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對比度提高) 》》 figure

來源:蒲公英系統┆發布時間:2019-08-21 13:01┆點擊:

  一、圖像基本操作

  1、讀取圖像并顯示:

  》》 clear;close all %清空Matlab工作平臺所有變量(準備工作)

  》》 I=imread(‘pout.tif’); % 該圖像是Matlab圖形工具箱中自帶的圖像(\toolbox\images\imdemos)

  》》 imshow(I)

Matlab圖像怎么處理 三聯

  2、檢查內存(數組)中的圖像:

  》》 whos

  Name Size Bytes Class

  I 291x240 69840 uint8 array

  Grand total is 69840 elements using 69840 bytes

  表示該圖像采用8位存儲方式并占用了69840B的存儲空間。

  3、實現圖像直方圖均衡化:

  》》 figure,imhist(I) % 在新圖中顯示圖像I的直方圖

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  》》 I2=histeq(I); % 均衡化以后的圖像存在I2數組中(圖像灰度值擴展到整個灰度范圍,對比度提高)

  》》 figure,imshow(I2) % 顯示均衡化后的圖像

  》》 figure,imhist(I2) % 顯示均衡后的灰度值分布情況

  8位圖像取值范圍:[0,255],16位圖像取值范圍:[0,655351],雙精度圖像取值范圍:[0,1]

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  4、保存圖像:

  》》 imwrite(I2,‘pout2.png’); % 將圖像由原先的tif格式另存為png格式

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  5、檢查新生成文件的信息:

  》》 imfinfo(‘pout2.png’) % 觀察保存圖像的文件信息

  ans =

  Filename: ‘pout2.png’ % 文件名

  FileModDate: ‘11-Apr-2009 21:55:35’ % 文件修改日期

  FileSize: 36938 % 文件大小

  Format: ‘png’ % 文件格式

  FormatVersion: [] % 格式

  Width: 240 % 文件寬度

  Height: 291 % 文件高度

  BitDepth: 8 % 文件位深度

  ColorType: ‘grayscale’ % 顏色類型

  ……

  二、圖像處理Matlab的應用:

  實例:消除rice.png圖像中亮度不一致的背景,并使用閾值將修改后的圖像轉換為二值圖像,使用成員標記返回圖像中對象的個數以及統計特性。按照如下步驟進行:

  1、讀取和顯示圖像

  》》 clear;close all

  》》 I=imread(‘rice.png’);

  》》 imshow(I)

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  2、估計圖像背景:

  圖像中心位置背景亮度強于其他部分亮度,用imopen函數和一個半徑為15的圓盤結構元素對輸入的圖像I進行形態學開操作,去掉那些不完全包括在圓盤中的對象,從而實現對背景亮度的估計。

  》》 clear;close all

  》》 I=imread(‘rice.png’);

  》》 imshow(I)

  》》 background=imopen(I,strel(‘disk’,15));

  》》 imshow(background)

  》》 figure,surf(double(background(1:8:end,1:8:end))),zlim([0,255]);

  》》 set(gca,‘ydir’,‘reverse’);

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