デジタル画像処理matlab版

転載元:http://blog.csdn.net/u012116229/article/details/44775277
1.画像反転MATLABプログラムは以下のように実現されています。

I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1);                 %        
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);

2.階調線形変換MATLABプログラムは以下の通り実現される。

I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %     
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %     
J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %    ， [0.1 0.5]       [0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('      [0.1 0.5]');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %    ， [0.3 0.7]       [0 1]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title('      [0.3 0.7]');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

3.非線形変換MATLABプログラムは以下のように実現されています。

I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title('      ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

4.ヒストグラムの等化MATLABプログラムは以下の通り実現される。

I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I);
subplot(2,2,2);
imhist(I);
I1=histeq(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
subplot(2,2,2);
imhist(I1);

5.リニア平滑フィルタはMATLABで領域平均法を実現して騒音抑制プログラムを実行します。

I=imread('xian.bmp');
subplot(231)
imshow(I)
title('    ')
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title('         ')
k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;          %  3*3      
k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;          %  5*5      
k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255;          %  7*7      
k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255;          %  9*9      
subplot(233),imshow(k1);title('3*3      ');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5      ');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7      ');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9      ');

6.中間値フィルタをMATLABで実現する中間値フィルタは以下の通りです。

I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);
subplot(231),imshow(I);title('   ');
subplot(232),imshow(J);title('        ');
k1=medfilt2(J);            %  3*3      
k2=medfilt2(J,[5,5]);      %  5*5      
k3=medfilt2(J,[7,7]);      %  7*7      
k4=medfilt2(J,[9,9]);      %  9*9      
subplot(233),imshow(k1);title('3*3      ');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5      ');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7      ');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9      ');

7.ソベル演算子とラプラスで画像をシャープ化する：

I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
H=fspecial('sobel');     %  sobel   
J=filter2(H,I1);            %    
subplot(2,2,3),imshow(J); 
title('sobel      ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];   %      
J1=conv2(I1,h,'same');            %    
subplot(2,2,4),imshow(J1); 
title('          ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

8.勾配演算子検出エッジはMATLABで以下のように実現される。

I=imread('xian.bmp');
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I2=edge(I1,'roberts');
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title('roberts      ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I3=edge(I1,'sobel');
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
title('sobel      ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I4=edge(I1,'Prewitt');
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title('Prewitt      ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

9.LOG演算子はエッジを検出するためにMATLABプログラムで下記のように実現します。

I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('    ');
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('    ');
I2=edge(I1,'log');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('log      ');

10.nnny演算子はエッジを検出するためにMATLABプログラムで下記のように実現します。

I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('    ')
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('    ');
I2=edge(I1,'canny');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('canny      ');

11.境界追跡（bwtracceboundary関数）

clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
figure
imshow(I);
title('    ');
I1=rgb2gray(I);                %            
threshold=graythresh(I1);        %                   
BW=im2bw(I1, threshold);       %            
figure
imshow(BW);
title('    ');
dim=size(BW);
col=round(dim(2)/2)-90;         %        
row=find(BW(:,col),1);          %        
connectivity=8;
num_points=180;
contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points); 
%    
figure
imshow(I1);
hold on;
plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);
title('      ');

12.Hough変換

I= imread('xian.bmp');
rotI=rgb2gray(I);
subplot(2,2,1);
imshow(rotI);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                 
axis on; 
BW=edge(rotI,'prewitt');
subplot(2,2,2);
imshow(BW);
title('prewitt         ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                 
axis on; 
[H,T,R]=hough(BW);
subplot(2,2,3);
imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');
title('     ');
xlabel('\theta'),ylabel('\rho');
axis on , axis normal, hold on;
P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));
x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);
subplot(2,2,4);,imshow(rotI);
title('        ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                 
axis on; 
hold on;
max_len=0;
for k=1:length(lines)
xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');
len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);
if(len>max_len)
max_len=len;
xy_long=xy;
end
end
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');

13.ヒストグラムのしきい値法はMATLABでヒストグラムのしきい値法を実現する：

I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
title('    ')
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
[m,n]=size(I1);                            %        
GP=zeros(1,256);                           %              
for k=0:255
     GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n);    %           ，    GP     
end
subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')                   %     
title('     ')
xlabel('   ')
ylabel('    ') 
I2=im2bw(I,150/255);   
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('  150     ')
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I3=im2bw(I,200/255);   %
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('  200     ')
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

14.自動閾値法：Otsu法はMATLABでOtsuアルゴリズムを実現する：

  clc
        clear all
        I=imread('xian.bmp');
        subplot(1,2,1),imshow(I);
        title('    ')
        axis([50,250,50,200]);
        grid on;                  %     
        axis on;                  %     
        level=graythresh(I);     %      
        BW=im2bw(I,level);
        subplot(1,2,2),imshow(BW);
        title('Otsu       ')
        axis([50,250,50,200]);
        grid on;                  %     
        axis on;                  %     

15.膨張操作

I=imread('xian.bmp');          %    
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('    ')      
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
se=strel('disk',1);          %        
I2=imdilate(I1,se);             %               
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('     ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

16.腐食操作MATLABは腐食操作を実現する。

I=imread('xian.bmp');          %    
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1);
imshow(I1);
title('    ')      
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
se=strel('disk',1);       %        
I2=imerode(I1,se);        %               
subplot(1,2,2);
imshow(I2);
title('     ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     

17.オープンとクローズ動作MATLABはオープンとクローズ操作を実現する。

I=imread('xian.bmp');          %    
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %      
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %                        
se=strel('disk',1);     %     1        
I2=imopen(I1,se);         %    
I3=imclose(I1,se);        %    
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('       ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %     
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('       ');
axis([50,250,50,200]); 
axis on;                  %     

18.オープンとクローズの組み合わせ操作

I=imread('xian.bmp');          %    
subplot(3,2,1),imshow(I);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %      
I1=rgb2gray(I);
subplot(3,2,2),imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %                        
se=strel('disk',1);     
I2=imopen(I1,se);         %    
I3=imclose(I1,se);        %    
subplot(3,2,3),imshow(I2);
title('       ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %     
subplot(3,2,4),imshow(I3);
title('       ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %     
se=strel('disk',1); 
I4=imopen(I1,se);
I5=imclose(I4,se);
subplot(3,2,5),imshow(I5);        % —     
title(' —     ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %      
I6=imclose(I1,se);
I7=imopen(I6,se);
subplot(3,2,6),imshow(I7);        % —      
title(' —     ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %       

19.形態学境界抽出はMATLABを利用して以下のように実現する。

I=imread('xian.bmp');          %    
subplot(1,3,1),imshow(I);
title('    '); 
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I1=im2bw(I);
subplot(1,3,2),imshow(I1);
title('     ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %     
axis on;                  %     
I2=bwperim(I1);                 %       
subplot(1,3,3),imshow(I2); 
title('         ');
axis([50,250,50,200]);
grid on;
axis on;             

20.形態学的骨格抽出MATLABを利用して以下のように実現する。

I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('    ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                 
I2=bwmorph(I1,'skel',1);
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('1     ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  
I3=bwmorph(I1,'skel',2);
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('2     ');
axis([50,250,50,200]);
axis on;              

21.4つの頂点座標を直接抽出する

I = imread('xian.bmp');
I = I(:,:,1);
BW=im2bw(I); 
figure
imshow(~BW)
[x,y]=getpts