matlab图像处理教程

Posted 2023-04-09

选择任一256级灰度位图图像，编写程序实现下述的图像处理操作：
一、位图格式图像基本操作
1、图像的读取
2、图像的保存
二、图像的灰度及修正
1、对比度展宽（灰度窗方法，a, b位置自选）
2、直方图均衡
三、图像的几何变换
1、图像的位置变化
平移、镜像（水平、垂直）及旋转
2、图像的形状变化
缩小、放大及错切变化（采用双线性插值）

【实验要求及上交内容】：
按实验报告的规定格式上交实验报告，报告中应包括实验要求，算法及程序基本说明，实验结果及对结果的说明，实验中遇到的问题等。
同时上交源程序及代码，原图像及处理后的图像结果。

楼主你太狠了，5分要别人做这么多！
1.图像的读入、显示及信息查询：
(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入
imshow(I) %图像显示

(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询
2.图像的常用处理语句：
(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像
(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像
(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像

3.图像滤波：
clear all
g0=imread('lena.tif')
g0 = g0(:,:,2); %三维转二维

figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图 5
g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)
g1=im2double(g1);
figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图 6

h1=fspecial('gaussian',4,0.3)
g2=filter2(h1,g1,'same')
figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图 7

h2=fspecial('sobel')
g3=filter2(h2,g1,'same')
figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图 8

h3=fspecial('prewitt')
g4=filter2(h3,g1,'same')
figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图 9

h4=fspecial('laplacian',0.5);
g5=filter2(h4,g1,'same');
figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图 10

h5=fspecial('log',4,0.3);
g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);
imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图 11

h6=fspecial('average');
g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);
imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图 12

h7=fspecial('unsharp',0.3);
g8=filter2(h7,g1,'same');
figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图 13

h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];
g9=filter2(h8,g1,'same');
figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图 14

h9=g1;g10=medfilt2(h9);
figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图 15 参考技术A 1.图像的读入、显示及信息查询：
(1)I=imread ('lena.jpg') %图像读入
imshow(I) %图像显示

(2)inf=imfinfo('lena.jpg') % 图像信息查询
2.图像的常用处理语句：
(1) X=rgb2gray(I) ; imshow(X) %彩色图像转灰度图像
(2)X2=grayslice(I,64) ; imshow(X2,hot(64)) %将灰度图像转为索引色图像
(3) X3=im2bw(X1) ; imshow(X3) %将图像转二值图像

3.图像滤波：
clear all
g0=imread('lena.tif')
g0 = g0(:,:,2); %三维转二维

figure(1);imshow(g0) ;title('原图') %如图 5
g1=imnoise(g0,'salt & pepper',0.2)
g1=im2double(g1);
figure(2);imshow(g1);title('加入椒盐噪声') %如图 6

h1=fspecial('gaussian',4,0.3)
g2=filter2(h1,g1,'same')
figure(3);imshow(g2);title('进行高斯滤波') %如图 7

h2=fspecial('sobel')
g3=filter2(h2,g1,'same')
figure(4);imshow(g3);title('进行sobel滤波') %如图 8

h3=fspecial('prewitt')
g4=filter2(h3,g1,'same')
figure(5);imshow(g4);title('进行prewitt滤波') %如图 9

h4=fspecial('laplacian',0.5);
g5=filter2(h4,g1,'same');
figure(6);imshow(g5);title('进行拉普拉斯滤波'); %如图 10

h5=fspecial('log',4,0.3);
g6=filter2(h5,g1,'same');figure(7);
imshow(g6);title('进行高斯拉普拉斯滤波'); %如图 11

h6=fspecial('average');
g7=filter2(h6,g1,'same');figure(8);
imshow(g7);title('进行均值滤波'); %如图 12

h7=fspecial('unsharp',0.3);
g8=filter2(h7,g1,'same');
figure(9);imshow(g8);title('进行模糊滤波'); %如图 13

h8=[0 -1 0;-1 5 -1;0 -1 0];
g9=filter2(h8,g1,'same');
figure(10);imshow(g9);title('进行高通高斯滤波'); %如图 14

h9=g1;g10=medfilt2(h9);
figure(11);imshow(g10);title('进行中值滤波'); %如图 15

MATLAB教程案例47基于双目相机拍摄图像的三维重建matlab仿真

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本课程学习成果预览：

目录

1.软件版本

2.基于双目相机拍摄图像的三维重建原理概述