshift(fft2(B));figure(3);imshow(log(abs(D)),[ ]);（2）离散余弦变换真彩图灰度图进行离散余弦变换后程序：RGB=imread('111.jpg');figure(1);imshow(RGB);G=rgb2gray(RGB);figure(2);imshow(G);DCT=dct2(G);figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[]);三．图像增强：（1）指数变换程序：f=imread('111.jpg')f=double(f);g=(2^2*(f-1))-1;f=uint8(f);g=uint8(g);subplot(1,2,1),subimage(f);subplot(1,2,2),subimage(g);（2）直方图均衡程序：I=imread('111.jpg');I=rgb2gray(I);figuresubplot(221);imshow(I);subplot(222);imhist(I)I1=histeq(I);figure;subplot(221);imshow(I1)subplot(222);imhist(I1)（3）空域滤波增强锐化滤波（Roberts算子Sobel算子拉普拉斯算子）程序：I=imread('000.tif');J1=edge(I,'roberts'); %Roberts算子figure;imshow(uint8(I));title('原图');figure;subplot(221);imshow(J1);title('Roberts算子锐化'); J2=fspecial('Sobel'); %Sobel算子J2=J2';TJ1=filter2(J2,I);J2=J2';TJ2=filter2(J2,I);subplot(222),imshow(TJ1,[]),title('垂直模板'); subplot(223),imshow(TJ2,[]),title('水平模板');f=fspecial('laplacian'); %拉普拉斯算子J3=imfilter(I,f);subplot(224),imshow(J3);title('拉普拉斯算子');平滑滤波及中值滤波程序：I=imread('000.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(221),imshow(I);title('原图像');subplot(222),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');k1=filter2(fspecial('average',3),J); %进行3*3模板平滑滤波k2=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波subplot(223),imshow(uint8(k1));title('3*3模板平滑滤波');subplot(224),imshow(k2);title('3*3模板中值滤波');（4）频域滤波增强低通滤波程序：I=imread('000.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(121),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');J=double(J);f=fft2(J); %采用傅里叶变换g=fftshift(f) %数据矩阵平衡[M,N]=size(f);n=3;d0=20n1=floor(M/2)n2=floor(N/2)for i=1:M %进行低通滤波for j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2)h=1/(1+(d/d0)^(2*n));g1(i,j)=h*g(i,j);endendg1=ifftshift(g1);g1=uint8(real(ifft2(g1)));subplot(122);imshow(g1);title('低通滤波后的图像'); %显示低通滤波结果 高通滤波程序：I=imread('000.tif');J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);subplot(221),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');J=double(J);f=fft2(J); %采用傅里叶变换[M,N]=size(f);n=2;d0=20n1=floor(M/2)n2=floor(N/2)for i=1:M %进行巴特沃斯高通滤波及巴特沃斯高通加强滤波for j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);if d==0;h1=0;h2=0.5;elseh1=1/(1+(d0/d)^(2*n));h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;endgg1(i,j)=h1*g(i,j);gg2(i,j)=h2*g(i,j);endendgg1=ifftshift(gg1);gg1=uint8(real(ifft2(gg1)));subplot(222);imshow(gg1);title('巴特沃斯高通滤波后的图像'); %显示结果gg2=ifftshift(gg2);gg2=uint8(real(ifft2(gg2)));subplot(223);imshow(gg2);title('巴特沃斯高通滤波加强后的图像');同态滤波程序：J=imread('000.tif');subplot(121);imshow(J);title('原图像');J=double(J);f=fft2(J); %采用傅里叶变换[M,N]=size(f);d0=10;r1=0.5;rh=2c=4;n1=floor(M/2);n2=floor(N/2);for i=1:M %进行同态滤波for j=1:Nd=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2)h=(rh-r1)*(1-exp(-c*(d.^2/d0.^2)))+r1;g(i,j)=h*g(i,j);endendg=ifftshift(g);g=uint8(real(ifft2(g)));subplot(122);imshow(g);title('同态滤波后的图像'); %显示同态滤波结果。
Matlab中的图像增强技术与算法
Matlab中的图像增强技术与算法引言图像增强是数字图像处理的重要领域之一，其目标是改善图像的视觉质量或提取图像中的相关信息。
在Matlab中，有许多强大的图像增强技术和算法可供使用，本文将深入探讨其中的一些方法和应用。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种经典的图像增强技术，其原理是通过改变图像的灰度级分布来增强图像的对比度。
在Matlab中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数可以将图像的直方图拉伸到整个灰度级范围内，使图像的细节更加明显。
二、滤波器滤波器在图像增强中起着重要的作用，可以去除图像中的噪声或强化图像中的某些特征。
在Matlab中，有多种滤波器可供选择，如线性滤波器、非线性滤波器等。
其中，常用的线性滤波器有均值滤波器、中值滤波器和高斯滤波器。
这些滤波器可以通过调整参数来平滑图像或增强图像的边缘。
三、小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号或图像分解为低频部分和高频部分。
在图像增强中，小波变换可以用于去噪、边缘检测和图像压缩等方面。
在Matlab中，可以使用wavedec和waverec函数来进行小波变换和逆变换。
通过选择不同的小波基函数，可以得到不同的图像增强效果。
四、图像分割图像分割是将图像划分为若干个子区域的过程，旨在将同一区域内的像素归为一类。
在Matlab中，有多种图像分割算法可供选择，如基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的分割等。
这些算法可以通过提取图像的纹理特征或边缘信息来实现图像的分割和增强。
五、图像去噪图像去噪是图像增强的关键步骤之一，其目标是消除图像中的噪声以提高图像的质量和清晰度。
在Matlab中，有多种去噪算法可供选择，如均值滤波、中值滤波、小波去噪和总变分去噪等。
这些算法通过平滑图像的灰度值或提取图像的结构信息来实现去噪效果。
六、图像增强应用图像增强在许多应用领域都具有重要的意义。
例如，在医学图像处理中，图像增强可以用于增强CT扫描图像或MRI图像中的病灶区域；在遥感图像处理中，图像增强可以用于增强卫星图像中的地物边缘和纹理特征。
在Matlab中进行超分辨率图像重建和增强
在Matlab中进行超分辨率图像重建和增强导语随着图像处理技术的快速发展，超分辨率图像重建和增强成为了一个备受关注的研究领域。
相比于传统图像处理方法，利用Matlab进行超分辨率图像重建和增强可以获得更高质量的图像。
本文将介绍超分辨率图像重建和增强的原理及其在Matlab中的实现方法。
一、超分辨率图像重建概述在数码相机、监控摄像头和医学成像等领域，我们经常会遇到分辨率相较较低的图像。
超分辨率图像重建旨在通过利用图像内容的统计特征和先验知识，从低分辨率输入图像中重建出高分辨率的图像。
其核心思想是通过插值和图像信号处理技术，拟合出缺失的高频细节，从而实现图像的分辨率提升。
二、超分辨率图像重建的原理超分辨率图像重建的主要原理包括插值方法、高频细节提取和去模糊处理。
在Matlab中，可以利用插值算法（如双线性插值、双三次插值等）将低分辨率图像放大到目标分辨率。
然后，使用图像边缘检测、稀疏表示等方法提取高频细节信息，并将其融合到放大后的图像中。
最后，通过去模糊处理方法（如盲去卷积、模型训练等）去除图像中的模糊和噪声。
这些步骤的组合可以帮助我们实现超分辨率图像重建。
三、超分辨率图像重建的实现方法在Matlab中，实现超分辨率图像重建的方法多种多样。
下面介绍几种常用的方法：1. 基于插值的方法最简单的超分辨率图像重建方法之一是利用插值算法。
在Matlab中，可以使用imresize()函数进行插值操作。
该函数可以根据指定的缩放因子将低分辨率图像放大到目标分辨率。
但是，仅使用插值方法会导致图像细节的模糊和失真，因此需要结合其他技术进行细节增强。
2. 基于稀疏表示的方法稀疏表示是一种常用于超分辨率图像重建的技术。
该方法通过将图像分解为低频分量和高频细节，利用稀疏表示的能力来恢复缺失的高频细节。
在Matlab中，可以使用稀疏表示算法（如KSVD算法、BP算法等）实现超分辨率图像重建。
这些算法通过解决最优化问题，找到最佳的稀疏表示系数，从而恢复出高分辨率图像。
在Matlab中进行图像增强的常用方法和技巧
在Matlab中进行图像增强的常用方法和技巧引言：图像增强是图像处理中的一项重要工作，它可以使图像更加清晰、亮度更加均匀，从而更好地展示图像的细节和特征。
而Matlab作为一款功能强大的数学计算软件，提供了许多图像处理的函数和工具箱，可以帮助用户实现图像增强。
本文将介绍一些在Matlab中常用的图像增强方法和技巧。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，它可以通过调整图像的像素亮度分布，使得图像的对比度更加明显。
在Matlab中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
以下是一个示例：```image = imread('image.jpg');enhanced_image = histeq(image);```通过对图像的直方图进行统计分析，histeq函数可以将图像的像素值重新映射到一个更广的像素值范围内，从而增强图像的对比度。
二、图像滤波图像滤波是另一种常用的图像增强方法，它可以通过去除图像中的噪声和干扰，使得图像更加清晰和平滑。
在Matlab中，可以使用imfilter函数来实现各种滤波操作。
以下是一些常用的图像滤波方法：1. 均值滤波：使用imfilter函数的fspecial参数可以创建一个均值滤波器，然后通过imfilter函数的'conv'选项来对图像进行滤波。
```image = imread('image.jpg');filter = fspecial('average', [3, 3]);filtered_image = imfilter(image, filter, 'conv');```2. 中值滤波：使用medfilt2函数可以对图像进行中值滤波，该函数对图像中的每个像素取相邻像素的中值作为滤波结果。
```image = imread('image.jpg');filtered_image = medfilt2(image);```3. 高斯滤波：使用imfilter函数的fspecial参数可以创建一个高斯滤波器，然后通过imfilter函数的'conv'选项来对图像进行滤波。
在MATLAB中进行图像处理的方法
在MATLAB中进行图像处理的方法引言图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、处理和识别的学科。
在现代社会中，图像处理已经广泛应用于各个领域，如医学影像、电子商务和计算机视觉等。
MATLAB是一种强大的数值计算环境和编程语言，被广泛用于图像处理领域。
在本文中，我们将介绍在MATLAB中进行图像处理的一些常见方法。
一、图像读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取图像文件，并使用imshow函数显示图像。
例如，可以使用以下代码读取并显示一张图像：```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```二、图像增强图像增强是指通过改变图像的外观或质量，以提高图像的观感和可识别性。
在MATLAB中，有多种方法用于图像增强。
下面介绍其中的几种方法：1. 灰度转换灰度转换是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。
例如，可以使用以下代码实现灰度转换：```matlabgray_img = rgb2gray(img);imshow(gray_img);```2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，用于提高图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数实现直方图均衡化。
例如，可以使用以下代码实现直方图均衡化：```matlabeq_img = histeq(gray_img);imshow(eq_img);```3. 锐化锐化是一种增强图像边缘和细节的方法。
在MATLAB中，可以使用imsharpen 函数对图像进行锐化处理。
例如，可以使用以下代码实现图像锐化：```matlabsharp_img = imsharpen(img);imshow(sharp_img);```三、图像滤波图像滤波是指对图像进行平滑处理以去除噪声或减小图像细节的过程。
在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择。
使用Matlab进行数字图像处理和图像增强
使用Matlab进行数字图像处理和图像增强数字图像处理是一门研究如何对数字图像进行处理和改变的学科，其应用广泛，包括医学图像处理、计算机视觉、遥感图像分析等。
而Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的数字图像处理工具箱，可以辅助我们进行各种图像处理和增强的操作。
在数字图像处理中，我们常常需要对图像进行滤波操作。
滤波可以用于去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
Matlab提供了各种滤波器函数，如高斯滤波器、中值滤波器等。
其中，高斯滤波器是最常用的一种滤波器，可以通过控制滤波器的尺寸和方差来实现不同程度的平滑效果。
除了滤波操作，Matlab还提供了许多用于图像增强的函数。
图像增强是指通过一系列操作，使得图像更加清晰、鲜艳和易于分析。
其中最常用的图像增强方法包括直方图均衡化、对比度拉伸和锐化等。
直方图均衡化可以通过调整图像的灰度分布来增强图像的对比度和细节。
对比度拉伸可以通过线性拉伸或非线性拉伸来增强图像的对比度。
而锐化可以通过增强图像的高频部分来使得图像更加清晰。
在Matlab中，进行图像处理和增强的流程是相对简单的。
首先，我们需要读取图像并将其转化为灰度图像。
然后，我们可以使用各种滤波器来平滑图像或者去除噪声。
接下来，可以进行图像增强的操作，如直方图均衡化和对比度拉伸。
最后，我们可以将处理后的图像保存或者显示出来。
除了提供了丰富的函数和工具箱外，Matlab还有一个强大的交互式编辑环境，可以让我们更加方便地进行图像处理和增强的实验和调试。
在Matlab的命令窗口中，我们可以直接输入命令进行图像处理操作，也可以使用图形用户界面（GUI）进行交互操作。
这种交互式的编辑环境使得我们能够更加直观地理解和掌握数字图像处理的概念和方法。
总结起来，Matlab是一种强大的数学计算软件，提供了丰富的数字图像处理和增强工具。
通过使用Matlab，我们可以进行各种图像处理和增强的操作，如滤波、直方图均衡化和对比度拉伸等。
MATLAB中常用的图像增强技巧
MATLAB中常用的图像增强技巧图像增强是数字图像处理中的一个重要领域，它旨在改善图像的质量、增加细节和提高图像的可视化效果。
在MATLAB中，有许多常用的图像增强技巧，可以帮助我们实现这一目标。
本文将介绍一些常用的MATLAB图像增强技巧，包括灰度变换、直方图均衡化、滤波以及边缘检测等。
一、灰度变换灰度变换是图像增强中最常用的技术之一。
它通过改变图像的灰度级别来增强图像的对比度和亮度。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现灰度变换。
该函数可以根据指定的输入和输出范围对图像进行灰度级转换。
例如，可以将原始图像的灰度范围从[0,1]转换为[0.2,0.8]，以增强图像的对比度。
二、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强技术，它通过重新分布图像的灰度级来增强图像的对比度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
该函数可以自动计算图像的累积分布函数并重新映射图像的灰度级，从而实现对比度增强。
直方图均衡化特别适用于灰度分布不均匀的图像。
三、滤波图像滤波是一种常用的图像增强技术，它通过去除图像中的噪声、平滑图像和增强边缘等方式来改善图像的质量。
在MATLAB中，有多种滤波方法可供选择，包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波方法可以通过调整滤波窗口的大小和参数来改变滤波效果。
选择合适的滤波方法和参数可以有效地去除图像中的噪声和提高图像的清晰度。
四、边缘检测边缘检测是一种常用的图像增强技术，它可以有效地提取图像中物体边界的信息。
在MATLAB中，可以使用edge函数来实现边缘检测。
该函数可以根据指定的算法和阈值来检测图像中的边缘。
常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。
选择合适的边缘检测算法和阈值可以提取出清晰的边缘信息，增强图像的视觉效果。
五、图像增强应用实例除了以上介绍的基本图像增强技巧，MATLAB还提供了许多其他的图像增强函数和工具，可以根据实际需求进行选择和使用。
如何进行MATLAB图像增强和修复
如何进行MATLAB图像增强和修复图像增强和修复是数字图像处理的两个重要方面，其目的在于改善图像的质量、清晰度和可视化效果。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行图像增强和修复的方法和技巧。
1. 图像增强图像增强是通过一系列的处理方法来改善图像的视觉质量和增强图像的细节。
MATLAB提供了多种图像增强的函数和工具包，以下是一些常用的方法：灰度拉伸：通过对图像的像素值进行线性变换，将像素值映射到一个更大的范围，从而增加图像的对比度和动态范围。
例如，可以使用imadjust函数来调整图像的灰度级别。
直方图均衡化：该方法通过重新分配图像的像素值，使得图像的直方图在整个灰度级范围内更均衡。
使用histeq函数可以实现直方图均衡化。
滤波：图像中的噪声会降低图像的质量和细节。
通过应用不同的滤波方法，可以去除噪声和平滑图像。
MATLAB提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波。
增强算法：一些特定的图像增强算法，如锐化、边缘增强和局部对比度增强等，可以提高图像的细节和清晰度。
你可以使用imsharpen、edge和adapthisteq等函数来实现这些算法。
2. 图像修复图像修复是通过一系列的处理方法来修复、恢复损坏或退化图像的细节和完整性。
这种损坏可能是由噪声、模糊、运动模糊或其他因素引起的。
以下是一些常用的图像修复方法：去噪：噪声在图像中是常见的问题，因为它会导致图像细节的丢失。
MATLAB 提供了一些函数如wiener2、medfilt2和imnoise等，可以用来去除不同类型的噪声。
模糊去除：运动模糊是由运动物体或相机移动引起的，可以使用维纳滤波器或修复算法来恢复模糊图像的细节。
MATLAB提供了deconvwnr和deconvlucy等函数来实现运动模糊的去除。
图像修复算法：一些先进的图像修复算法，如总变分（Total Variation）和去除重复块（Inpainting）算法，可以从严重损坏的图像中恢复丢失的细节。
数字图像处理教程(matlab版)
FILENAME参数指定文件名。FMT为保存文件采用的格式。 imwrite(I6,'nirdilatedisk2TTC10373.bmp');
/1、图像的读取和显示
三、图像的显示
imshow(I,[low high])
I为要显示的图像矩阵。[low high]为指定显示灰度图像的灰度范围。 高于high的像素被显示成白色；低于low的像素被显示成黑色；介于 High和low之间的像素被按比例拉伸后显示为各种等级的灰色。 figure；imshow(I6);title('The Main Pass Part of TTC10373');
t c logk s
c为尺度比例常数，s为源灰度值，t为变换后的目标灰 度值。k为常数。灰度的对数变换可以增强一幅图像 中较暗部分的细节，可用来扩展被压缩的高值图像中 的较暗像素。广泛应用于频谱图像的显示中。
Warning：log函数会对输入图像矩阵s中的每个元素进行
操作，但仅能处理double类型的矩阵。而从图像文件中得到的 图像矩阵大多是uint8类型的，故需先进行im2double数据类型 转换。
原 图 像
滤 波 后 图
像
/4、空间域图像增强 三、滤波器设计
h=fspecial(type,parameters)
parameters为可选项，是和所选定的滤波器类型type相关的 配置参数，如尺寸和标准差等。
type为滤波器的类型。其合法值如下：
合法取值 ‘average’
‘disk’ ‘gaussian’ ‘laplacian’
DA
DMax A0
DA
数字图像处理实验报告图像增强处理与几何变换
实验图像增强处理与几何变换一、实验目的利用Matlab图像处理工具箱中的函数实现图像点处理、空间域平滑和锐化处理、彩色图像处理、几何处理，巩固其原理与计算方法学习，深化课程理论认知。
二、实验内容1、图像点处理：灰度变换、直方图均衡化和直方图规定处理；2、图像均值滤波和中值滤波、图像锐化处理；3、图像几何变换处理；4、图像彩色合成和彩色变换处理；三、实验步骤1、图像点处理：灰度变换、直方图均衡化和直方图规定处理；1.1图像的灰度变换启用MATLAB,输入以下代码运行I= imread('cameraman-8.bmp','bmp');figure; subplot(2,2,1), imshow(I);%获取图像直方图subplot(2,2,2),imhist(I);[counts1,x1] = imhist(I);%观察Counts,x的值subplot(2,2,3),stem(x1,counts1);%图像灰度变换J=imadjust(I,[0.1 0.7],[0.0 0.9]);subplot(2,2,4), imshow (J);%对比灰度变换前后的图像及其直方图figure;subplot(2,3,1),imshow(I);subplot(2,3,2),imshow(J);subplot(2,3,4),imhist(I);subplot(2,3,5),imhist(J);[counts2,x2] = imhist(J);subplot(2,3,6), stem(x2,counts2);图 1.1.1图 1.1.21.2图像直方图均衡化启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('cameraman-8.bmp','bmp') ;%直方图均衡化处理J=histeq(I) ;%对比均衡化处理前后的图像及其直方图figure(1),subplot(2,2,1),imshow(I),subplot(2,2,2),imshow(J); figure(1),subplot(2,2,3),imhist(I),subplot(2,2,4),imhist(J);图 1.2 1.3直方图规定化启用MATLAB,输入以下代码运行I1=imread('TM5.bmp','bmp');I2=imread('TM3.bmp','bmp');%直方图规定化处理K1=histeq(I1,imhist(I2));%对比规定化处理前后的图像及其直方图figure;subplot(3,2,1),imshow(I1);subplot(3,2,2), imhist(I1);subplot(3,2,3),imshow(I2);subplot(3,2,4), imhist(I2);subplot(3,2,5),imshow(K1);subplot(3,2,6), imhist(K1);图 1.32、图像空间域平滑2.1 用均值滤波器实现图像空间域的平滑启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('cameraman-8.bmp','bmp');J=imnoise(I,'gaussian'); %添加高斯噪声K=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声M=imnoise(I,'speckle'); %添加乘性噪声H=ones(3,3)/9; %3*3的均值去噪模板%滤波去噪处理I1=imfilter(I,H);J1=imfilter(J,H);K1=imfilter(K,H);M1=imfilter(M,H) ;%对比线性滤波去噪处理前后的图像figure;subplot(2,4,1),imshow(I);title('原图');subplot(2,4,2),imshow(J); title('高斯噪声图像'); subplot(2,4,3),imshow(K); title('椒盐噪声图像'); subplot(2,4,4),imshow(M); title('乘性噪声图像'); subplot(2,4,6),imshow(J1); title('高斯噪声滤波图像'); subplot(2,4,7),imshow(K1); title('椒盐噪声滤波图像'); subplot(2,4,8),imshow(M1) ; title('乘性噪声滤波图像') ; 输出图像如下图 2.12.2 用中值滤波器实现图像空间域的平滑启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('cameraman-8.bmp');I1=imnoise(I,'gaussian');I2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);I3=imnoise(I,'speckle');%3×3中值滤波模板J=medfilt2(I,[3,3]);J1=medfilt2(I1,[3,3]);J2=medfilt2(I2,[3,3]);J3=medfilt2(I3,[3,3]);figure,subplot(2,4,1),imshow(I) ; title('原图') ;subplot(2,4,2),imshow(I1) ; title('添加高斯噪声') ;subplot(2,4,3),imshow(I2) ; title('添加椒盐噪声') ;subplot(2,4,4),imshow(I3) ; title('添加乘性噪声') ;subplot(2,4,6),imshow(J1) ;title('高斯噪声3*3中值滤波') ; subplot(2,4,7),imshow(J2) ;title('椒盐噪声3*3中值滤波') ; subplot(2,4,8),imshow(J3) ;title('乘性噪声3*3中值滤波') ;K=medfilt2(I, [5,5]); %5×5中值滤波模板K1=medfilt2(I1,[5,5]);K2=medfilt2(I2,[5,5]);K3=medfilt2(I3,[5,5]);figure;subplot(2,2,1),imshow(K); title('原图5*5中值滤波'); subplot(2,2,2),imshow(K1) ; title('高斯噪声5*5中值滤波') ; subplot(2,2,3),imshow(K2); title('椒盐噪声5*5中值滤波'); subplot(2,2,4),imshow(K3) ; title('乘性噪声5*5中值滤波'); 输出结果如下图 2.2.1图 2.2.22.3 图像空间域锐化启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('cameraman-8.bmp','bmp')H=fspecial('sobel')%用sobel算子做模板%锐化处理J=imfilter(I,H)%锐化处理前后图像对比figure,subplot(1,2,1),imshow(I),subplot(1,2,2),imshow(J); 输出图像如下图 2.33、图像几何变换3.1 缩放启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('cameraman-8.bmp', 'bmp') ;%放大图像J=imresize(I,2) ;%缩小图像K=imresize(I,0.5) ;%图像对比figure(1),subplot(),imshow(I),title('原图'),figure(2),subplot(),imshow(J),title('放大两倍的图'),figure(3),subplot(),imshow(K),title('缩小0.5倍的图') ;输出图像如下图 3.1.1 图3.1.2图 3.1.33.2旋转启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('cameraman-8.bmp', 'bmp') ;%旋转图像M=imrotate(I,45) ;%图像对比figure;subplot(1,2,1),imshow(I),subplot(1,2,2),imshow(M) ;输出图像如下图 3.24、彩色图像处理4.1彩色合成启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('peppers.bmp','bmp');J1=I; J2=I;J3=I; J4=I;J5=I;%改变J1、J2、J3、J4、J5中的波段次序，组合成新的波段合成J1(:,:,1)=I(:,:,2); J1(:,:,2)=I(:,:,3); J1(:,:,3)=I(:,:,1) ;J2(:,:,1)=I(:,:,1); J2(:,:,2)=I(:,:,3); J2(:,:,3)=I(:,:,2) ;J3(:,:,1)=I(:,:,2); J3(:,:,2)=I(:,:,1); J3(:,:,3)=I(:,:,3) ;J4(:,:,1)=I(:,:,3); J4(:,:,2)=I(:,:,2); J4(:,:,3)=I(:,:,1) ;J5(:,:,1)=I(:,:,3); J5(:,:,2)=I(:,:,1); J5(:,:,3)=I(:,:,2) ;%对比原图像I与新图像J1、J2、J3、J4、J5的彩色差异，理解假彩色合成figure,subplot(2,3,1),imshow(I),title('原图');subplot(2,3,2),imshow(J1),title('变换一') ;subplot(2,3,3),imshow(J2),title('变换二') ;subplot(2,3,4),imshow(J3),title('变换三') ;subplot(2,3,5),imshow(J4),title('变换四') ;subplot(2,3,6),imshow(J5),title('变换五');输出图像如下图4.1 4.2彩色变换启用MATLAB,输入以下代码运行I=imread('peppers.bmp','bmp');HSV=rgb2hsv(I) ;RGB=hsv2rgb(HSV) ;%对比彩色变换前后的图像figure;subplot(1,3,1),imshow(I),title('原图'),subplot(1,3,2),imshow(HSV),title('HSV图像'); subplot(1,3,3),imshow(RGB),title('RGB图像') ;输出结果如下图 4.2四、实验算法要点总结1、图像点处理直方图修正法通常分为直方图均衡化和直方图规定化两类2、图像均值滤波和中值滤波、图像锐化处理3、图像几何变换处理4、图像彩色合成和彩色变换处理通过映射函数将彩色图像或多光谱图像变换成新的三基色分量线性假彩色映射表示为：。
Matlab中的图像增强技术介绍
Matlab中的图像增强技术介绍图像增强是数字图像处理中的一项重要技术，它可以改善图像的质量并突出图像中的细节。
在Matlab中，有多种图像增强方法可供选择，下面将介绍一些常见的技术。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的方法。
它通过自动调整图像的亮度分布，使得图像的亮度范围更加均匀。
在Matlab中，我们可以使用imhist函数获取图像的直方图，并利用histeq函数进行均衡化。
例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行直方图均衡化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_eq = histeq(img);```二、锐化锐化是一种增强图像细节的方法，它可以使图像中的边缘更加清晰。
在Matlab 中，我们可以使用imsharpen函数对图像进行锐化处理。
该函数使用了非线性的锐化算法，可以提高图像的边缘对比度。
例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行锐化：```matlabimg = imread('image.jpg');img_sharpened = imsharpen(img);```三、滤波滤波是一种能够去除图像中噪声的方法，它可以平滑图像并减少噪点的影响。
在Matlab中，我们可以使用各种滤波器函数对图像进行滤波处理。
例如，下面的代码将对一幅灰度图像进行中值滤波：```matlabimg = imread('image.jpg');img_filtered = medfilt2(img);```除了中值滤波外，Matlab还提供了均值滤波、高斯滤波等多种滤波器函数。
四、图像增强算法除了上述方法外，还有一些更复杂的图像增强算法可供选择。
例如，基于小波变换的图像增强算法可以提高图像的细节和对比度。
在Matlab中，我们可以使用wavedec2函数对图像进行小波变换，并进一步利用小波系数对图像进行增强处理。
matlab数字图像处理—图像增强.
图像增强图像增强的定义图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，也是提高图像质量的过程[9]。
图像增强的目的是使图像的某些特性方面更加鲜明、突出，使处理后的图像更适合人眼视觉特性或机器分析，以便于实现对图像的更高级的处理和分析。
图像增强的过程往往也是一个矛盾的过程：图像增强希望既去除噪声又增强边缘。
但是，增强边缘的同时会同时增强噪声，而滤去噪声又会使边缘在一定程度上模糊，因此，在图像增强的时候，往往是将这两部分进行折中，找到一个好的代价函数达到需要的增强目的[10]。
传统的图像增强算法在确定转换函数时常是基于整个图像的统计量，如：ST 转换，直方图均衡，中值滤波，微分锐化，高通滤波等等。
这样对应于某些局部区域的细节在计算整幅图的变换时其影响因为其值较小而常常被忽略掉，从而局部区域的增强效果常常不够理想，噪声滤波和边缘增强这两者的矛盾较难得到解决。
常用的图像增强方法图像增强可分成两大类：空间域法和频率域法。
基于空间域的算法处理时直接对图像灰度级做运算；基于频率域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正，是一种间接增强的算法。
基于空间域的算法分为点运算算法和邻域去噪算法。
点运算算法即灰度级校正、灰度变换和直方图修正等，目的或使图像成像均匀，或扩大图像动态范围，扩展对比度。
邻域增强算法分为图像平滑和锐化两种。
平滑一般用于消除图像噪声，但是也容易引起边缘的模糊。
常用算法有均值滤波、中值滤波。
锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓，便于目标识别。
常用算法有梯度法、算子、高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。
基于频率域的算法把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。
采用低通滤波（即只让低频信号通过）法，可去掉图中的噪声；采用高通滤波法，则可增强边缘等高频信号，使模糊的图片变得清晰。
图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据，有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征，使图像与视觉响应特性相匹配。
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一.图像几何变化
(1)放大，缩小，旋转
程序：
I=imread('111.jpg');
J=imresize(I,1.5);
L=imresize(I,0.75);
K=imrotate(I,35,'bilinear');
subplot(221),subimage(I); title('原图像');
subplot(222),subimage(J); title('放大后图像');
subplot(223),subimage(L); title('缩小后图像');
subplot(224),subimage(K);title('旋转后图像');
二．图像频域变换
（1）傅里叶变换
真彩图像灰度图像傅里叶变换谱程序：I=imread('111.jpg');
figure(1);
imshow(I);
B=rgb2gray(I);
figure(2);
imshow(B)
D=fftshift(fft2(B));
figure(3);
imshow(log(abs(D)),[ ]);
（2）离散余弦变换
真彩图灰度图进行离散余弦变换后程序：
RGB=imread('111.jpg');
figure(1);
imshow(RGB);
G=rgb2gray(RGB);
figure(2);
imshow(G);
DCT=dct2(G);
figure(3);
imshow(log(abs(DCT)),[]);
三．图像增强：
（1）指数变换
程序：
f=imread('111.jpg')
f=double(f);
g=(2^2*(f-1))-1;
f=uint8(f);
g=uint8(g);
subplot(1,2,1),subimage(f);
subplot(1,2,2),subimage(g);
（2）直方图均衡
程序：
I=imread('111.jpg');
I=rgb2gray(I);
figure
subplot(221);imshow(I);
subplot(222);imhist(I)
I1=histeq(I);
figure;
subplot(221);imshow(I1)
subplot(222);imhist(I1)
（3）空域滤波增强
锐化滤波（Roberts算子Sobel算子拉普拉斯算子）
程序：
I=imread('000.tif');
J1=edge(I,'roberts'); %Roberts算子figure;
imshow(uint8(I));title('原图');
figure;
subplot(221);imshow(J1);title('Roberts算子锐化'); J2=fspecial('Sobel'); %Sobel算子J2=J2';
TJ1=filter2(J2,I);
J2=J2';
TJ2=filter2(J2,I);
subplot(222),imshow(TJ1,[]),title('垂直模板'); subplot(223),imshow(TJ2,[]),title('水平模板');
f=fspecial('laplacian'); %拉普拉斯算子J3=imfilter(I,f);
subplot(224),imshow(J3);title('拉普拉斯算子');
平滑滤波及中值滤波
程序：
I=imread('000.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(221),imshow(I);title('原图像');
subplot(222),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
k1=filter2(fspecial('average',3),J); %进行3*3模板平滑滤波k2=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波subplot(223),imshow(uint8(k1));title('3*3模板平滑滤波');
subplot(224),imshow(k2);title('3*3模板中值滤波');
（4）频域滤波增强
低通滤波
程序：
I=imread('000.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(121),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
J=double(J);
f=fft2(J); %采用傅里叶变换
g=fftshift(f) %数据矩阵平衡
[M,N]=size(f);
n=3;d0=20
n1=floor(M/2)
n2=floor(N/2)
for i=1:M %进行低通滤波for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2)
h=1/(1+(d/d0)^(2*n));
g1(i,j)=h*g(i,j);
end
end
g1=ifftshift(g1);
g1=uint8(real(ifft2(g1)));
subplot(122);imshow(g1);title('低通滤波后的图像'); %显示低通滤波结果 高通滤波
程序：
I=imread('000.tif');
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(221),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
J=double(J);
f=fft2(J); %采用傅里叶变换
[M,N]=size(f);
n=2;d0=20
n1=floor(M/2)
n2=floor(N/2)
for i=1:M %进行巴特沃斯高通滤波及巴特沃斯高通加强滤波for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2);
if d==0;
h1=0;
h2=0.5;
else
h1=1/(1+(d0/d)^(2*n));
h2=1/(1+(d0/d)^(2*n))+0.5;
end
gg1(i,j)=h1*g(i,j);
gg2(i,j)=h2*g(i,j);
end
end
gg1=ifftshift(gg1);
gg1=uint8(real(ifft2(gg1)));
subplot(222);imshow(gg1);title('巴特沃斯高通滤波后的图像'); %显示结果
gg2=ifftshift(gg2);
gg2=uint8(real(ifft2(gg2)));
subplot(223);imshow(gg2);title('巴特沃斯高通滤波加强后的图像');
同态滤波
程序：
J=imread('000.tif');
subplot(121);imshow(J);title('原图像');
J=double(J);
f=fft2(J); %采用傅里叶变换
[M,N]=size(f);
d0=10;
r1=0.5;
rh=2
c=4;
n1=floor(M/2);
n2=floor(N/2);
for i=1:M %进行同态滤波for j=1:N
d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2)
h=(rh-r1)*(1-exp(-c*(d.^2/d0.^2)))+r1;
g(i,j)=h*g(i,j);
end
end
g=ifftshift(g);
g=uint8(real(ifft2(g)));
subplot(122);imshow(g);title('同态滤波后的图像'); %显示同态滤波结果。