8. matlab图像处理基础——边缘检测+形态学变换+图像增强

Posted 2020-11-28 fengxb1213

1、边缘检测

① 处理结果 = edge(原始图像，算子)

　　算子：

　　　　Sobel　　　　log

　　　　Roberts　　    Canny

　　　　Prewitt　　     zerocross

%% 边缘检测
I = imread(‘cameraman.tif‘);
J1 = edge(I,‘Sobel‘);
subplot(3,3,1),imshow(I);title(‘原始图像‘);
subplot(3,3,2),imshow(J1);title(‘Sobel检测图像‘);
J2 = edge(I,‘Roberts‘);
subplot(3,3,3),imshow(J2);title(‘Roberts检测图像‘);
J3 = edge(I,‘Prewitt‘);
subplot(3,3,4),imshow(J3);title(‘Prewitt检测图像‘);
J4 = edge(I,‘log‘);
subplot(3,3,5),imshow(J4);title(‘log检测图像‘);
J5 = edge(I,‘Canny‘);
subplot(3,3,6),imshow(J5);title(‘Canny检测图像‘);
J6 = edge(I,‘zerocross‘);
subplot(3,3,7),imshow(J6);title(‘zerocross检测图像‘);

2、形态学变换

（1）图像腐蚀

　　se = strel(‘disk‘ ,3);

　　resultImage=imerode(originalImage, se);

%% 图像腐蚀
I = imread(‘cameraman.tif‘);
se = strel(‘disk‘,3);
J = imerode(I,se);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J);

（2）膨胀

　　se = strel(‘disk‘ ,3);

　　resultImage=imdilate(originalImage, se);

%% 膨胀
I = imread(‘cameraman.tif‘);
se = strel(‘disk‘,3);
J = imdilate(I,se);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J);

（3）开运算

　　先腐蚀，后膨胀。

　　A被B形态学开运算表示为：A•B

　　A被B腐蚀，再用B膨胀结果。

　　se = strel(‘square‘ ,3);

　　resultImage=imopen(originalImage, se);

%% 开运算
I = imread(‘cameraman.tif‘);
se = strel(‘square‘,3);
J = imopen(I,se);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J);

（4）闭运算

　　先膨胀，后腐蚀。

　　A被B形态学闭运算表示为：A•B

　　A被B膨胀，再用B腐蚀结果。

　　se = strel(‘square‘ ,3);

　　resultImage=imclose(originalImage, se);

%% 闭运算
I = imread(‘cameraman.tif‘);
se = strel(‘square‘,3);
J = imclose(I,se);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J);

3、图像增强

（1）直方图

　　imhist(原图像)

%% 直方图
I = imread(‘cameraman.tif‘);
imhist(I);

① 直方图的均衡化：

　　经过均衡化处理的图像，像素占有更多的灰度级并且分布更均衡。这样的图像，具有较高的对比图。

　　处理结果=histeq(原始图像)

%% 均衡化
I = imread(‘cameraman.tif‘);
J = histeq(I);
subplot(2,2,1),imshow(I);
subplot(2,2,2),imshow(J);
subplot(2,2,3),imhist(J);

（2）灰度变换

　　结果=imadjust(原始图像，[原值范围]，[新值范围])

　　原始图像：自动切换到值在[0，1]

　　[原值范围]：[值1，值2]

　　[新值范围]：[值3，值4]

%% 灰度变换
I = imread(‘cameraman.tif‘);
J1 = imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1]);
J2 = imadjust(I,[0 1],[1 0]); % 负片
subplot(1,3,1),imshow(I);
subplot(1,3,2),imshow(J1);
subplot(1,3,3),imshow(J2);

（3）灰度对数变换

　　增强一幅图像中较暗部分的细节。

　　目标图像=log(原始图像);

　　代码：J=log(im2double(I)+1);

I = imread(‘cameraman.tif‘);
J = log(im2double(I)+10);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J,[]);

（4）中值滤波

　　处理结果=medfilt2(原始图像);

%% 中值滤波 
I = imread(‘cameraman.tif‘);
J = medfilt2(I);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(J);