matlab图像增强与平滑简单程序
（整理）图像增强、图像滤波、边缘检测的MATLAB实现
（整理）图像增强、图像滤波、边缘检测的MATLAB实现图像增强、图像滤波及图像边缘检测MATLAB实现程序图像增强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，消弱或去除某些不需要的信息的处理方法。
其主要目的是使处理后的图像对某些特定的应用比原来的图像更加有效。
图像增强技术主要包含直方图修改处理、图像平滑化处理、图像尖锐化处理、和彩色处理技术等。
图像增强有图像对比度增强、亮度增强，轮廓增强等等。
下面利用直方图统计算法对灰度图像进行增强：程序代码：I=imread('cameraman.tif');subplot(121)imshow(I);title('原始图像');subplot(122)imhist(I,64)%绘制图像的直方图，n=64为灰度图像灰度级，若I为灰度图像，默认n=256；若I为二值图像，默认n=2。
title('图像的直方图');（请自己运行查看）n=256时：（请自己运行查看）下面利用直方图均衡化增强图像的对比度：I=imread('cameraman.tif');J=histeq(I);%将灰度图像转换成具有64（默认）个离散灰度级的灰度图像imshow(I)title('原始图像')figure,imshow(J)title('直方图均衡化后的图像')figure(1)subplot(121);imhist(I,64)title('原始图像的直方图')subplot(122);imhist(J,64)title('均衡化的直方图')（请自己运行查看）分析：从上图中可以看出，用直方图均衡化后，图像的直方图的灰度间隔被拉大了，均衡化的图像的一些细节显示了出来，这有利于图像的分析和识别。
直方图均衡化就是通过变换函数histeq将原图的直方图调整为具有“平坦”倾向的直方图，然后用均衡直方图校正图像。
利用Matlab进行图像处理的常用方法
利用Matlab进行图像处理的常用方法概述：图像处理是数字信号处理的一个重要分支，也是计算机视觉领域的核心内容之一。
随着计算机技术的不断发展，利用Matlab进行图像处理的方法变得越来越重要。
本文将介绍一些常用的Matlab图像处理方法，包括图像的读取与显示、图像的预处理、图像的滤波处理、基本的图像增强方法以及图像的分割与检测等。
一、图像的读取与显示在Matlab中，可以使用imread函数直接读取图像。
通过指定图像的路径，我们可以将图像读取为一个矩阵，并且可以选择性地将其转换为灰度图像或彩色图像。
对于灰度图像，可以使用imshow函数将其显示出来，也可以使用imwrite函数将其保存为指定格式的图像文件。
对于彩色图像，可以使用imshow函数直接显示，也可以使用imwrite函数保存为指定格式的图像文件。
此外，还可以使用impixel函数获取图像中指定像素点的RGB值。
二、图像的预处理图像的预处理是指在进一步处理之前对图像进行调整和修复以消除图像中的噪声和不良的影响。
常用的图像预处理方法包括图像的平滑处理、图像增强和图像修复等。
1. 图像平滑处理：常用的图像平滑方法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
其中，均值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的平均值，中值滤波将每个像素点的值替换为其周围像素点的中值，高斯滤波则通过加权平均的方式平滑图像。
2. 图像增强：图像增强是指通过一些方法提高图像的质量和信息内容。
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。
直方图均衡化通过调整图像的灰度分布，以提高图像的对比度和细节。
对比度拉伸是通过将图像的像素值线性拉伸到整个灰度范围内，以增强图像的对比度。
锐化则是通过增强图像的边缘和细节，使图像更加清晰。
三、图像的滤波处理图像的滤波处理是指通过对图像进行一系列滤波操作，来提取图像中的特征和信息。
常用的图像滤波方法包括模板滤波、频域滤波和小波变换等。
1. 模板滤波：模板滤波是基于局部像素邻域的滤波方法，通过定义一个滤波模板，将其与图像进行卷积操作，从而实现图像的滤波。
图像处理与matlab实例之图像平滑（一）
图像处理与matlab实例之图像平滑（⼀） ⼀、何为图像噪声？噪声是妨碍⼈的感觉器官所接受信源信息理解的因素，是不可预测只能⽤概率统计⽅法认识的随机误差。
举个例⼦： 从这个图中，我们可以观察到噪声的特点：1>位置随机 2>⼤⼩不规则。
我们将这种噪声称为随机噪声（random noise），这是⼀种⾮常常见的噪声类型。
⼆、噪声的类型 噪声可以借⽤随机过程以及概率密度函数（Probability Density Function，PDF）来描述，通常可采⽤其数组特征，即均值，⽅差，相关函数等。
按照概率密度函数分为⾼斯噪声、瑞利噪声、伽马噪声、指数分布噪声、均匀分布噪声、脉冲噪声、泊松噪声等。
有的噪声与图像信号的强度不相关，如图像传输过程引⼊的信道噪声、摄像机扫描噪声等，这种噪声称为加性噪声（additive noise）。
常见的加性噪声按照概率密度函数特征分为短拖尾加性噪声（如均匀分布噪声）、中拖尾加性噪声（⾼斯分布噪声）、长拖尾加性噪声（如指数分布噪声）、脉冲噪声（如椒盐噪声、随机数脉冲噪声等）。
有的噪声与图像信号有关，往往随着图像信号的变化⽽变化，如光照变化引起的噪声、飞机扫描图像中的噪声、电视扫描光栅中的相⼲噪声、斑点噪声等。
这种噪声称为乘性噪声（multiplicative noise）。
matlab向图中添加噪声的指令： I1=imnoise(I,type,parameters); 其中，当type为gaussian，所加⼊噪声是parameters为m（均值）、v（⽅差）的⾼斯噪声，这是最普通的噪声。
当type为localvar时，所加⼊噪声是parameters为0（均衡）、v（⽅差）的⾼斯噪声。
当type为poission时，所加⼊的是⽆参数的泊松噪声，在照度⾮常⼩时出现，或在⾼倍电⼦放⼤线路中出现。
当type为salt&pepper时，所加⼊的噪声是parameters为d（密度）的椒盐噪声。
利用Matlab进行图像去噪和图像增强
利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。
1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。
在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。
最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。
这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。
2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。
在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。
Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。
在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。
该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。
2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。
在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。
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。
图像边沿平滑处理的matlab实现
图像边沿平滑处理的matlab实现完成图像处理的算法：1、读⼊⽂件通过matlab读取图像⽂件。
2、获取蒙版对图像进⾏逐点扫描，当点的三个通道值⾄少有⼀个⼩于阈值时让这个点变为纯⿊⾊。
如图，可见此时的蒙版中⼼有空缺，且边缘有噪声⽽且有粘连⼩块。
为了消除这些噪声和⼩块，我们对图像的蒙版进⾏腐蚀和扩张操作。
3、对蒙版进⾏腐蚀应⽤matlab的腐蚀函数，选择腐蚀的结构元素为11*11的全1矩阵，对图像进⾏腐蚀操作，腐蚀后，图像缩⼩，边缘变得平滑。
腐蚀后效果如图：4、对图像进⾏扩张操作将图像复原到原始蒙版，该扩张或丢失边缘信息，正好删除掉噪声和多余的⼩块。
进⾏扩张所⽤的结构元素和腐蚀所⽤的结构元素相同。
可以明显看到边缘得到改善。
扩张后效果如图：5、⽤蒙版遮罩⽣成图像利⽤蒙版的遮罩⽅式，通过原图⽣成新的图像。
能明显看出边沿的噪声和多余⼩块被去除。
产⽣的图像如下图：6、调整图像⼤⼩⾸先通过getFrame函数得到图像的边框，该函数的原理是从上下左右四个⽅向对图像进⾏逼近，记录四个边缘的位置，以便计算缩放的⼤⼩。
原理如下图：在获得了边框后，将框内的图像进⾏⼀个缩放，使该⼦图像的长或宽和原图⼀致，再⽤空⽩补齐另外⼀个⽅向。
最后达到缩放后的图像如下：附matlab程序：附1：main.minputFilePrefix = 'datacache\\';outFilePrefix = 'output\\';fileNamePrefix = 'dst_';picNum = 79;pxmin = 10000000;pdxmax = 0;pymin = 10000000;pdymax = 0;for p = 0:picNum-1if(p<10)fileName = sprintf('%s0%d.jpg',fileNamePrefix,p);else fileName = sprintf('%s%d.jpg',fileNamePrefix,p);end;inputFilePath = [inputFilePrefix fileName];outputFilePath = [outFilePrefix fileName];BW = imread(inputFilePath);[BW1 mask] = getSmoothImage(BW,230);[px py pdx pdy] = getFrame(mask);pxmin = min(pxmin,px);pdxmax = max(pdxmax,pdx);pymin = min(pymin,py);pdymax = max(pdymax,pdy);imwrite(BW1,outputFilePath,'jpg');pend%重新调整⼤⼩for p = 0:picNum-1if(p<10)fileName = sprintf('%s0%d.jpg',fileNamePrefix,p);else fileName = sprintf('%s%d.jpg',fileNamePrefix,p);end;inputFilePath = [outFilePrefix fileName];outputFilePath = [outFilePrefix fileName];I = imread(inputFilePath);INew = reScale(I,pxmin,pdxmax,pymin,pdymax);imwrite(INew,outputFilePath,'jpg');imshow(INew);pEnd附2：getSmoothImage.mfunction [ BW1 mask ] = getSmoothImage( BW,threshold )%GETSMOOTHIMAGE Summary of this function goes here% Detailed explanation goes here% 该函数⾸先得到图形的蒙版，然后对蒙版进⾏腐蚀和扩张，最后利⽤蒙版收缩和扩张 HEIGHT = size(BW,1);WIDTH = size(BW,2);mask = zeros(HEIGHT,WIDTH,'uint8');%得到蒙版threshold = 230;for i = 1:HEIGHTfor j = 1:WIDTHif(BW(i,j,1)>threshold&&BW(i,j,2)>threshold&&BW(i,j,3)>threshold)mask(i,j) = 255;endendend%腐蚀扩张蒙版SE = strel('square',11);mask = imdilate(mask,SE);mask = imerode(mask,SE);%利⽤蒙版遮罩获取图像BW1 = BW;for i = 1:HEIGHTfor j = 1:WIDTHif(mask(i,j) == 255)BW1(i,j,1) = 255;BW1(i,j,2) = 255;BW1(i,j,3) = 255;endendendend附3：getFrame.mfunction [ x,y,dx,dy ] = getFrame( mask )%GETFRAME Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here获取图像外框backGroundColor = 255;found = false;for i = 1:size(mask,1)for j = 1:size(mask,2)if(mask(i,j) ~= backGroundColor)y = i;found = true;break;endendif foundbreak;endendfound = false;for i = 1:size(mask,1)for j = 1:size(mask,2)if(mask(size(mask,1)-i+1,j) ~= backGroundColor) dy = size(mask,1)-i+1-y;found = true;break;endendif foundbreak;endendfound = false;for i = 1:size(mask,2)for j = 1:size(mask,1)if(mask(j,i) ~= backGroundColor)x = i;found = true;break;endendif foundbreak;endendfound = false;for i = 1:size(mask,2)for j = 1:size(mask,1)if(mask(j,size(mask,2)-i+1) ~= backGroundColor)dx = size(mask,2)-i+1-x;found = true;break;endendif foundbreak;endendend附4：reScale.mfunction [ INew ] = reScale(I,pxmin,pdxmax,pymin,pdymax) %RESCALE Summary of this function goes here% Detailed explanation goes hereglobal WIDTH;global HEIGHT;ISub = I(pymin:pymin+pdymax,pxmin:pxmin+pdxmax,:);ISubScaled = imresize(ISub,min(WIDTH/pdxmax,HEIGHT/pdymax));INew = 255*ones(HEIGHT,WIDTH,3,'uint8');copyWidth = min(size(ISubScaled,2),WIDTH);copyHeight = min(size(ISubScaled,1),HEIGHT);if(copyWidth==WIDTH)pstarty = max(1,floor((HEIGHT-copyHeight)/2));pstartx = 1;elsepstartx = max(1,floor((WIDTH-copyWidth)/2));pstarty = 1;endt = ISubScaled(1:copyHeight,1:copyWidth,1);%INew(pstarty:pstarty+copyHeight-1,pstartx:pstartx+copyWidth-1,3) = t;for i = 1:copyHeightfor j = 1:copyWidthINew(pstarty+i-1,pstartx+j-1,:) = ISubScaled(i,j,:);endendend附:5：在探索过程中所写的⼀些函数：1、获取主体中的像素点：通过getRect函数，通过逐⾏扫描，依次查找不是纯⽩⾊的点，在找到这个点之后，搜索以这个点为左上定点以estimateLength为边长的矩形，统计出纯⽩点和⾮纯⽩点的⽐例，让这个⽐例达到⼀个阈值时，我们认为这个点就是主体中的⼀个点，可以根据这个点采⽤floodfill算法。
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。
基于MATLAB的图像增强处理与应用
ｂ ＝ ｉ ｍ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ（ ａ ， ’ ｇ ａ ｕ ｓ ｓ ｉ ａ ｎ ’ ， ０ ７ ０ ． ０ ２ ） ； ％￣ ｌ Ｌ ／ ｋ ． 高斯 噪
宙
是拉氏算子增强的一大缺点。［ ６ １
３ 结束 语
ｃ ＝ ｉ ｆ ｌ ｔ ｅ ｒ ２（ ｆ ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ａ ｌ（ ‘ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ’ ， ［ ３ ， ３ ］ ） ， ｂ ） ／ ２ ５ ５ ； ％用
７ ７ ． ７９ ．
ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ中可 以采用拉普拉斯算子法对 图像
进行 锐化 ， 其程 序语 言如下 ：
ｉ ＝ ｉ ｍｒ ｅ ａ ｄ （ ‘ ｉ ｍａ ｇ ｅ 。ｊ Ｐ ｇ ’ ） ；
［ ６ 】 张兆礼 ， 赵春晖 ， 梅晓丹． 现代 图像处理技术 ［ Ｍ］ ． 北京 ： 人 民邮电出版社 ， ２ ０ １ １ ．
［ ４ 】 求是科技。 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ ７ ． ０ 从ＡＩ ＇ － Ｉ 到精通【 Ｍ】 ．
北京 ： 人 民 邮电 出版 社 ， ２ ０ ０ ９ ．
［ ５ ］ 徐辉． 基于 ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ的图像增强技术的分析与
研究 ［ Ｊ ］ ．湖 北 第 二 师 范 学 院 学 报 ， ２ ０ ０ ８ ， ２ ５ （ ０ ８ ） ：
０ １ ０ １ ；％拉式算子模板表示
｛ ＝ ｃ ｏ ｎ ｖ ２ （ ｉ ， ｈ ， ‘ ｓ ａ ｍ ｅ ’ ） ；％用拉式算子对 图像滤
波
ｋ ＝ ｉ － ｊ ； ％增强 图像为原始 图像减去拉式算子
结构设 计 。
参考 文献
［ １ １ 冯安 ， 王希常． ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ在数字图像增强 中
的应用［ Ｊ 】 ． 信息技术 ， ２ ０ ０ ７ ， （ ０ ５ ） ： ６ ５ ． ６ ８ ， ７ ３ ． 【 ２ 】王斌． ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ实现数字图像增强处理【 Ｊ ］ ．
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验
《数字图像处理及MATLAB实现》图像增强与平滑实验一．实验目的及要求1、熟悉并掌握MA TLAB 图像处理工具箱的使用；2、理解并掌握常用的图像的增强技术。
二、实验设备MATLAB 6.5 以上版本、WIN XP 或WIN2000 计算机三、实验内容（一）研究以下程序，分析程序功能；输入执行各命令行，认真观察命令执行的结果。
熟悉程序中所使用函数的调用方法，改变有关参数，观察试验结果。
（可将每段程序保存为一个.m文件）1．直方图均衡化clear all; close all % Clear the MATLAB workspace of any variables% and close open figure windows.I = imread('pout.tif'); % Reads the sample images ‘pout.tif’, and stores it inimshow(I) % an array named I.display the imagetext(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I) % Create a histogram of the image and display it in% a new figure window.[I2,T] = histeq(I); % Histogram equalization.figure, imshow(I2) % Display the new equalized image, I2, in a new figure window.text(60,20,'李荣桉1909290239','horiz','center','color','r')figure, imhist(I2) % Create a histogram of the equalized image I2.figure,plot((0:255)/255,T); % plot the transformation curve.imwrite (I2, 'pout2.png'); % Write the newly adjusted image I2 to a disk file named% ‘pout2.png’.imfinfo('pout2.png') % Check the contents of the newly written file2．直接灰度变换clear all; close allI = imread('cameraman.tif'); 注意：imadjust()功能：调整图像灰度值或颜色映像表，也可实现伽马校正。
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法
在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法图像处理是一门涉及数字图像的处理技术和方法的学科，它可以帮助我们从图像中获取有用的信息，并改进图像的质量。
Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境，也是图像处理的重要工具之一。
本文将介绍在Matlab中进行图像处理的基本步骤和方法。
一、图像的读取和显示在开始进行图像处理之前，我们首先需要读取和显示图像。
在Matlab中，可以使用imread函数读取图像文件，该函数会返回一个包含图像像素值的矩阵。
通过imshow函数可以将图像显示在Matlab的图像窗口中。
同时，也可以使用imwrite函数将处理后的图像数据保存为图像文件。
二、图像的预处理在进行一系列的图像处理操作之前，通常需要对图像进行预处理，以提高后续处理步骤的效果。
常见的图像预处理方法包括灰度化、降噪、增强对比度等操作。
1. 灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用rgb2gray 函数将彩色图像转化为灰度图像。
灰度图像只有一个通道，每个像素的值表示了该像素的亮度。
2. 降噪图像中常常存在各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
为了提高图像质量和后续处理的准确性，可以使用图像降噪方法来减少这些噪声的影响。
Matlab中提供了一些常用的降噪函数，如medfilt2、wiener2等，可以根据实际需求选择合适的方法来降噪。
3. 增强对比度对比度是指图像中不同亮度之间的差异程度。
当图像的对比度较低时，图像细节会变得不明显。
为了提高图像的可视化效果，可以使用一些增强对比度的方法。
例如，可以使用imadjust函数对图像的像素值进行调整，以拉伸图像的灰度级范围。
三、图像的滤波滤波在图像处理中起到了非常重要的作用，可以用来平滑图像、提取图像的边缘等。
在Matlab中，提供了多种滤波函数，可以根据需求选择合适的滤波方法。
1. 均值滤波均值滤波是一种常见的平滑滤波方法，可以用来消除图像中的高频噪声。
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。
matlab中的图像增强实验附程序代码
matlab中的图像增强实验附程序代码图像增强实验⼀：试验⽬的熟悉并掌握数字图像空域增强：空域变换增强，空域滤波增强⼆：实验内容（1）直⽅图均衡化进⾏图像增强代码： imag=imread('pout.tif'); imag=im2double(imag);subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');subplot(2,2,2);imhist(imag);title('原始图像的直⽅图'); imag1=histeq(imag);subplot(2,2,3);imshow(imag1);title('直⽅图均衡化后的图像');subplot(2,2,4);imhist(imag1);title('直⽅图均衡化后的图像的直⽅图'); 直⽅图均衡化进⾏图像增强效果图（2）对图像加⼊椒盐噪声，并分别⽤中值滤波和⾃适应的⽅法进⾏去噪处理的代码：imag2=imnoise(imag,'salt',0.02); imag3=medfilt2(imag2); imag4=wiener2(imag2);subplot(2,2,1);imshow(imag);title('原始图像');subplot(2,2,2);imshow(imag2);title('加⼊椒盐噪声后的图像'); subplot(2,2,3);imshow(imag3);title('进⾏中值滤波后的图像'); subplot(2,2,4);imshow(imag4);title('进⾏⾃适应滤波后的图像');对图像加⼊椒盐噪声，并分别⽤中值滤波和⾃适应的⽅法进⾏去噪处理的效果原始图像0.51原始图像的直⽅图直⽅图均衡化后的图像0.510直⽅图均衡化后的图像的直⽅图（3）对⽐度增强代码：I=imread('C:\Documents and Settings\Administrator\桌⾯\测试图像\rice.tif'); J=imadjust(I,[0.3,0.7],[]); subplot(2,2,1);imshow(I);title('原始图像'); subplot(2,2,2);imshow(J);title('');subplot(2,2,3);imhist(I);title('原始图像的灰度直⽅图');subplot(2,2,4);imhist(J);title('进⾏对⽐度增强后的图像的灰度直⽅图'); 对⽐度增强效果原始图像加⼊椒盐噪声后的图像进⾏中值滤波后的图像进⾏⾃适应滤波后的图像原始图像10020005001000原始图像的灰度直⽅图1002000500100015002000进⾏对⽐度增强后的图像的灰度直⽅图。
matlab-光电图像处理实验(图像增强)
光学图像处理实验报告学生姓名：班级：学号：指导教师：日期：一、实验室名称：二、实验项目名称：图像增强三、实验原理：图像增强处理是数字图像处理的一个重要分支。
很多由于场景条件的影响图像拍摄的视觉效果不佳，这就需要图像增强技术来改善人的视觉效果，增强图象中的有用信息，它可以是一个失真的过程，其目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。
比如突出图像中目标物体的某些特点、从数字图像中提取目标物的特征参数等等，这些都有利于对图像中目标的识别、跟踪和理解。
图像增强处理主要内容是突出图像中感兴趣的部分，减弱或去除不需要的信息。
这样使有用信息得到加强，从而得到一种更加实用的图像或者转换成一种更适合人或机器进行分析处理的图像。
图像增强的应用领域也十分广阔并涉及各种类型的图像。
例如，在军事应用中，增强红外图像提取我方感兴趣的敌军目标；在医学应用中，增强X射线所拍摄的患者脑部、胸部图像确定病症的准确位置；在空间应用中，对用太空照相机传来的月球图片进行增强处理改善图像的质量；在农业应用中，增强遥感图像了解农作物的分布；在交通应用中，对大雾天气图像进行增强，加强车牌、路标等重要信息进行识别；在数码相机中，增强彩色图像可以减少光线不均、颜色失真等造成的图像退化现象。
图像增强可分成两大类：频率域法和空间域法。
前者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。
具有代表性的空间域算法有局部求平均值法和中值滤波（取局部邻域中的中间像素值）法等，它们可用于去除或减弱噪声。
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。
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。
matlab 点画出平滑曲线 简单方法
（原创实用版4篇）编制人员:_______________审核人员:_______________审批人员:_______________编制单位:_______________编制时间:_______________序言下载提示：该文档由本店铺原创并精心编排，下载后，可根据实际需要进行调整和使用，希望能够帮助到大家，谢射!（4篇）《matlab 点画出平滑曲线简单方法》篇1在 MATLAB 中，画出平滑曲线的简单方法有两种：1. 拟合方法：使用 polyfit 函数对数据点进行拟合，然后使用 polyval 函数求出拟合曲线上的点的值，最后使用 plot 函数将拟合曲线画出。
具体步骤如下：a. 定义数据点矩阵 X；b. 使用 polyfit 函数对数据点进行拟合，设置拟合次数（如二次拟合，使用 cpolyfit 函数）；c. 使用 polyval 函数求出拟合曲线上的点的值，设置参数为拟合系数和数据点矩阵 X；d. 使用 plot 函数将拟合曲线画出。
2. 插值方法：使用 spcrv 函数对数据点进行插值，然后使用 plot 函数将插值曲线画出。
具体步骤如下：a. 定义数据点矩阵 X；b. 使用 spcrv 函数对数据点进行插值，设置插值次数和插值点数；c. 使用 values 函数求出插值曲线上的点的值；d. 使用 plot 函数将插值曲线画出。
需要注意的是，在使用以上方法画出平滑曲线前，需要先将数据点矩阵 X 中的数据点按照横坐标排序，以便得到正确的插值或拟合结果。
《matlab 点画出平滑曲线简单方法》篇2在 MATLAB 中，画出平滑曲线的简单方法有两种：1. 拟合方法：使用 polyfit 函数进行拟合，然后使用 polyval 函数求出每个横坐标对应的值，最后使用 plot 函数绘制平滑曲线。
具体步骤如下：- 定义横坐标和纵坐标的向量 x 和 y；- 使用 polyfit 函数对数据进行拟合，设置拟合次数（如二次拟合，使用cpolyfit 函数）；- 使用 polyval 函数根据拟合系数求出每个横坐标对应的值，得到平滑曲线上的点；- 使用 plot 函数绘制平滑曲线。
matlab中图像增强函数的具体使用方法
matlab中图像增强函数的具体使用方法matlab中图像增强函数的具体使用方法如下： 1 直方图imhist函数用于数字图像的直方图显示，如：i=imread('e:\w01.tif');imhist(i);2 直方图均化histeq函数用于数字图像的直方图均化，如：i=imread('e:\w01.tif');j=histeq(i);3 对比度调整imadjust函数用于数字图像的对比度调整，如：i=imread('e:\w01.tif');j=imadjust(i,[0.3,0.7],[]);4 对数变换log函数用于数字图像的对数变换，如：i=imread('e:\w01.tif');j=double(i);k=log(j);5 基于卷积的图像滤波函数filter2函数用于图像滤波，如：i=imread('e:\w01.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];j=filter2(h,i);6 线性滤波利用二维卷积conv2滤波, 如:i=imread('e:\w01.tif');h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];h=h/9;j=conv2(i,h);7 中值滤波medfilt2函数用于图像的中值滤波，如：i=imread('e:\w01.tif');j=medfilt2(i);8 锐化（1）利用Sobel算子锐化图像, 如:i=imread('e:\w01.tif');h=[1,2,1;0,0,0;-1,-2,-1];%Sobel算子j=filter2(h,i);（2）利用拉氏算子锐化图像, 如:i=imread('e:\w01.tif');j=double(i);h=[0,1,0;1,-4,0;0,1,0];%拉氏算子k=conv2(j,h,'same');m=j-k;1、dilate函数该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式：BW2=dilate(BW1，SE)BW2=dilate(BW1，SE，…，n)其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。
基于MATLAB的图像增强处理
基于MATLAB的图象增强处理图象增强是图象处理领域中的一个重要任务，它旨在改善图象的质量、增加图象的细节并提高图象的视觉效果。
MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，也被广泛应用于图象处理领域。
本文将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。
一、引言图象增强是一种通过对图象进行算法处理来改善图象质量的技术。
图象增强处理可以应用于各种领域，如医学图象处理、遥感图象处理、安全监控等。
在本文中，我们将介绍基于MATLAB的图象增强处理的标准格式。
二、背景图象增强处理是一种通过改变图象的像素值和对照度来改善图象质量的方法。
MATLAB是一种功能强大的数学计算软件，它提供了丰富的图象处理工具箱，可以方便地进行图象增强处理。
三、方法1. 图象预处理在进行图象增强处理之前，需要对图象进行预处理。
常见的图象预处理方法包括图象去噪、图象平滑和图象尺度变换等。
在MATLAB中，可以使用滤波器和变换函数来实现这些预处理步骤。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图象增强方法，它通过重新分配图象像素的灰度级来增强图象的对照度。
在MATLAB中，可以使用histeq函数来实现直方图均衡化。
3. 均值滤波均值滤波是一种常用的图象平滑方法，它通过对图象进行平均处理来减少噪声。
在MATLAB中，可以使用fspecial函数来创建均值滤波器，并使用imfilter函数来应用滤波器。
4. 锐化滤波锐化滤波是一种常用的图象增强方法，它通过增强图象的边缘和细节来提高图象的清晰度。
在MATLAB中，可以使用拉普拉斯滤波器或者高斯滤波器来实现锐化滤波。
5. 对照度增强对照度增强是一种常用的图象增强方法，它通过增加图象的亮度范围来改善图象的视觉效果。
在MATLAB中，可以使用imadjust函数来实现对照度增强。
四、实验结果为了验证基于MATLAB的图象增强处理方法的有效性，我们选择了一组测试图象进行实验。
实验结果显示，经过图象增强处理后，图象的质量得到了明显的改善，图象的细节和对照度得到了增强。
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图像增强与平滑
直方图：
I=imread('1.jpg');
imshow(I);
I=rgb2gray(I); %三维变成二维的图；
figure,imhist(I); %显示灰度分布
直方图均衡处理：
I=imread('1.jpg');
I=rgb2gray(I);
J=histeq(I);
Subplot(1,2,1),imshow(I);
Subplot(1,2,2),imshow(J);
figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64);
Subplot(1,2,2),imhist(J,64); %这个参数是什么意思？？？
灰度变换：
imadjust(I,[],[], );
I=imread('1.jpg');
I=rgb2gray(I);
J=imadjust(I,[0.1,0.5],[]); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64);
图像反转：
I=imread('1.jpg');
I=rgb2gray(I);
J=imadjust(I,[0.1,0.9],[0.9 0.1]); Subplot(1,2,1),imshow(I); Subplot(1,2,2),imshow(J); figure,Subplot(1,2,1),imhist(I,64); Subplot(1,2,2),imhist(J,64);
图像平滑
噪声
I=imread('1.jpg');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
H=ones(5,5)/25;
I2=imfilter(J,H); %领域平均法去噪；Subplot(1,2,1),imshow(J);
Subplot(1,2,2),imshow(I2);
高斯噪声
J=imnoise(I,’gaussian’,0.02); %高斯噪声
I=imread('1.jpg');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'gaussian',0.02);
H=ones(5,5)/25;
I2=imfilter(J,H); %领域平均法去噪；Subplot(1,2,1),imshow(J);
Subplot(1,2,2),imshow(I2);
掩模大小对比
I=imread('2.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'gaussian',0.02);
H=ones(2,2)/25;
H1=ones(5,5)/25;
I1=imfilter(J,H1); %5*5领域平均法去噪I2=imfilter(J,H); %2*2领域平均法去噪Subplot(1,2,1),imshow(I1);
Subplot(1,2,2),imshow(I2);
中值滤波
I=imread('2.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'gaussian',0.02); H=ones(5,5)/25;
I2=medfilt2(J,[5,5]); Subplot(1,2,1),imshow(J);
Subplot(1,2,2),imshow(I2);
梯度法对图像锐化
I=imread('2.bmp');
I=rgb2gray(I);
I=double(I);
[IX,IY]=gradient(I);
GM=sqrt(IX.*IX+IY.*IY);
figure(1),imshow(GM,[]);
拉普拉斯贝尔特拉米算子
I=imread('2.bmp');
I=rgb2gray(I);
I=double(I);
Subplot(1,2,1),imshow(I,[]);
H=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];
J=conv2(I,H,'same');
figure(1),imshow(J,[]);
图像色彩加强
[rgb]=imread('3.jpg'); rbgnew(:,:,1)=rgb(:,:,3); rbgnew(:,:,2)=rgb(:,:,1); rbgnew(:,:,3)=rgb(:,:,2);
figure,imshow(rbgnew);
图像分割
边缘检测
I=imread('2.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=edge(I,’Roberts’,0.1); /%edge 调用roberts ,算子，，，阀值0.1 figure(1),imshow(J,[]);
阀值0.05；；；；；；；。