基于MATLAB数字图像处理平台设计.pptx

学 海 无 涯 ;1;1;学 海 无 涯 ;;学 海 无 涯 ;学 海 无 涯 理的图片后点击“打开”，即可在显示区域中显示出处理前的图片。 2.2.2 图像保存 图像的保存主要是通过以下程序来实现的： “[sfilename,sfilepath]=uiputfile({*.jpg;*.bmp;*.tif;*.*}, 保存图像文件,untitled.jpg);” 选择图像文件保存的路径与格式； “sfilefullname=[sfilepath ,sfilename]; imwrite(handles.img,sfilefullname);”实现对图像的保 存。 具体操作如图 2.3 所示，选择“文件”菜单中的“保存”后，出现“保存??像文件”，修改文 件名后点击“保存”，即可将处理后的图像保存到keshe 的文件夹下。;学 海 无 涯 附录。原图像及傅里叶变换后的图像如图 2.4 所示。;学 海 无 涯 (1) 灰度变换 通过灰度变换可使图像动态范围加大，图像对比度扩展，图像清晰，特征明显，大大 改善人眼的视觉效果。 程序中主要通过灰度处理函数rgb2gray()对图像进行灰度变换，将彩色图像转换成灰度 图像。原图像及灰度图像如图 2.6 所示。;学 海 无 涯 (1) 低通滤波 图像的边缘以及噪声干扰在图像的频域上对应于图像傅里叶变换中的高频部分，而图 像的背景区则对应于低频部分，因此可以用频域低通滤波法去除图像的高频成分，以去掉 噪声，使图像平滑。 程序中采用二阶巴特沃斯低通滤波器，先用函数 fft2()对图像进行二维离散傅里叶变 换，然后通过低通滤波器进行滤波后，再对滤波后的图像数据通过 ifft2()进行傅里叶反变 换，从而得到低通滤波后的图像。如图 2.8 所示。;学 海 无 涯 2.5.1 阈值分割 灰度阈值法是把图像的灰度分成不同的等级，然后用设置灰度阈值的方法确定有意义 的区域或欲分割物的边界，该方法中最简单的就是二值化的阈值分割。 程序中先通过函数 graythresh()即用 Otsu 方法计算出全局图像阈值，再通过函数 im2bw( , )基于一定阈值将图像转换成二值图像。原图像及阈值分割后的图像如图 2.10 所 示。;学 海 无 涯 子识别灰度图像的轮廓，从而实现对图像的边缘检测。如图 2.13 所示。;学 海 无 涯 上下翻转：程序中通过函数 flipud()对图像数据矩阵进行上下翻转，由于彩色图像不能 直接进行矩阵翻转，因此需要先将彩色图像通过灰度变换处理后再进行翻转，原图及翻转 后的图像如图 2.14 所示。;11;12;13;14;15;% ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 16;for j=1:N;imshow(R2);;转，bilinear 为使用双线性插值法，crop 为旋 19;20;21;22