图像处理领域的应用
文章目录
- 图像处理领域的应用
- 1.图像类型
- 2.图像转换
- 3.彩色图像表示模式
- 4.图像变换
- 5.图像增强
1.图像类型
2.图像转换
% Otsu阈值分割thresh=graythresh(I)% 自适应阈值分割bw=imbinarize(I,'adaptive')
3.彩色图像表示模式
4.图像变换
对数变换：增强较暗部分的细节 广泛用于频谱图像的显示
% log函数仅处理double类型矩阵 im2double转换
t=c log(k+s)
Gamma变换：选择性增强低灰度区域的对比度或高灰度区域的对比度
% γ>1 阴影 γ<1 亮度 imadjust
y=(x+esp)^γ
图像平移
% strel 创建形态学结构元素
% translate(strel(1),[y x]) 结构元素SE在y和x方向平移数值
% imdilate 形态学膨胀
图像镜像
% 空间变换结构TFORM = maketform(transformtype,Matrix)
B=imtransform(A,TFORM,method)
5.图像增强
噪声添加
% type为‘gaussian’:高斯白噪声,雪花状 ‘salt&pepper’:椒盐噪声,颗粒状
h=imnoise(I,type,parameters)% imfilter 滤波函数 corr 相关卷积 conv直接卷积
% fspecial 设计滤波器
% medfilt2 中值滤波 去除椒盐噪声
)
