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x
* R$ T6 W( c, L i
由于工作需要,开始研究一下MATLAB图像处理相关的知识,图像处理只是matlab应用领域中小小的一部分而已。以前只是听说过MATLAB很强大,但没有系统的学过,如今开始学时,发现matlab确实很不错、很高大上。操作起来很方便,特别是编写程序时,比C语言更简洁。
+ z6 Y; g, b9 O; M0 @* [" _0 d9 N* q8 f" _6 i: ^- p
很多人都是大学里就学过matlab的,由于是半路出家,所以知识不是很全面,直接拿了一本冈萨雷斯的MATLAB版的书就开始看,下面做一些简单的小记录。6 d) K$ w. W( O) P% _4 V: F
Z5 J/ F- Y: }& F( F+ h$ L
1. matlab命令基础:" j; x0 h; o$ U2 X
基础命令:6 {1 b- G% W6 p
# M7 ] I$ p+ i4 n$ d1 P1 y+ T
clc——清除窗口
9 U: D% I& c. \* c, W7 \% Pclear——清除之前赋值过的变量 N* J: Q1 i* ~! k: }! j
disp——打印信息,相当于echo0 I) P- F7 C+ [# v
celldisp——打印元胞数组内容
, g: Y6 U- w8 Awho——简单的显示当前已有变量
! m- s) s# [) g7 Iwhos——显示所有变量及详细内容 whos也可以指定显示某个变量
$ e5 x3 C X& `! Dtan/sin/cos/log ——各种数学运算
# Z% J+ u" U( d. M0 U...——用来续行' L9 {1 m( d2 m1 v6 }2 x* f
定义数组——x=1:100
( w" x" s4 d7 ~7 m( }. `0 {定义矩阵——A=[1,1,2] A=[1 2 2]; 加分号表示不显示命令执行结果 定义空矩阵B=[]
: Z3 a; c$ i0 Y h, {6 f1 Q7 c矩阵转置——A=[1 3 5 7] B=A' 或 B=A.'可以把行向量转换为列向量7 l9 U+ E8 a/ m' B( i
取元素——A(1)取A中第一个元素 A(1:5)取A中第一到五的元素 ) e5 W1 h$ Q4 F4 m1 ~" r
A(1:end)取第1到最后的元素,产生一个行向量; A(:)产生一个列向量8 _* h1 f/ ~6 Q; b, Z( W% n! B
A(1:2:end)表示步长为2 步长也可以为负值 如A(end:-2:1)
+ H: \5 C) r( F% c; nlinspace——x=linspace(a,b,n)产生含有n个元素的行向量x n个元素线性隔开 并包含a和b
9 ^* \$ X( M8 ^2 w0 |6 W- ~0 x:的活用——A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] A(:,3)取整个第三列 A(1:2, 1:3) 取两行三列* H; t( j" r4 _! K4 T! M5 `% Q( h7 L
+1 z1 H* u; p; R' y# f' C! q4 ~7 q* N8 R
-
5 X$ p' B) l ^8 R! e*——* 表示矩阵与矩阵相乘,满足线性代数上学的矩阵与矩阵的乘法,
- R3 j; v3 L" h* w( Z/ q, f .*表示矩阵中元素与元素相乘,这两个矩阵的维数必需相同。/和./也一样的道理( `+ T: @9 Y8 H' M
3 y- i, i1 A t, e& z8 Q6 ?: E; o* z4 @ ~1 ~
length/size/numel的用法:
! p0 E3 t; v. E9 T0 N7 @: e( O1 Z) W/ ?6 g" [
length(x) ——返回x的长度 如果x是单个变量 返回1 如果x是矩阵 返回该矩阵行数与列数中的较大者。" q1 Y2 Y- Q" L4 v) @0 m3 P" U
7 ?1 l, U) z8 osize(x) ——当x是单个变量时,返回[1 1] 当x是矩阵是 返回矩阵的行数与列数 可以这样来接受[m n]=size(x)( h+ Q" Q* L5 {5 N0 J6 V7 |- X
' x% K* q9 M* e6 b8 [
numel(x) ——当x是单个变量时 返回1, 当x是矩阵时,返回矩阵元素总个数。. f, N9 N% ?0 T# W/ {3 `: m1 I
! m- x( l: V2 v0 ^/6 c/ Z& O* v( ~8 u! R9 O' J3 k
% B4 g6 i, X- Iformat compact——以紧凑方式显示; F2 ] {' x" K8 Z
format loose ——以松散方式显示3 `. {, \9 i' I+ S, L, r e4 P
x2 c3 d3 b1 H" @mean函数:
! n; H" Y9 s+ j; p0 h, L2 M$ T# l9 `& e# N- \, L! R4 G
>>如果有这样一个矩阵:A = [1 2 3; 3 3 6; 4 6 8; 4 7 7];4 E- @( Q$ m2 X9 U: B
用mean(A)(默认dim=1)就会求每一列的均值
' j6 R$ q L; ^ ans =
0 A0 f/ G: i% b- M7 s$ Y( N 3.0000 4.5000 6.0000
* ?1 V& d. U) Q# c) a; g4 f4 w1 a) T- |% [( ]3 A
>>用mean(A,2)就会求每一行的均值 $ Q8 B; L; U9 z$ g E$ a) W9 }
ans =# `+ K0 Z/ J/ O0 J* W! N& `2 K
2.0000
2 j5 Q# [& G, u& E7 n7 ~; R7 l 4.0000
6 G: ?4 u3 M. C" N 6.0000
1 c' ?8 j- B) P" h) r' d 6.0000
7 d1 d7 h' @2 a0 s' o9 t
) j7 J' O5 ^, L, x" U >> mean(A(:)) 求总的平均值
1 n. r) G+ H- G/ x6 Y8 o! h3 r% I3 }* L9 M# W. \! P( R* E
' |. u1 E- s6 l/ c% y/ M其他函数:
6 U7 m; V( \! f3 |9 V6 M2 _) Q% R* M8 F/ X
zeros(M,N)——生成一个M*N的double型矩阵 元素均为0" ~& k& w3 }* e) w3 u5 J7 M
ones(M,N)——生成一个M*N的double型矩阵 元素均为1
; _- N0 w0 {7 f3 c+ N) K' ytrue(M,N)——生成一个M*N型的logical矩阵,元素均为1
( h# g6 P5 Q. |9 q m+ |false(M,N)——与上面的true相反
: C% K* ~# ?2 _: i: R1 dmagic(M,N)——生成一个魔术幻阵) I) k, L% r9 H s2 [5 T8 k6 O
rand(M,N)——生成一个M*N的矩阵 元素大小在[0-1中均匀分布]
5 S0 ^9 B! Z8 W, L/ `/ n& r, Orandn(M,N)——生成一个M*N的矩阵 矩阵元素正态分布 随机数均值是0 方差是1.
) e4 L* P8 q( ]# L" q3 Wplot(X,Y)——画二维图像
5 O8 p8 r- |/ ~( X. ~8 ksubplot(m,n,p)——m代表生成图像的行数,n是列数,p代表子图编号
. w2 y, i9 M, J7 O9 d9 Aplot3(X,Y,Z)——画三维图/ }3 N, L( N. ~0 a; J, L8 m
mesh(X,Y,Z)——画三维图( F5 u# Q, g8 y# L
suRF(X,Y,Z)——画三维图,并上色" E/ R! d& p6 u+ c8 r
/ l8 d2 A" N! e; I3 {% y
matlab函数设计:& ]1 x. f' \ J! }" f( s
; }$ [6 @" N+ b2 i9 B4 {.m文件建立的函数文件1 G- k, q# l4 @0 P! i
function [A, B] = fun(A, B) //输入A、B两个变量,返回A、B两个变量 一般.m文件名命名为函数名字
, I- x1 h k+ C2 `( }* B$ R% xxxxxx 代表注释,在命令窗口中输入help fun可以显示这个注释
% R7 O) L2 x/ z: K! {2 n
]6 J& o- _" f" _
* e' m) r" \, T) }; g实例:
i. |! T7 c( W# q" p; @- function [g,k,l] = two(x)
- error(nargchk(1,1,nargin))
- % error(nargchk(1,2,nargin))
- if x<=1
- g = x;
- end
- g = 0;
- k = nargin;
- l = nargout;
- for i=1:1:x
- g = g + i;
- end
0 H7 U* B% O9 n3 f" T ) H8 b$ e" O0 @* K8 S$ Y: ^( j3 } D
调用时写tow(10),就可以计算1~10的和。7 W. H* | x! [8 t. c
" D2 x8 K1 G1 m4 B# O9 X$ m; z5 h f; A9 N
匿名函数:9 L6 N; E8 z) V- i0 ^
" i# B+ Q' Q2 ~$ Z0 W/ O$ D& Cvar = @(x)(x+1)
. L8 j! x6 q/ p1 Y9 ?" `调用时形如var(1)即可,@后面跟参数列表
* k) l4 k6 `) Y$ [- ?* q9 {, W
6 ]2 T5 [ z/ g# B/ i接受用户输入信息:
7 ?2 M( z0 ]$ p7 l2 |t = input('Enter you data:', 's');
. _; V) k( `0 ~) K4 F+ pt='12.6, x2y, z';; O0 G( s T* C- l6 l
[a,b,c] = strread(t, '%f%q%q', 'delimiter', ',') //按指定的格式读入a b c) j; C B$ o, U$ e3 |
9 \( p% M/ t& v# h/ Omatlab中,图像大致分为二值图像(0/1)、灰度图像(0-255灰度级)、RGB图像(R、G、B三个分量 三个分量都相同时,所表示的颜色就退化为灰度)、索引图像。
( l; W: A' n) |3 b; d* m 灰度、亮度、强度通常是同一个概念。4 @, P1 a) I- J
所有图像按照特性分为位图和矢量图,位图常见格式:JPG GIF BMP矢量图:PNG8 ]+ O: R s0 l; A5 \. b
机器视觉又称计算机视觉,试图开发出一种模拟人眼的能力,能够理解自然景物与环境的系统,比较高级哦。- g( b" y) |" L& u, z$ v0 B! `
' W* p. X6 y2 M( cnargin将返回输入到函数的参数个数、nargout用于函数的输出
# J, X+ \' `& u5 Z& I0 a% Z9 ?nargchk用于检查参数数目是否正确margchk(low, high, number),使用实例:* K. L6 K% l/ x T
function G = test(X, Y)0 L/ |* b i# t& B# S4 f1 [9 }
error(nargchk(1,2,nargin));
/ K- s8 H8 }3 U/ t B4 y
* {) T9 ^5 W [$ B8 T+ ?/ E; e3 H$ h9 m" _6 N9 ?
2. 图像处理基础:
. O2 B% D: h( n# n( f; i. |3 Z1 Mimread——读入图像A=imread('1.jpg')8 } `4 ?- V5 V% X1 C L
imshow——显示图像imshow(A, B); imshow(A, [low high]);
" K# Z$ e+ ^, I: h4 ~ 会将所有小于或等于low的值显示为黑色,大于或等于high的值显示为白色
: C0 E+ W0 N; B8 ?$ J+ N+ S 若B省略,默认的灰度级是256,imshow(A, []) []表示将low设为A的最小值 将high设为A的最大值
) @% p' ^. r$ M6 ?+ M/ N 显示多幅图像:imshow(A), figure,imshow(B)) X5 i, z9 P3 @2 u: `5 A) p% N
imwrite——保存图像 imwrite(A, '2.jpg')
2 _4 d9 ^& X7 M8 n+ b imwrite(A, '2.jpg', 'quality', q) // q在0-100之间(由于JPFG压缩 q越小图像退化越严重)8 K. K* j8 l4 R7 H6 ?, C# v+ I
size(A)——显示图像的大小6 A5 M1 {1 h0 k' R8 g* a3 ]5 {: O
imfinfo——显示图像的详细信息 imfinfo 1.jpg 也可以K=imfinfo('1.jpg') 就可以使用K.Height K.Width等等信息+ E! B2 g* ^! K% i0 X
学会计算图像的压缩比:imgBytes=(K.Height*K.Width*K.BitDepth/8) compress_bytes=K.FileSize
0 @" d! A( g" t: } s* n imgBytes / compress_bytes ==压缩比$ ?+ R& i- j! K/ W, k
' y, C% F) [4 a0 B0 ?, @: I7 A9 @( x. B 命令窗口输入:imfinfo test.jpg,显示信息如下:
; i4 H& q: c) J* G
/ h! {( f/ c. I6 @" S- ans =
- Filename: 'C:\Documents and Settings\Administrator\My Documents\MATLAB\test.jpg'
- FileModDate: '30-Sep-2014 10:31:18'
- FileSize: 1609315
- Format: 'jpg'
- FormatVersion: ''
- Width: 2336
- Height: 1752
- BitDepth: 24
- ColorType: 'truecolor'
- FormatSignature: ''
- NumberOfSamples: 3
- CodingMethod: 'Huffman'
- CodingProcess: 'Sequential'
- Comment: {}+ r2 L6 H) t" m, M2 Z; F" a
& t4 }% k' s" T: K% p& \ t
9 X$ Y: R2 K: J# Ndouble/im2double/mat2gray的区别:
, v- Y) H6 Y5 A+ p
- ]0 Y& r( d9 p3 m c A=imread('1.jpg');4 R9 W u. W1 I2 s
4 p( `$ C; `+ m A(1,1,:) ——显示A中第1行第一列像素点(包含红、绿、蓝)三个分量的值$ C0 F9 T4 x0 U6 {9 b e% [; \
3 J$ m8 v: l7 M7 g3 n4 E) F+ b2 L B=double(A)——转换为double类型 值不会变 注意 使用im2double值会[0-1]
+ C1 [3 ]3 t0 R9 S0 A4 w r& A) u3 [ im2double ——若输入是uint8类型 每个值会除以255.
! x* I( h/ a) u/ ?' I4 c; E mat2gray() ——可以将double类型转换为归一化的double类型
6 p5 o3 ~ o* b9 i 区别:) f6 J1 J. v! M) _" m' S. C
im2double:如果输入类型是uint8、unit16 、logical,则按照0-->>0,255-->>1,将其值按比例处理成0~1之间的double数值;如果输入类型是double,输出没有处理;
) Z% s& k" q! L9 s9 `: x" H [( f/ e9 x0 W& V3 B% ~* [
double:返回数值与输入相同的double类型矩阵;: c# Z2 c( J" Q3 [8 M( k2 \! Y
$ e: `6 k2 A; E7 p1 S9 z7 q3 E" X8 F
mat2gray:对输入进行归一化处理,最小值-->>0;最大值-->>1,输出类型为double。 d8 ]6 E" ~! `& o0 s/ N
在实际的对图像处理过程中,由于我们读入图像是unit8型,而在MATLAB的矩阵运算中要求所有的运算变量为double型(双精度型)。因此通常使用im2double函数将图像数据转换成双精度型数据。
# R: |; ?, ~* Y+ u
! t1 s0 o. x* L) p2 u$ j/ ?+ i9 E注意:uint8类、uint16类RGB图像取值范围分别是[0, 255]、[0, 65535],而double类范围是[0, 1]& }3 f% B. |: m6 @
% b9 g! ]6 d+ h9 ?: _
C=[-1,0.5; 2,3]
9 N* \4 E5 ^4 F4 e6 vB=im2uint8(C)——im2uint8把所有大于1的值转换为255 小于0 的值转为0 其他值乘以255
7 v+ [1 u! B2 l# x+ A8 f3 w9 Cim2bw ——得到二值图像 可以先A=mat2gray(B), im2bw(A, 0.5)9 _; v' @9 F9 W5 _
E+ K) Q( f" C- ?0 X
( Z; Z; |8 c+ y3 IIPT支持的图像的算术函数:
0 ^0 X' j6 @/ K* Himadd——图像相加0 I% a6 c$ Q! `# M
imsubtract——图像相减
2 m9 `+ j% q _% Fimmultiply——图像相乘
5 I% O) [5 i( p2 n( `9 Z- H2 V" kimdivide ——图像相除- H. a2 G. C- x
imabsdiff——计算两幅图像之间的绝对差
) W/ M$ I n! s4 S& z# Y- Gimcomplement——对图像求补
$ z7 U5 S( E8 b3 J1 \8 F! P: ]imlincomb——计算两幅或多幅图像的线性组合
! [; n# M/ N- B( U' `7 V: J4 g1 y( D( M+ }; C, H* x# q4 R2 E0 g( D
图像旋转函数:- _" [9 N( ~/ ?- Y: ]
3 L+ b# ]) l) N1 T8 K
imrotate,matlab默认是逆时针旋转, imrotate参数解释:
7 ?: h! k$ n* ^" _; r, S9 ?. C/ T1 I+ M. ~6 p
angle顾名思义 就是你旋转的角度, method 就是你实现旋转用的是什么方法,有三种 和后面的插值放大缩小是一下就是 最邻近插值法 双线性插值法 三次卷积插值法,英语表示就是 'nearest' 'bilinear' 'bicubic'。
; _; I2 d: g4 n$ x1 W( X: r 不同的插值方法得到的旋转图像有细微的差别 如果你不选在 matlab默认的是最邻近插值法 那么图像会有一定的失真,这个失真主要是因为matlab在计算每个点的新坐标的时候得到的数值不是整数,要去整所造成的最后说说bbox 这个的意义主要分为2种,也就是说我们在这一项有2个选择 一个是‘loose’ 另外一个是‘crop’' ~# X( n; l- V( S' \9 a9 N3 \7 E$ v5 ]
loose 就是宽松的意思 顾名思义就是说 图像旋转后 系统会给予一个宽松的环境去匹配它,这样你得到的图片就是一个完整的图片
0 w% y, t5 O9 A- Y6 ~8 V7 O* e ?5 o$ {$ p1 j. q
matlab的解释是 When BBOX is 'loose', B: C3 C1 S x" r2 c/ h: o4 s9 y( \
& O9 E+ ]5 t) q; ?" z9 K
includes the whole rotated image, which generally is larger than A.
% ]* c+ P ?7 _% R# V; _ crop 就是剪切啦,也就是困扰了大家很久的问题,为什么旋转后图像变小了,因为matlab默认的是crop 超过图片原来大小的部分被crop了
( r3 H( x' v3 v( @
4 m9 C+ H0 w' t& e' z- >> subplot(2,2,1)
- >> imshow(A)
- >> subplot(2,2,2)
- >> imshow(imrotate(A, 30, 'bilinear', 'loose'));
- >> subplot(2,2,3)
- >> imshow(imrotate(A, 30, 'bilinear', 'crop'));
1 v; p6 f' F L. l ) \8 S8 E/ M% H) ^( [6 _
% q9 ^9 q! S u
3. 亮度变换与空间滤波:8 A3 w3 M- n# q2 R/ k
1. 亮度, `% b& a' F6 D7 B* ~5 O
imadjust函数
- {* _& x) @: a4 N1 ^ A=imread('1.jpg'); \7 f6 w F4 S5 O% Q& j+ p
B= imadjust(A, [], [], 0.75); // gamma<1 变亮
) @. P8 J, D9 k. m imshow(B)
; t: |' T5 Y7 r- Y+ b+ Z7 P( L) {) J' r4 C1 ?; V$ ?+ m
C=imadjust(A, [0 1], [1 0]);' K* c& V6 m5 y: J' k
效果等价于C=imcomplement(A) 都是求图像的负片 : C6 `- N! L9 Z0 U0 t; S
2. 对比度拉伸函数( k* K3 B, U: @
g = 1./(1+(m./(f+eps)).^E) // 加eps是为了防止溢出
L) ?5 V( O5 _" h: s3. 直方图9 Z5 `0 E! I* _% q6 j$ W) ~1 x
imhist函数:2 n9 h a# p. t' j3 Z
h = imhist(f, b) //b是灰度级个数 默认是256
$ q; `, F3 }0 t numel(f) //得到像素点个数4 ~" K4 H% f6 X- H/ q
B=rgb2gray(A); subplot(121), imshow(B); subplot(122), imhist(B);! @& C3 f1 \2 r; F) p3 _
直方图均衡化:
5 i0 v. [ X% D2 { histeq函数:
) m: z) C6 N. Q6 t) g5 x J=histeq(I)
1 x' y* y* D$ w( Z: B7 V* e* Q3 P) P% h8 j$ U
% c# [+ @3 v: H实例:
. x+ Y- q s' J2 m- g. L+ x4 R- >> A=imread('test.jpg');
- >> B=rgb2gray(A);
- >> imhist(B);//显示直方图
- >> figure;
- >> imhist(histeq(B)) //显示均衡化后的直方图
- >> C=histeq(B);
- >> imwrite(C, 'xxx.jpg');1 }9 Q4 P- P5 ^ |0 ]5 [
$ B- `2 `& W7 t: z. N) h. D. N- G* r
, q) @% a5 ^/ j图像如下所示:8 s1 y0 b& c' v" r% R9 @
8 [( C/ n R8 ^/ f" J" q
3 A1 ~' \. |& Y7 j. x
, N9 H a% O; L8 n. F+ L. y
$ R$ d- H' s7 ?- n% R
7 |, R) x h# g, w4 X x. d
5 Z3 o( L( v( {0 T4 l2 }% |0 _0 ~# K4. 空间滤波:
8 D* L# }' i8 B) ~7 P0 h2 m+ r9 A) ]! @9 g+ z2 B
线性空间滤波:imfilter函数
9 k9 U, |0 t/ @; N h. h: w g=imfilter(f,w,filtering_mode, boundary_options, size_options);
3 k Z5 y4 F1 W+ P7 P //filtering_mode=corr/conv size_options=same/full
1 Q K! y/ W; E) b: [- X 通用语法为 g = imfilter(f, w, 'replicate');; [. E# J0 P; s. W( g$ G3 o+ L, u
非线性滤波:colfilt函数
: }8 Z7 H' H- n9 d
y U* f) f* l. G( h. h- K: Z IPT中的线性滤波器:6 @, c7 V# K4 `6 s# t
fspecial函数用来生成滤波掩膜w p2 k4 d' Q2 T% k9 ^* N
w = fspecial('type', pARM) //type表示滤波器类型
7 f% \5 c! e* ^3 e0 d4 k M7 a type值可以是:average disk gaussian laplacian log motion prewitt sobel unsharp
' A7 {6 m6 \9 m# ~5 P* n8 B) @9 Z0 c% U& C t
实例:
5 n2 }- T, y! g! [7 `8 s* ^- X8 a使用拉普拉斯算子来增强图像,包括锐化,同时应该保留其灰度色调
: W9 D T: O- I9 e9 `) Q' b1 V/ d% r% f9 Y2 s5 M9 D
test_shape.m3 o# T: g2 _, H" n! p" {
- function [] = test_sharp(A)
- % Test Sharp
- B= im2double(A);
- w= fspecial('laplacian', 0);//laplacian时 第二个参数默认是0.5
- C= imfilter(B, w, 'replicate');
- D= B-C;
- imwrite(D, 'out.jpg');
- 最后对比A与C的效果 发现图像明显更为清晰了。。。
- 可以直接用unsharp选项,效果与上面的差不多
- A=imread('test.jpg');
- w = fspecial('unsharp')
- B=im2double(A);
- C=imfilter(B, w, 'replicate');
- imwrite(C, 'out.jpg');5 Z$ R( z# m. w& m4 t
( m ?1 A" W0 |7 S; D' `
上面使用拉普拉斯算子产生的w=[0 1 0; 1 -4 1; 0 1 0]; 中心为-4,现在我们手工指定中心为-8的情况如下:
, _& y8 ^! M" t% u- function [] = test_sharp(A)
- w4 = fspecial('laplacian', 0);
- w8 = [1 1 1; 1 -8 1; 1 1 1];
- A = im2double(A);
- A4 = A - imfilter(A, w4, 'replicate');
- A8 = A - imfilter(A, w8, 'replicate');
- imwrite(A4, '4.jpg');
- imwrite(A8, '8.jpg');8 Z5 A+ L! q8 g z7 H9 n
( D9 ]9 j) j, M" a c- f2 g4 C
( [" r: K7 n9 Q! Z
会发现图像锐化效果更好,图像更清晰。
( g* B- {; B! _" {: d0 c6 X+ g$ n4 z, o. u
IPT中的非线性滤波器:
0 A9 { @5 G3 k ordfilt2函数 g = ordfilt2(f, order, domain)
, I/ i1 U1 ]* Z7 b0 j3 F 中值滤波medfilt2
+ r; q) J! k7 b 图像中加入噪声:格式:J = imnoise(I, type, parm)* z' a# n; x; O5 V
) ]* a' m K* l
>> A=imread('test.jpg');
' w9 W; f: F e& v" v; { >> B = imnoise(A, 'salt & pepper', 0.02); }) G. g# h* K* F$ W$ u9 @
>> C=rgb2gray(B);
+ p9 ^7 \+ G+ i: P7 c" D >> D=medfilt2(C, [3 3]);//中值滤波
/ e* I! p2 ]3 E6 w3 P1 I >> imwrite(D, 'xxx.jpg')) Y) z2 G1 J. t( p9 D6 S/ L) v: j
6 ?; F8 A8 k1 P. }3 t/ f
/ A2 z! f5 k! ]0 _4. 彩色图像处理- O- T+ ?4 M5 g4 u; e$ Q4 k0 W9 j/ F! |
>> A = imread("test.jpg");4 c. q9 f t: m* c# f3 g3 U
%获取图像R、G、B每个分量
* v* S$ z# F- o$ a! E- C>> R = A(:,:,1);9 w3 h# e2 A$ h; G5 Y" t
>> G = A(:,:,2);
0 ]' P( k# \, p>> B = A(:,:,3);/ m6 Q6 i6 p6 o& A9 y% x
>> D = cat(3, R, G, B); //cat组合成图像
& W4 E6 C$ ]6 ~5 B+ e1 D6 O; W# M' Q Z8 ]# O
- clear
- rgb=imread('xxx.jpg');
- rgb_r=rgb(:,:,1);
- rgb_g=rgb(:,:,2);
- rgb_b=rgb(:,:,3);
- [x y z]=size(rgb);
- zero=zeros(x, y);
- R=cat(3,rgb_r,zero,zero);
- G=cat(3,zero,rgb_g,zero);
- B=cat(3,zero,zero,rgb_b);
- RGB=cat(3,rgb_r,rgb_g,rgb_b);
- subplot(2,2,1),imshow(R),title('红色分量');
- subplot(2,2,2),imshow(G),title('绿色分量');
- subplot(2,2,3),imshow(B),title('蓝色分量');
- subplot(2,2,4),imshow(RGB);" k# m/ D3 l% s; n
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