Matlab图像处理 第3章 图像代数运算与逻辑运算.ppt

第三章 图像代数运算与逻辑运算 3.1图像的加减乘除运算 3.2图像的特征值与奇异值 3.3图像逻辑运算 3.1.1 图像的加减运算 图像的加减运算实质上就是两个矩阵或者三维数组进行加减运算。 【例】利用矩阵的加减运算为图像添加背景 bImg = imread(bingshan.jpg); fImg = imread(shizi.bmp); mb = size(bImg,1); nb = size(bImg,2); mf = size(fImg,1); nf = size(fImg,2); index = find(fImg==255); fImg(index) = zeros(size(index)); h = 150; fImg = padarray(fImg,[floor((mb-mf)/2)+h floor((nb-nf)/2)],pre); fImg = padarray(fImg,[ceil((mb-mf)/2)-h ceil((nb-nf)/2)],post); nImg = bImg + fImg; figure(1), imshow(bImg) figure(2), imshow(fImg) figure(3), imshow(nImg) 3.1.2 图像的乘除运算 图像的乘除运算主要指 图像矩阵与常数进行乘除运算： 相当于把矩阵所有元素都扩大或缩小一定的倍数。当矩阵（元素）乘以大于1的数时，图像亮度增加；乘以小于1的数时，图像变暗。 图像矩阵与图像矩阵对应元素进行乘除运算： 在Matlab中，两个数组进行逐元素对应相乘使用语句A.*B，即在前一个数组的右下角加上一个点。这种乘法要求A与B两个数组维数相同，运算完后得到相同维数的数组。 图像矩阵与图像矩阵进行矩阵乘法运算： 两个图像矩阵按照数学上定义的乘法进行运算以后，得到的新图像已经完全失去了原图像的形状，得到的新图像往往是不可思议的。 3.1.2 图像的乘除运算 【例】观察分析图像矩阵乘以或除以常数后图像亮度的改变 I = double(imread(bingshan.jpg)); nI1 = I*1.5; nI2 = I/1.5; figure(1), imshow(uint8(I)) figure(2), imshow(uint8(nI1)) figure(3), imshow(uint8(nI2)) 3.1.2 图像的乘除运算 【例】利用矩阵对应元素相乘把两个图像合成在一起 bImg = imread(bingshan.jpg); fImg = imread(shizi.bmp); mb = size(bImg,1); nb = size(bImg,2); mf = size(fImg,1); nf = size(fImg,2); index = find(fImg==255); fImg(index) = ones(size(index)); h = 150; fImg = padarray(fImg,[floor((mb-mf)/2)+h floor((nb-nf)/2)],1,pre); fImg = padarray(fImg,[ceil((mb-mf)/2)-h ceil((nb-nf)/2)],1,post); nImg = bImg.*fImg; scale = 255/max(max(max(nImg))); nImg = nImg*scale; figure(1), imshow(bImg) figure(2), imshow(fImg) figure(3), imshow(uint8(nImg)) 3.1.2 图像的乘除运算 【例】利用矩阵乘法计算并且比较手写数字图像乘积的特征 clear nImg; bImg = double(imread(00.jpg)); fImg = double(imread(11.jpg)); temp = fImg(:,:,1); nImg(:,:,1)=(bImg(:,:,1)*temp); temp = fImg(:,:,2); nImg(:,:,2)=(bImg(:,:,2)*temp); temp = fImg(:,:,3); nImg(:,:,3)=(bImg(:,:,3)*temp); scale = 255/max(max(max(nImg))); nImg = nImg*scale; figure(1), imshow(uint8(bImg)) figure(2), imshow(uint8(fImg)) figure(3), imshow(uint8(nImg)) 3.2 图像的特征值与奇异值 图像矩阵的特征值和奇异