最近的项目涉及到了图像处理领域，小小研究了一番，同时收集资料实现了几个基础功能。

一、图像反转

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1. I=imread('input_image.jpg');  
2. J=double(I);  
3. J=-J+(256-1); %图像反转线性变换  
4. H=uint8(J);  
5. subplot(3,3,4),imshow(H);  
6. title('图像反转线性变换');  
7. axis([50,250,50,200]);  
8. axis on;  

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1. I=imread('input_image.jpg');  
2. subplot(3,3,1),imshow(I);  
3. title('原始图像');  
4. axis([50,250,50,200]);  
5. axis on;  
6.   
7. I1 = rgb2gray(I);  
8. subplot(3,3,2),imshow(I1)  
9. title('灰度图像')  
10. axis([50,250,50,200]);  
11. grid on;  
12. axis on;  
13. K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]);  
14. subplot(3,3,3),imshow(K);  
15. title('线性变换图像[0.3 0.7]');  
16. axis([50,250,20,200]);  
17. grid on;  
18. axis on;  

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1. I=imread('input_image.jpg');  
2. I1 = rgb2gray(I);  
3. subplot(3,3,5),imshow(I1);  
4. title('灰度图像');  
5. axis([50,250,50,200]);  
6. grid on; %显示网格线  
7. axis on; %显示坐标系  
8. J=double(I1);  
9. J=40*(log(J+1));  
10. H=uint8(J);  
11. subplot(3,3,6),imshow(H);  
12. title('对数变换图像');  
13. axis([50,250,50,200]);  
14. grid on; %显示网格线  
15. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. I=imread('input_image.jpg');  
2. figure;  
3. I=rgb2gray(I);  
4. subplot(2,2,1);  
5. imshow(I);  
6.    
7. subplot(2,2,2);  
8. imhist(I);  
9. title('直方图均衡化图像');  
10.    
11. I1 = histeq(I);  
12. subplot(2,2,3);  
13. imshow(I1);  
14. subplot(2,2,4);  
15. imhist(I1);  

上述代码结果：

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1. I=imread('input_image.jpg');  
2. figure;  
3. subplot(231)  
4. imshow(I)  
5. title('原始图像')  
6. I=rgb2gray(I);  
7. I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);  
8. subplot(232)  
9. imshow(I1)  
10. title('添加椒盐噪声的图像')  
11.    
12. k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255; %进行3*3模板平滑滤波  
13. k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255; %进行5*5模板平滑滤波  
14. k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255; %进行7*7模板平滑滤波  
15. k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255; %进行9*9模板平滑滤波  
16. subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板平滑滤波');  
17. subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板平滑滤波');  
18. subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板平滑滤波');  
19. subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板平滑滤波');  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. I=rgb2gray(I);  
4. subplot(231),imshow(I);  
5. title('原图像');  
6.    
7. J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);  
8. subplot(232),imshow(J);  
9. title('添加椒盐噪声图像');  
10.    
11. k1=medfilt2(J); %进行3*3模板中值滤波  
12. k2=medfilt2(J,[5,5]); %进行5*5模板中值滤波  
13. k3=medfilt2(J,[7,7]); %进行7*7模板中值滤波  
14. k4=medfilt2(J,[9,9]); %进行9*9模板中值滤波  
15. subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');  
16. subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波');  
17. subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');  
18. subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板中值滤波');  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. subplot(2,2,1),imshow(I);  
4. title('原始图像');  
5. axis([50,250,50,200]);  
6. grid on; %显示网格线  
7. axis on; %显示坐标系  
8. I1=im2bw(I);  
9. subplot(2,2,2),imshow(I1);  
10. title('二值图像');  
11. axis([50,250,50,200]);  
12. grid on; %显示网格线  
13. axis on; %显示坐标系  
14. H=fspecial('sobel'); %选择sobel算子  
15. J=filter2(H,I1); %卷积运算  
16. subplot(2,2,3),imshow(J);  
17. title('sobel算子锐化图像');  
18. axis([50,250,50,200]);  
19. grid on; %显示网格线  
20. axis on; %显示坐标系  
21.    
22. I1 = double(I1);  
23. h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0]; %拉普拉斯算子  
24. J1=conv2(I1,h,'same'); %卷积运算  
25. subplot(2,2,4),imshow(J1);  
26. title('拉普拉斯算子锐化图像');  
27. axis([50,250,50,200]);  
28. grid on; %显示网格线  
29. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. subplot(2,3,1);  
4. imshow(I);  
5. title('原始图像');  
6. axis([50,250,50,200]);  
7. grid on; %显示网格线  
8. axis on; %显示坐标系  
9. I1=im2bw(I);  
10. subplot(2,3,2);  
11. imshow(I1);  
12. title('二值图像');  
13. axis([50,250,50,200]);  
14. grid on; %显示网格线  
15. axis on; %显示坐标系  
16. I2=edge(I1,'roberts');  
17.    
18. subplot(2,3,3);  
19. imshow(I2);  
20. title('roberts算子分割结果');  
21. axis([50,250,50,200]);  
22. grid on; %显示网格线  
23. axis on; %显示坐标系  
24. I3=edge(I1,'sobel');  
25. subplot(2,3,4);  
26. imshow(I3);  
27. title('sobel算子分割结果');  
28. axis([50,250,50,200]);  
29. grid on; %显示网格线  
30. axis on; %显示坐标系  
31. I4=edge(I1,'Prewitt');  
32. subplot(2,3,5);  
33. imshow(I4);  
34. title('Prewitt算子分割结果');  
35. axis([50,250,50,200]);  
36. grid on; %显示网格线  
37. axis on; %显示坐标系  

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1. I1=rgb2gray(I);  
2. I2=edge(I1,'log');  
3. subplot(2,3,6);  
4. imshow(I2);  
5. title('log算子分割结果');  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. subplot(2,2,1);  
4. imshow(I);  
5. title('原始图像')  
6. I1=rgb2gray(I);  
7. subplot(2,2,2);  
8. imshow(I1);  
9. title('灰度图像');  
10. I2=edge(I1,'canny');  
11. subplot(2,2,3);  
12. imshow(I2);  
13. title('canny算子分割结果');  

上述代码结果：

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1. I=imread('input_image.jpg');  
2. figure  
3. subplot(2,2,1);  
4. imshow(I);  
5. title('原始图像');  
6.    
7. I1=rgb2gray(I); %将彩色图像转化灰度图像  
8. threshold=graythresh(I1); %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限  
9. BW=im2bw(I1, threshold); %将灰度图像转化为二值图像  
10. subplot(2,2,2);  
11. imshow(BW);  
12. title('二值图像');  
13.    
14. dim=size(BW);  
15. col=round(dim(2)/2)-90; %计算起始点列坐标  
16. row=find(BW(:,col),1); %计算起始点行坐标  
17. connectivity=8;  
18. num_points=180;  
19. contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);  
20. %提取边界  
21. subplot(2,2,3);  
22. imshow(I1);  
23. hold on;  
24. plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);  
25. title('边界跟踪图像');  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. rotI=rgb2gray(I);  
4. subplot(2,2,1);  
5. imshow(rotI);  
6. title('灰度图像');  
7. axis([50,250,50,200]);  
8. grid on;  
9. axis on;  
10. BW=edge(rotI,'prewitt');  
11. subplot(2,2,2);  
12. imshow(BW);  
13. title('prewitt算子边缘检测后图像');  
14. axis([50,250,50,200]);  
15. grid on;  
16. axis on;  
17. [H,T,R]=hough(BW);  
18. subplot(2,2,3);  
19. imshow(H,[],'XData',T,'YData',R,'InitialMagnification','fit');  
20. title('霍夫变换图');  
21. xlabel('\theta'),ylabel('\rho');  
22. axis on , axis normal, hold on;  
23. P=houghpeaks(H,5,'threshold',ceil(0.3*max(H(:))));  
24. x=T(P(:,2));y=R(P(:,1));  
25. plot(x,y,'s','color','white');  
26. lines=houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7);  
27. subplot(2,2,4);imshow(rotI);  
28. title('霍夫变换图像检测');  
29. axis([50,250,50,200]);  
30. grid on;  
31. axis on;  
32. hold on;  
33. max_len=0;  
34. for k=1:length(lines)  
35. xy=[lines(k).point1;lines(k).point2];  
36. plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');  
37. plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');  
38. plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red');  
39. len=norm(lines(k).point1-lines(k).point2);  
40. if(len>max_len)  
41. max_len=len;  
42. xy_long=xy;  
43. end  
44. end  
45. plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan');  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. I1=rgb2gray(I);  
4. subplot(2,2,1);  
5. imshow(I1);  
6. title('灰度图像')  
7. axis([50,250,50,200]);  
8. grid on; %显示网格线  
9. axis on; %显示坐标系  
10. [m,n]=size(I1); %测量图像尺寸参数  
11. GP=zeros(1,256); %预创建存放灰度出现概率的向量  
12. for k=0:255  
13. GP(k+1)=length(find(I1==k))/(m*n); %计算每级灰度出现的概率，将其存入GP中相应位置  
14. end  
15. subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g') %绘制直方图  
16. title('灰度直方图')  
17. xlabel('灰度值')  
18. ylabel('出现概率')  
19. I2=im2bw(I,150/255);  
20. subplot(2,2,3),imshow(I2);  
21. title('阈值150的分割图像')  
22. axis([50,250,50,200]);  
23. grid on; %显示网格线  
24. axis on; %显示坐标系  
25. I3=im2bw(I,200/255); %  
26. subplot(2,2,4),imshow(I3);  
27. title('阈值200的分割图像')  
28. axis([50,250,50,200]);  
29. grid on; %显示网格线  
30. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. clc  
2. clear all  
3. figure;  
4. I=imread('input_image.jpg');  
5. subplot(1,2,1),imshow(I);  
6. title('原始图像')  
7. axis([50,250,50,200]);  
8. grid on; %显示网格线  
9. axis on; %显示坐标系  
10. level=graythresh(I); %确定灰度阈值  
11. BW=im2bw(I,level);  
12. subplot(1,2,2),imshow(BW);  
13. title('Otsu法阈值分割图像')  
14. axis([50,250,50,200]);  
15. grid on; %显示网格线  
16. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. I1=rgb2gray(I);  
4. subplot(1,2,1);  
5. imshow(I1);  
6. title('灰度图像')  
7. axis([50,250,50,200]);  
8. grid on; %显示网格线  
9. axis on; %显示坐标系  
10. se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素  
11. I2=imdilate(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行膨胀  
12. subplot(1,2,2);  
13. imshow(I2);  
14. title('膨胀后图像');  
15. axis([50,250,50,200]);  
16. grid on; %显示网格线  
17. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. I1=rgb2gray(I);  
4. subplot(1,2,1);  
5. imshow(I1);  
6. title('灰度图像')  
7. axis([50,250,50,200]);  
8. grid on; %显示网格线  
9. axis on; %显示坐标系  
10. se=strel('disk',1); %生成圆形结构元素  
11. I2=imerode(I1,se); %用生成的结构元素对图像进行腐蚀  
12. subplot(1,2,2);  
13. imshow(I2);  
14. title('腐蚀后图像');  
15. axis([50,250,50,200]);  
16. grid on; %显示网格线  
17. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. subplot(2,2,1),imshow(I);  
4. title('原始图像');  
5. axis([50,250,50,200]);  
6. axis on; %显示坐标系  
7. I1=rgb2gray(I);  
8. subplot(2,2,2),imshow(I1);  
9. title('灰度图像');  
10. axis([50,250,50,200]);  
11. axis on; %显示坐标系  
12. se=strel('disk',1); %采用半径为1的圆作为结构元素  
13. I2=imopen(I1,se); %开启操作  
14. I3=imclose(I1,se); %闭合操作  
15. subplot(2,2,3),imshow(I2);  
16. title('开启运算后图像');  
17. axis([50,250,50,200]);  
18. axis on; %显示坐标系  
19. subplot(2,2,4),imshow(I3);  
20. title('闭合运算后图像');  
21. axis([50,250,50,200]);  
22. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. subplot(3,2,1),imshow(I);  
4. title('原始图像');  
5. axis([50,250,50,200]);  
6. axis on; %显示坐标系  
7. I1=rgb2gray(I);  
8. subplot(3,2,2),imshow(I1);  
9. title('灰度图像');  
10. axis([50,250,50,200]);  
11. axis on; %显示坐标系  
12. se=strel('disk',1);  
13. I2=imopen(I1,se); %开启操作  
14. I3=imclose(I1,se); %闭合操作  
15. subplot(3,2,3),imshow(I2);  
16. title('开启运算后图像');  
17. axis([50,250,50,200]);  
18. axis on; %显示坐标系  
19. subplot(3,2,4),imshow(I3);  
20. title('闭合运算后图像');  
21. axis([50,250,50,200]);  
22. axis on; %显示坐标系  
23. se=strel('disk',1);  
24. I4=imopen(I1,se);  
25. I5=imclose(I4,se);  
26. subplot(3,2,5),imshow(I5); %开—闭运算图像  
27. title('开—闭运算图像');  
28. axis([50,250,50,200]);  
29. axis on; %显示坐标系  
30. I6=imclose(I1,se);  
31. I7=imopen(I6,se);  
32. subplot(3,2,6),imshow(I7); %闭—开运算图像  
33. title('闭—开运算图像');  
34. axis([50,250,50,200]);  
35. axis on; %显示坐标系  

上述代码结果：

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1. figure;  
2. I=imread('input_image.jpg');  
3. subplot(2,3,1),imshow(I);  
4. title('原始图像');  
5. axis([50,250,50,200]);  
6. grid on; %显示网格线  
7. axis on; %显示坐标系  
8. I1=im2bw(I);  
9. subplot(2,3,2),imshow(I1);  
10. title('二值化图像');  
11. axis([50,250,50,200]);  
12. grid on; %显示网格线  
13. axis on; %显示坐标系  
14.    
15. I2=bwperim(I1); %获取区域的周长  
16. subplot(2,3,3),imshow(I2);  
17. title('边界周长的二值图像');  
18. axis([50,250,50,200]);  
19. grid on;  
20. axis on;  
21.    
22. I3=bwmorph(I1,'skel',1);  
23. subplot(2,3,4),imshow(I3);  
24. title('1次骨架提取');  
25. axis([50,250,50,200]);  
26. axis on;  
27.    
28. I4=bwmorph(I1,'skel',2);  
29. subplot(2,3,5),imshow(I4);  
30. title('2次骨架提取');  
31. axis([50,250,50,200]);  
32. axis on;  

上述代码结果：