用MATLAB进行图像处理参考程序 2008年10月24日 星期五 20:05 一．计算图像统计参数： 最大值：扫描法：设第一个象素灰度级为最大值，然后与后一个象素灰度级比较，如果后面的大，则把后一象素值赋给最大值，依次逐一比较到图象最后的一个象素，找出最大值。 参考程序： [A,map]=imread('E:\lena.bmp'); %显示原图 imshow(A,map), title('原图'); image=double(A); %求负片 k=image(1,1); for i=1:256, for j=1:256, if k<image(i,j); k=image(i,j);end, end, end, k %显示负片 figure, imshow(rimage,map), title('负片'); 最小值：最大值求法类似，把第一个象素灰度级设为最小值，然后逐一比较。 参考程序： [A,map]=imread('E:\lena.bmp'); %显示原图 imshow(A,map), title('原图'); image=double(A); %求负片 k=image(1,1); for i=1:256, for j=1:256, if k>image(i,j); k=image(i,j);end, end, end, k %显示负片 figure, imshow(rimage,map), title('负片'); 均值：把图中的所有的象素值累加起来再除以图象的象素的个数。 参考程序： [A,map]=imread('E:\lena.bmp'); %显示原图 imshow(A,map), title('原图'); image=double(A); %求负片 k=image(1,1); for i=1:256, for j=1:256, if k>image(i,j); k=image(i,j);end, end, end, k %显示负片 figure, imshow(rimage,map), title('负片'); 直方图：把图中的不同灰度等级的象素分别累加起来，再分别除以图象象素的总数。即：p(sk)=nk/n。可以得到原图的灰度值分布图。 参考程序： [A,map]=imread('e:\lena.bmp'); imshow(A,map), title('原图'); image=double(A); for i=1:256, a(i)=0; end, for i=1:256, for j=1:256, b=image(i,j)+1; a(b)=a(b)+1; end, end, for k=1:256, p(k)=a(k)/(256^2); end, figure, stem(p); title('直方图'); 
二．对比度增强：
直方图均衡：原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了象素灰度值的动态范围从而达到增强对比度的效果。
参考程序：
[A,map]=imread('e:\lena.bmp');
imshow(A,map),
title('原图');
image=double(A);
for i=1:256,
n(i)=0;
end,
for i=1:256,
for j=1:256,
s=image(i,j)+1;
n(s)=n(s)+1;
end,
end,
for k=1:256,
p(k)=n(k)/(256^2);
end,
figure,bar(p,'r');
title('直方图');
for k=1:256,
q(k)=0;
end,
for k=1:256,
for j=1:k,
q(k)=q(k)+p(j);
end,
end,
figure,bar(q,'y');
title('累积直方图');
N=256;
for k=1:256,
o(k)=round((N-1)*q(k)+0.5);
end,
for i=1:256,
for j=1:256,
rimage(i,j)=o(image(i,j));
end
end
figure,imshow(uint8(rimage));
title('均衡化后的图');
for i=1:256,
n(i)=0;
end,
for i=1:256,
for j=1:256,
s=rimage(i,j)+1;
n(s)=n(s)+1;
end,
end,
for k=1:256,
p(k)=n(k)/(256^2);
end,
figure,bar(p,'b');
title('均衡化的直方图');
三．图象平滑：
中值滤波：中值滤波属于非线性平滑滤波器，它可以消除噪声又能保护图象的细节。
参考程序：
figure,
[A,map]=imread('e:\lena.bmp');
%显示原图
imshow(A,map),
title('原图');
image=double(A);
u=zeros(1,9);
for i=2:255,
for j=2:255,
u(1)=image(i,j);u(2)=image(i,j+1);u(3)=image(i-1,j+1);
u(4)=image(i-1,j);u(5)=image(i-1,j-1);u(6)=image(i,j-1);
u(7)=image(i+1,j-1);u(8)=image(i+1,j);u(9)=image(i+1,j+1);
for p=1:8,
for q=1:8-p,
if u(q)>u(q+1)
k=u(q);u(q)=u(q+1);u(q+1)=k;
end,
end,
end,
rimage(i,j)=u(5);
end,
end,
figure,
imshow(rimage,map),
title('中值滤波');
四．图象锐化：
Sobel算子：是一种空域微分算子，可以通过它锐化图象。
参考程序：
[A,map]=imread('e:\lena.bmp');
image=double(A);
u=zeros(1,9);
k=zeros(1,9);
for i=2:255,
for j=2:255,
u(1)=0*image(i,j);u(2)=2*image(i,j+1);u(3)=1*image(i-1,j+1);
u(4)=0*image(i-1,j);u(5)=-1*image(i-1,j-1);u(6)=-2*image(i,j-1);
u(7)=-1*image(i+1,j-1);u(8)=0*image(i+1,j);u(9)=1*image(i+1,j+1);
rimage1(i,j)=abs(sum(u));
k(1)=0*image(i,j);k(2)=0*image(i,j+1);k(3)=1*image(i-1,j+1);
k(4)=2*image(i-1,j);k(5)=1*image(i-1,j-1);k(6)=0*image(i,j-1);
k(7)=-1*image(i+1,j-1);k(8)=-2*image(i+1,j);k(9)=-1*image(i+1,j+1);
rimage2(i,j)=abs(sum(k));
xuhua(i,j)=rimage1(i,j)+rimage2(i,j);
end,
end,
figure,
imshow(xuhua,map),
title('Sobel锐化');
五．图象变换：
将图象分块(8*8)，作DCT变换，并作IDCT：DCT是一种可分离图象变换，用来图象压缩编码，IDCT用来解压缩。
参考程序：
[A,map]=imread('e:\lena.bmp');
%显示原图
imshow(A,map),
title('原图');
image=double(A);
N=8;
for x=1,
a(x)=sqrt(1/N);
end,
for x=2:8,
a(x)=sqrt(2/N);
end,
%dct
rimage=zeros(8,8);
for x=1:32,
for y=1:32,
for u=1:N,
for v=1:N,
for i=1:N,
for j=1:N,
rimage(i,j)=image(i+(x-1)*8,j+(y-1)*8);
b(i,j)=rimage(i,j).*cos((2*(i-1)+1)*(u-1)*pi/(2*N)).*cos((2*(j-1)+1)*(v-1)*pi/(2*N));
end,
end,
d(u,v)=sum(sum(b,1),2);
C(u,v)=a(u).*a(v).*d(u,v);
end,
end,
xhimage{x,y}=C;
end,
end,
aa=zeros(8,8);
b1=zeros(256,256);
for x=1:32,
for y=1:32,
aa=xhimage{x,y};
for i=1:8,
for j=1:8,
b1(i+(x-1)*8,j+(y-1)*8)=aa(i,j);
end,
end,
end,
end,
figure,imshow(uint8(b1));title('DCT');
参考程序：
%idct
for x=1:32,
for y=1:32,
for i=1:N,
for j=1:N,
C=xhimage{x,y};
for u=1:N,
for v=1:N,
h(u,v)=a(u).*a(v).*C(u,v).*cos((2*(i-1)+1)*(u-1)*pi/(2*N)).*cos((2*(j-1)+1)*(v-1)*pi/(2*N));
end,
end,
ic(i,j)=sum(sum(h,1),2);
end,
end,
reimage{x,y}=ic;
end,
end,
aa=zeros(8,8);
b2=zeros(256,256);
for x=1:32,
for y=1:32,
aa=reimage{x,y};
for i=1:8,
for j=1:8,
b2(i+(x-1)*8,j+(y-1)*8)=aa(i,j);
end,
end,
end,
end,
figure,imshow(uint8(b2));title('IDCT');
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