matlab图像处理编程-matlab教程图像处理
文章信息一览：
- 1、如何用Matlab编程实现图片分割?
- 2、初学图像处理,matlab程序解读
- 3、如何用matlab做图像处理?
- 4、matlab图像平滑处理,用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源...
- 5、关于用matlab编程实现图像处理
如何用Matlab编程实现图片分割?
1、使用m函数文件，实现分段绘制曲线，绘制的各条曲线为一个子函数。这个问题可以这样来处理。
2、其中cols就是你所说的单元宽度。【问】三张图像或者更多张合并，如何修改 【答】需要改动的地方比较多。以三张为例，原来代码中读图像、预处理的部分类似，省略不写了。
3、对图像对水平轴进行投影， 假如图片是640x480分辨率，对水平轴投影后得到一个1x640的一维向量，可以分为三个区域，空白+第一个目标+空白+第二个目标+空白 然后就可以在水平原图分割成开，同样的方式在垂直方向进行投影。可以获得每个物体的上下左右界限，然后根据这个界限画框就好了。
4、假设 有一张图交myMap是256*256的，提取出来放在newMap里面 从myMap的（n，m）的坐标开始提取。使用的坐标是右上角为原点，x水平向右，y垂直向下。
初学图像处理,matlab程序解读
1、将灰度图片变成负片 对图像进行操作，实际上是将图像看成许多个像素点，对每个像素点进行操作。在计算机系统中，灰度图片被看成是许多个由值在［0～255］之间的像素点组成的图像，255表示白色，0表示黑色，黑白之间存在256个灰度级。
2、自选一幅图像，并对其分别添加一定强度的周期噪声和高斯噪声，然后分别***用高斯模板、中值滤波的时域方法以及傅里叶变换和小波变换的频率滤波方法对该含噪图像进行去噪处理，并基于PSNR值和视觉效果这两个指标来比较这四种滤波方法对两种不同噪声的去噪能力。
3、这段MATLAB代码似乎是用来在摄像头中实时检测人脸的。让我来帮你解释一下各个部分的作用：clc：清除命令行上的所有输出。clear all：删除所有变量。close all：关闭所有图窗。web = webcam（）：创建一个webcam对象。pic =web.snapshot：使用webcam对象捕获一张图像。
4、我和你说说吧，先说基本函数：fft2是求傅里叶变换；fftshift是把变换后的图像转置，让非零值转到中心，好观察。
5、先打开软件后，找到左上角按钮，点击即可用m编辑器，写入代码，可以每写完一部分，执行一下，查看效果。接着需要将该文件保存。然后将一个图片，***到同一个文件夹里，方便程序调用。然后即可进行程序创建，这里如图使用imread进行读取，其中引号内容有文件名，包括扩展名，这是相对路径。
如何用matlab做图像处理?
第一步：安装MATLAB软件；第二部：打开MATLAB；第三步：进行图像处理；第四步：保存结果，关闭MATLAB。
另一种方法是使用 255 减去图像的灰度值，这也可以达到反转颜色的效果。例如，如果您有一个灰度图像 I_gray ，您可以用以下代码对其进行反色处理：I_reverse2 = 255 - I_gray；这两种方法都可以生成反色的图形，您可以根据自己的需要选择合适的方法。
大致算法如下：1，边缘算子提取边缘；2，用霍夫变换找出圆心，算出半径；3，将半径转换为正方形的边长，将正方形中心定在圆点 ；4，利用上面坐标计算出感兴趣区域的坐标，提取之。
你好，首先读取文件到一个变量A A ＝ imread（文件）就是读入文件 然后你吧A的一部分取出来，然后记住坐标 比如说 b = A（1：100，40：100） 括号里是x和y的范围 然后你可以用gaussian做平滑处理 先设置一个过滤器，用来处理图像 你可以用help fspecial来看介绍，有不同的过滤器。
matlab图像平滑处理,用邻域平均法和中值滤波法实现图像平滑处理。求源...
1、图像的平滑是一种实 用的数字图像处理技术， 一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声，又不 使图像边缘轮廓和线条变模糊， 这就是研究数字图像平滑处理要追求的目标。
2、图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。高斯滤波：使用高斯函数计算邻域像素的加权平均值替换中心像素。
3、邻域平滑滤波原理邻域平均法[2]是一种利用Box模版对图像进行模版操作（卷积运算）的图像平滑方法，所谓Box模版是指模版中所有系数都取相同值的模版，常用的3×3和5×5模版如下：邻域平均法的数学含义是：（式4-1）式中：x，y=0，1，…，N-1；S是以（x，y）为中心的邻域的***，M是S内的点数。
4、分别建立3×3高斯滤波器模板和平均滤波器模板，并对经过噪声添加的图像进行滤波。显示原始图像，噪声图像和由高斯和平均模板过滤的图像。图片结果如图所示。可以看出，平均模板滤波后的噪声非常明显。高斯模板滤波的噪声影响相对较小。之后我们选择输入代码进行过滤，并显示处理后的图像。
关于用matlab编程实现图像处理
获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径；2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform（）和applycform（）来实现；3）对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans（）来实现；4）显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。
使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。
点击图标，打开matlab。输入代码：[x，y]=meshgrid（1：0.1：10， 1：0.1：10）；z=x.^2+y.^2；surf（x，y，z）点击运行。在弹出的文件存储页面中，选择一个任意位置，点击保存即可。
图像处理方式编写成函数 function image= edge（imageFile）%%image是输出，edge是函数名，imageFile是图像名称 image = imread（imageFile）；if isrgb（image）image = rgb2gray（image）；%%如果是彩色图像，转化成灰度图像 end ...下面写你要处理的过程。写完后保存。
matlab不仅有数学处理能力，还具有图像处理功能，那么如何使用呢？先进行一个读取显示的介绍。
关于matlab图像处理编程，以及matlab教程图像处理的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
