课设报告--matlab图像增强系统

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MATLAB图像增强与变换处理

MATLAB图像增强与变换处理

实验二图像分割和形态学处理一、实验目的1、掌握图像分割的基本方法。

2、掌握形态学处理的基本方法。

3、学会使用MATLAB编程实现上述方法。

二、实验任务(1)编程实现基于阈值的图像分割方法和边缘检测方法。

(2)编程实现膨胀、腐蚀方法。

(3)编程实现开运算和闭运算的方法。

(3)编程实现提取骨架和细化的方法。

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、报告要求记录每一步的实验过程。

实验步骤以及结果:第一步:阈值的图像分割方法:建立m文件输入下面程序并运行:f=imread('01.jpg');T=0.5*(double(min(f(:))) + double(max(f(:))));done=false;while ~doneg=f>=T;Tnext=0.5*(mean(f(g))+mean(f(~g)));done=abs(T-Tnext)<0.5;T=Tnext;end% T2=graythresh(f);T3=T/255;wb= im2bw(f,T3);subplot(121),imshow(f),title('原始图像')subplot(122),imshow(wb),title('分割后图像')显示图像:原始图像分割后图像第二步:图像的边缘检测:close allclear allI2=imread('01.jpg'); %读取图像%I1=im2double(I); %将彩图序列变成双精度I2=rgb2gray(I2); %将彩色图变成灰色图[thr, sorh, keepapp]=ddencmp('den','wv',I2);I3=wdencmp('gbl',I2,'sym5',2,thr,sorh,keepapp); %小波除噪I4=medfilt2(I3,[9 9]); %中值滤波I5=imresize(I4,0.2,'bicubic'); %图像大小BW1=edge(I5,'sobel'); %sobel图像边缘提取BW2=edge(I5,'roberts'); %roberts图像边缘提取BW3=edge(I5,'prewitt'); %prewitt图像边缘提取BW4=edge(I5,'log'); %log图像边缘提取BW5=edge(I5,'canny'); %canny图像边缘提取h=fspecial('gaussian',5); %高斯滤波BW6=edge(I5,'zerocross',[ ],h); %zerocross图像边缘提取figure;subplot(2,2,1); %图划分为一行三幅图,第一幅图imshow(I2); %绘图subplot(2,2,2);imshow(BW1);title('Sobel算子');subplot(2,2,3);imshow(BW2);title('Roberts算子');subplot(2,2,4);imshow(BW3);title('Prewitt算子');显示图像:Sobel算子Roberts算子Prewitt算子第三步:实现膨胀、腐蚀方法A=imread('01.jpg');% B=[0 1 0; 1 1 1; 0 1 0];% A2=imdilate(A,B);se=strel('ball',5,5);A2=imdilate(A,se);A3=imerode(A,se);subplot(131),imshow(A),title('原始图像')subplot(132),imshow(A2),title('膨胀后图像')subplot(133),imshow(A3),title('腐蚀后图像')显示图像为:原始图像膨胀后图像腐蚀后图像第四步:实现开运算和闭运算的方法f=imread('01.jpg');se=strel('square',20);fo=imopen(f,se);fc=imclose(f,se);subplot(131),imshow(f),title('原始图像')subplot(132),imshow(fo),title('开运算后图像')subplot(133),imshow(fc),title('闭运算后图像')图像显示为:原始图像开运算后图像闭运算后图像第五步:骨架提取与细化:f=imread('circbw.jpg');BW1=bwmorph(f,'skel',inf);BW2=bwperim(f,8);subplot(131),imshow(f),title('原始图像')subplot(132),imshow(BW1),title('提取骨架后图像')subplot(133),imshow(BW2),title('细化后图像')图像显示为:原始图像提取骨架后图像细化后图像实验总结:通过本次实验我掌握了用MA TLAB对图像进行处理的基本操作:读取,显示,存储,图像增强以及傅里叶变换于反变换的一些简单操作。

基于Matlab的图像增强方法设计报告

基于Matlab的图像增强方法设计报告

中北大学信息商务学院课程设计说明书学生:学号:08050641X学院:信息商务学院专业:电子信息工程题目:基于Matlab的图像增强方法设计指导教师:风暴职称: 教授2011 年 12 月 24日中北大学信息商务学院课程设计任务书2011-2012 学年第一学期学院:信息商务学院专业:电子信息工程学生姓名:学号:08050641X课程设计题目:基于Matlab的图像增强方法设计起迄日期: 2011年12 月12日~2011年12月24 日课程设计地点:系专业实验室,201指导教师:风暴系主任:王浩全下达任务书日期: 2011 年12月12日目录1 图像增强概述 (1)1.1 图像增强背景及意义 (1)1.2 图像增强的应用 (1)1.3 图像增强的定义 (1)1.4 图像增强的分类及方法 (2)2 伪彩色增强简述 (4)2.1 图像增强背景及意义 (4)2.2 图像增强的应用 (4)3 源程序 (5)4 运行结果 (5)5 方法比较 (5)5.1 对比度增强 (5)5.2 彩色增强 (6)5.3 直方图均衡化 (7)6图像增强小结及个人感受 (7)7 参考文献 (8)1 图像增强概述1.1 图像增强背景及意义在一般情况下,经过图像的传送和转换,如成像、复制、扫描、传输和显示等,经常会造成图像质量的下降,即图像失真。

在摄影时由于光照条件不足或过度,会使图像过暗或过亮;光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊,传输过程中会引入各种类型的噪声。

总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题,这类问题不妨统称为质量问题。

图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息。

从不同的途径获取的图像,通过进行适当的增强处理,可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像,有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域,从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。

基于MATLAB的图像增强处理

基于MATLAB的图像增强处理

2011 - 2012学年第1 学期专业综合课程设计报告题目:基于MATLAB的图像增强处理专业:通信工程班级: 08通信(本)姓名:指导教师:成绩:电气工程系2011年11月15日课程设计任务书学生班级:08通信工程学生姓名:学号:设计名称:基于MATLAB的图像增强处理起止日期: 2011-11-13——11—17 指导教师:师内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。

图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。

本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。

目录设计要求 (1)内容摘要 (2)目录 (3)第一章MATLAB的简介 (4)1.1MATLAB的主要功能 (4)第二章MATLAB图像增强概述 (4)2.1数字增强技术概述 (4)2.2数字图像的表示 (5)第三章直方图均衡化 (6)3.1图像的灰度 (6)3.2灰度直方图 (8)3.3直方图均衡化 (9)第四章图像二值化 (10)4.1图像二值化 (12)第五章对比度增强 (12)5.1灰度调整 (12)5.2对比扩展法 (12)5.3对数变换 (13)第六章滤波 (13)6.1平滑滤波 (14)6.2线性滤波 (14)6.3非线性率 (14)6.4二维中值滤波 (15)6.5高通滤波 (15)第七章锐化 (15)第八章参考文献 (16)第九章自我评价 (17)1. Matlab 的简介1.1MA TLAB 主要功能MATLAB 是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。

matlab图像处理综合实验实验报告

matlab图像处理综合实验实验报告

《数字图像处理》实验报告学院:专业:班级:姓名:学号:实验一实验名称:图像增强实验目的:1.熟悉图像在Matlab下的读入,输出及显示;2.熟悉直方图均衡化;3.熟悉图像的线性指数等;4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验仪器:计算机,Matlab软件实验原理:图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外,还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息,以便更好地利用图像。

图像增强分频域处理和空间域处理,这里主要用空间域的方法进行增强。

空间域的增强主要有:灰度变换和图像的空间滤波。

图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图,是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律,均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。

实验内容如下:I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像title('灰度图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图title('原始图像直方图')0100200subplot(1,2,2),imshow(K)对数运算:I=imread('E:\dog.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J));subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后')指数运算:I=imread('E:\dog.jpg');f=double(I);g=(2^2*(f-1))-1f=uint8(f);g=uint8(g);subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') subplot(1,2,2);subimage(g),title('变换二')100 200 300100 200 300加法运算:clc;clear all;close all;i = imread('E:\dog.jpg');j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02); subplot(1,3,1),imshow(i),title('图一') subplot(1,3,2),imshow(j),title('图二') k=zeros(242,308);for p=1:100j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02);j1 = im2double(j);k = k + j1;endk=k/100;subplot(1,3,3),imshow(k),title('图三')实验二实验名称:图像变换实验目的:(1)进一步对matlab的了解和使用;(2)学习如何在matlab中对数字图像的处理;实验原理:图像和其他信号一样,既能在空间域处理,也能在频率域处理。

matlab-光电图像处理实验(图像增强)

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。

matlab图像处理综合实验实验报告

matlab图像处理综合实验实验报告

《数字图像处理》实验报告学院:专业:班级:姓名:学号:实验一实验名称:图像增强实验目的:1.熟悉图像在Matlab下的读入,输出及显示;2.熟悉直方图均衡化;3.熟悉图像的线性指数等;4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验仪器:计算机,Matlab软件实验原理:图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外,还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息,以便更好地利用图像。

图像增强分频域处理和空间域处理,这里主要用空间域的方法进行增强。

空间域的增强主要有:灰度变换和图像的空间滤波。

图像的直方图实际上就是图像的各像素点强度概率密度分布图,是一幅图像所有像素集合的最基本统计规律,均衡化是指在每个灰度级上都有相同的像素点过程。

实验内容如下:I=imread('E:\cs.jpg');%读取图像subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像')J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J) %输出图像title('灰度图像') %在原始图像中加标题subplot(2,2,3),imhist(J) %输出原图直方图title('原始图像直方图')0100200几何运算:I=imread('E:\cs.jpg');%subplot(1,2,1),imshow(I); theta = 30;K = imrotate(I,theta); subplot(1,2,2),imshow(K)对数运算:I=imread('E:\dog.jpg');subplot(2,2,1),imshow(I),title('源图像') J=rgb2gray(I)%灰度处理subplot(2,2,2),imshow(J),title('灰度变换后图像') J1=log(1+double(J));subplot(2,2,3),imshow(J1,[]),title('对数变换后') 指数运算:I=imread('E:\dog.jpg'); f=double(I); g=(2^2*(f-1))-1 f=uint8(f); g=uint8(g);subplot(1,2,1);subimage(f),title('变换一') subplot(1,2,2);subimage(g),title('变换二')加法运算:clc;clear all;close all; i = imread('E:\dog.jpg');j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02);subplot(1,3,1),imshow(i),title('图一') subplot(1,3,2),imshow(j),title('图二') k=zeros(242,308); for p=1:100j = imnoise(i,'gaussian',0,0.02); j1 = im2double(j); k = k + j1; end k=k/100;subplot(1,3,3),imshow(k),title('图三')变换一200400600100200300400500变换二200400600100200300400500实验二实验名称:图像变换实验目的:(1)进一步对matlab的了解和使用;(2)学习如何在matlab中对数字图像的处理;实验原理:图像和其他信号一样,既能在空间域处理,也能在频率域处理。

实验二MATLAB图像增强

实验二MATLAB图像增强

MATLAB实现
fspecial,产生预定义的滤波器,主要形式 为: H=fspecial(type) 根据参数type的不同,得到相应的二维 滤波器。
例:
I1=imread('blood1.tif'); I=imnoise(I1,'salt & pepper',0.02); K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255; K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255; K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255; subplot(2,2,1);imshow(I); title(‘噪声图像’) ; subplot(2,2,2);imshow(K1);title('3×3'); subplot(2,2,3);imshow(K2); title('5×5'); subplot(2,2,4);imshow(K2); title('7×7');
I=imnoise(I1,‘salt & pepper’,0.02); imshow(I); h1=1/4.*[0 1 0;1 0 1;0 1 0]; h2=1/8.*[1 1 1;1 0 1;1 1 1];
K1=filter2(h1,I);
K2=filter2(h2,I);
figure,imshow(K1);
MATLAB灰度变换
imadjust函数来实现图像的对比度调整。
J=imadjust(I,[low_in high_in], [low_out high_out],gamma)

基于MATLAB的图像增强处理

基于MATLAB的图像增强处理

2011 - 2012学年第1 学期专业综合课程设计报告题目:基于MATLAB的图像增强处理专业:通信工程班级: 08通信(本)姓名:指导教师:老师成绩:电气工程系2011年11月15日课程设计任务书学生班级:08通信工程学生姓名:学号:设计名称:基于MATLAB的图像增强处理起止日期: 2011-11-13——11—17 指导教师:师内容摘要数字图像处理是指将图像信号转换成数字格式并利用计算机对其进行处理的过程。

图像增强是数字图像处理的过程中经常采用的一种方法,它对提高图像质量起着重要的作用。

本文先对图像增强的原理进行概述,然后对图像增强的方法分类并给出直方图增强、对比度增强、平滑和锐化等几种常用的增强方法的理论基础,通过Matlab实验得出的实际处理效果来对比各种算法的优缺点,讨论不同的增强算法的技术要点,并对其图像增强方法进行性能评价。

目录设计要求 (1)内容摘要 (2)目录 (3)第一章MATLAB的简介 (4)1.1MATLAB的主要功能 (4)第二章MATLAB图像增强概述 (4)2.1数字增强技术概述 (4)2.2数字图像的表示 (5)第三章直方图均衡化 (6)3.1图像的灰度 (6)3.2灰度直方图 (8)3.3直方图均衡化 (9)第四章图像二值化 (10)4.1图像二值化 (12)第五章对比度增强 (12)5.1灰度调整 (12)5.2对比扩展法 (12)5.3对数变换 (13)第六章滤波 (13)6.1平滑滤波 (14)6.2线性滤波 (14)6.3非线性率 (14)6.4二维中值滤波 (15)6.5高通滤波 (15)第七章锐化 (15)第八章参考文献 (16)第九章自我评价 (17)1. Matlab的简介1.1MA TLAB主要功能MATLAB是建立在向量、数组和矩阵基础上的一种分析和仿真工具软件包,包含各种能够进行常规运算的“工具箱”,如常用的矩阵代数运算、数组运算、方程求根、优化计算及函数求导积分符号运算等;同时还提供了编程计算的编程特性,通过编程可以解决一些复杂的工程问题;也可绘制二维、三维图形,输出结果可视化。

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课程设计报告学生姓名(按拼音排序)学号班级XX XXX XXXXX XXX XXXXX XXX XXX二○一二年 5 月16 日目录一、图像处理介绍 (3)(一)图像处理 (3)(二)图像处理的实际应用 (3)(三)图像处理软件简介 (3)二、数学实验程序介绍 (4)(一)设计目的 (4)(二)题目分析 (4)(三)总体设计 (4)(四)程序各功能介绍及运行截图 (5)1.菜单栏的设计 (5)2.各项功能的实现 (6)(五)课后问题回答 (26)(六)其他 (29)1.组员分工 (29)2.参考资料 (29)3.心得与体会 (29)一、图像处理介绍(一)图像处理图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。

又称影像处理。

基本内容图像处理一般指数字图像处理。

图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。

常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。

图像处理一般指数字图像处理。

(二)图像处理的实际应用卫星图像处理:通过对卫星拍摄的地面图像进行处理,可以从中获取人们所需的信息,帮助人们监测地表情况变化,寻找矿藏。

汽车障碍识别:在汽车上安装摄像头,并对拍摄的图像进行滤波或降噪,以实现障碍物和路径识别等功能,实现无人、全自动和安全驾驶。

除此之外,图像处理还可用于农产品缺陷和损伤检测;测试纺织物质量等方面。

(三)图像处理软件简介PhotoshopPhotoshop是Adobe公司旗下最为出名的图像处理软件之一,集图像扫描、编辑修改、图像制作、广告创意,图像输入与输出于一体的图形图像处理软件。

从功能上看,该软件可分为图像编辑、图像合成、校色调色及特效制作部分等。

图像编辑是图像处理的基础,可以对图像做各种变换如放大、缩小、旋转、倾斜、镜像、透视等。

也可进行复制、去除斑点、修补、修饰图像的残损等。

CorelDRAWCorelDRAW Graphics Suite是一款由世界顶尖软件公司之一的加拿大的Corel公司开发的图形图像软件。

广泛地应用于商标设计、标志制作、模型绘制、插图描画、排版及分色输出等等诸多领域。

包含程序及服务:CorelPowerTRACE;CorelCAPTURE;BitstreamFontNavigator;条形码精灵;输出中心描述文件制作程序。

彩影彩影软件是梦幻科技推出的国内最强大、最傻瓜的图形处理和相片制作软件,彩影拥有非常智能、傻瓜而功能强大的图像处理、修复和合成功能,其专业但却并不复杂,让所有用户不需要专业的图像美工技能即可轻松点击并制作出绚丽多彩的图像特效图。

光影魔术手光影魔术手(nEO iMAGING)是一个对数码照片画质进行改善及效果处理的软件。

简单、易用,不需要任何专业的图像技术,就可以制作出专业胶片摄影的色彩效果,是摄影作品后期处理、图片快速美容、数码照片冲印整理时必备的图像处理软件。

主要功能:模拟反转片的效果;晚霞渲染;黑白效果;反转片负冲;负片效果;夜景效果;白平衡一指键;CCD死点修复等。

美图秀秀美图秀秀是一款简易的图像处理软件,用户无需经过系统学习就能使用。

具有图片特效、美容、拼图、场景、边框、饰品等功能,适合制作非主流图片。

二、数学实验程序介绍(一)设计目的利用MablabGUI提供的图形界面制作方法,以及《数学实验》课程中学到的图像增强相关知识。

制作一个图像处理软件,实现简易的图像处理功能。

熟悉Mablab图形界面的制作,图像处理的有关函数和句柄的运用。

(二)题目分析题目要求运用书中介绍的图像增强技术设计一个界面程序,对任意给定图像完成各种图像增强。

并对菜单项内容提出了限定:文件,包括图像的打开、保存、程序退出等;编辑,图像的还原、恢复、复制、拷贝、粘贴;图像,包含对图像的大小计算、旋转角度计算、直方图计算、直方图均衡化等;滤波,灰度调整、空域滤波、频域滤波等;视图、窗口及帮助菜单可参阅一般应用程序。

功能上我们除题目要求之外,加入额外的功能。

菜单项虽然题目给出要求,但根据实际应用可以进行适当修改。

(三)总体设计程序总体布局如图所示:菜单项参照了大部分应用程序和一般用户的操作习惯,包括文件、编辑、图像、噪声处理、滤波、帮助。

在程序中没有正在处理的图像时,功能按钮为不可按下(灰色)状态,打开图片后,功能按钮被激活。

左侧用于显示原图像,右侧为修改后图像预览。

可以随时从左侧图像中截取部分作为编辑对象。

较为常用的功能以按钮形式直接出现在窗口下方。

菜单栏下的工具栏有放大、缩小和显示颜色条功能。

(四)程序各功能介绍及运行截图1.菜单栏的设计以截图功能为例,通过如下语句:set(handles.img_jietu,'Enable','off');控制按钮状态为:,function open_file_Callback(hObject, eventdata, handles)set(handles.img_jietu,'Enable','on');打开图片后的按钮状态:。

退出提示:用户退出程序时,系统会询问是否将当前修改的图像保存,语句:function quit_Callback(hObject, eventdata, handles)global img;axes(handles.axes2);img=getimage;choice = questdlg('你确认退出吗?','请注意保存处理后的图像','退出','直接退出','保存退出','退出');switch choicecase'直接退出'close(findobj('Tag','figure1'));case'保存退出'axes(handles.axes2);feval(@save_Callback,eventdata,handles);close(findobj('Tag','figure1'));case'取消'end2.各项功能的实现1)图像a)亮度调节点击:图像→亮度/对比度→亮度调整;或直接在面板上点击“亮度调节”按钮,系统弹出对话框提示用户输入默认值为1。

以下是亮度调整倍数为2的结果:语句:global img;global img_original;img_original = img;prompt={'亮度调整倍数'};defans={'1'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2double(p{1});p1=1/p1;y=imadjust(img,[ ], [ ],p1);axes(handles.axes2);imshow(y);img=y;H=get(handles.img_colorbar,'Value');axes(handles.axes2);if H == 1colorbar;elsecolorbar('off');endb)对比度对比度增强/减弱。

点击:图像→亮度/对比度→对比度调整→对比度增强或对比度减弱;或在面板上点击相应按钮。

弹出对话框提示:。

以下是对比度增强→2的结果:语句:function img_duibiduzq_Callback(hObject, eventdata, handles)global img_original;global img;img_original=img;axes(handles.axes2);prompt={'ÊäÈë²ÎÊý:'};defans={'1'};p=inputdlg(prompt,'input',1,defans);p1=str2double(p{1});p1=1/p1;f=immultiply(img,p1);imshow(f);img=f;H=get(handles.img_colorbar,'Value');axes(handles.axes2);if H == 1colorbar;elsecolorbar('off');endc)图像二值化点击:图像→图像二值化,弹出对话框提示用户输入二值化数值(0~1)以下是二值化数值0.2的结果:用户还可以在面板上直接使用Slider控件改变二值化数值Slider语句(包括二值化功能):function slider10_Callback(hObject, eventdata, handles)val=get(hObject,'Value');global img;set(handles.ezvalue,'String',num2str(val));img_src=getappdata(handles.figure1,'img_src');global img_original;img_original = img;axes(handles.axes2);bw=im2bw(img_src,val);imshow(bw);img=bw;H=get(handles.img_colorbar,'Value');axes(handles.axes2);if H == 1colorbar;elsecolorbar('off');end关键部分:set(handles.ezvalue,'String',num2str(val));用户拖动滑块时,在左侧静态文本框中显示数值,bw=im2bw(img_src,val);imshow(bw);将此数值作为二值化数值直接对图像进行修改。

Slider控件的应用,使二值化可以实时进行,大大的方便了操作。

d)图像大小点击该功能,弹出窗口,显示原图像大小和占用空间大小。

语句:A = num2str(size(img_src));global fpath;b=imfinfo(fpath);msgbos({‘原图像的大小:’,A,’占用空间大小’,num2str(b.FileSize)}) e)图像旋转弹出对话框提示用户输入旋转角旋转角为20的结果:语句:function img_xuanzhuan_Callback(hObject, eventdata, handles)axes(handles.axes2);global img;T = img;dfans={'0'};i=inputdlg('图像旋转','旋转角度',1,dfans);i=str2double(i);T = imrotate(T,i,'bilinear','crop');axes(handles.axes2);imshow(T);H=get(handles.img_colorbar,'Value');axes(handles.axes2);if H == 1colorbar;elsecolorbar('off');endf)直方图点击“直方图显示”,在右侧显示图片的直方图。

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