matlab图像处理.ppt
《matlab图像处理.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《matlab图像处理.ppt(20页珍藏版)》请在三一文库上搜索。
1、2019/6/16,1,常用图像操作,图像的读写与显示操作:用imread( )读取图像,imwrite( )输出图像。 图像显示于屏幕:imshow( ) 。 图像进行裁剪:imcrop( )。 图像的插值缩放:imresize( )。 图像的旋转:imrotate( ) 。,2019/6/16,2,图像增强功能,图像增强是数字图像处理过程中常用的一种方法,目的是采用一系列技术去改善图像的视觉效果或将图像转换成一种更适合于人眼观察和机器自动分析的形式 。,2019/6/16,3,灰度直方图均衡化。 灰度变换法。 平滑与锐化滤波。,图像增强方法,2019/6/16,4,1、灰度直方图均衡化,均
2、匀量化的自然图像的灰度直方图通常在低灰度区间上频率较大,使得图像中较暗区域中的细节看不清楚,采用直方图修整可使原图像灰度集中的区域拉开或使灰度分布均匀,从而增大反差,使图像的细节清晰,达到增强目的。 直方图均衡化可用histeq( )函数实现。,2019/6/16,5,2、灰度变换法,照片或电子方法得到的图像,常表现出低对比度即整个图像偏亮或偏暗,为此需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换,扩大图像灰度范围,以达到改善图像质量的目的。 这一灰度调整过程可用imadjust( )函数实现。,2019/6/16,6,3、平滑滤波,平滑技术用于平滑图像中的噪声,基本采用在空间域上的求平均值或中值
3、。或在频域上采取低通滤波,因在灰度连续变化的图像中,我们通常认为与相邻像素灰度相差很大的突变点为噪声点,灰度突变代表了一种高频分量,低通滤波则可以削弱图像的高频成分,平滑了图像信号,但也可能使图像目标区域的边界变得模糊。,2019/6/16,7,4、锐化滤波,而锐化技术采用的是频域上的高通滤波方法,通过增强高频成分减少图像中的模糊,特别是模糊的边缘部分得到了增强,但同时也放大了图像的噪声。 在Matlab 中,各种滤波方法都是在空间域中通过不同的卷积模板即滤波算子实现,可用fspecial( )函数创建预定义的滤波算子,然后用filter2( )或conv2( )函数在实现卷积运算的基础上进行
4、滤波。,2019/6/16,8,图像边缘检测和图像分割功能,边缘检测是一种重要的区域处理方法,边缘是所要提取目标和背景的分界线,提取出边缘才能将目标和背景区分开来。如果一个像素落在边界上,那么它的邻域将成为一个灰度级变化的带。对这种变化最有用的两个特征是灰度的变化率和方向。,2019/6/16,9,图像边缘检测和图像分割功能(cont.),边缘检测算子可以检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化,也包括对方向的确定,其中大多数是基于方向导数掩模求卷积的方法。 Matlab工具箱提供的edge( )函数可针对sobel 算子、prewitt 算子、roberts算子、log 算子和canny 算
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- matlab 图像 处理
链接地址:https://www.31doc.com/p-2977014.html