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matlab图像分割算法源码

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星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:22 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
matlab, 源码, 图像分割算法, double, AN
本帖最后由 GoldSunMonkey 于 2013-7-29 22:57 编辑

1.图像反转
MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
J=double(I);
J=-J+(256-1);                 %图像反转线性变换
H=uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);

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沙发
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:23 | 只看该作者
2.灰度线性变换
MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %显示坐标系
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;                  %显示坐标系
J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('线性变换图像[0.1 0.5]');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1]
subplot(2,2,4),imshow(K);
title('线性变换图像[0.3 0.7]');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

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板凳
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:24 | 只看该作者
3.非线性变换
MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title('对数变换图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

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地板
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:24 | 只看该作者
3.非线性变换
MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
J=double(I1);
J=40*(log(J+1));
H=uint8(J);
subplot(1,2,2),imshow(H);
title('对数变换图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

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5楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:24 | 只看该作者
5.线性平滑滤波器
用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序：
I=imread('xian.bmp');
subplot(231)
imshow(I)
title('原始图像')
I=rgb2gray(I);
I1=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
subplot(232)
imshow(I1)
title('添加椒盐噪声的图像')
k1=filter2(fspecial('average',3),I1)/255;          %进行3*3模板平滑滤波
k2=filter2(fspecial('average',5),I1)/255;          %进行5*5模板平滑滤波k3=filter2(fspecial('average',7),I1)/255;          %进行7*7模板平滑滤波
k4=filter2(fspecial('average',9),I1)/255;          %进行9*9模板平滑滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板平滑滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板平滑滤波');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板平滑滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板平滑滤波');

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6楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:24 | 只看该作者
6.中值滤波器
用MATLAB实现中值滤波程序如下：
I=imread('xian.bmp');
I=rgb2gray(I);
J=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);
subplot(231),imshow(I);title('原图像');
subplot(232),imshow(J);title('添加椒盐噪声图像');
k1=medfilt2(J);            %进行3*3模板中值滤波
k2=medfilt2(J,[5,5]);      %进行5*5模板中值滤波
k3=medfilt2(J,[7,7]);      %进行7*7模板中值滤波
k4=medfilt2(J,[9,9]);      %进行9*9模板中值滤波
subplot(233),imshow(k1);title('3*3模板中值滤波');
subplot(234),imshow(k2);title('5*5模板中值滤波');
subplot(235),imshow(k3);title('7*7模板中值滤波');
subplot(236),imshow(k4);title('9*9模板中值滤波');

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7楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:24 | 只看该作者
7.用Sobel算子和拉普拉斯对图像锐化：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1),imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
H=fspecial('sobel');     %选择sobel算子
J=filter2(H,I1);            %卷积运算
subplot(2,2,3),imshow(J);
title('sobel算子锐化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
h=[0 1 0,1 -4 1,0 1 0];   %拉普拉斯算子
J1=conv2(I1,h,'same');            %卷积运算
subplot(2,2,4),imshow(J1);
title('拉普拉斯算子锐化图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

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8楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:25 | 只看该作者
8.梯度算子检测边缘
用MATLAB实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,3,1);
imshow(I);
title('原始图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
I1=im2bw(I);
subplot(2,3,2);
imshow(I1);
title('二值图像');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
I2=edge(I1,'roberts');
figure;
subplot(2,3,3);
imshow(I2);
title('roberts算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
I3=edge(I1,'sobel');
subplot(2,3,4);
imshow(I3);
title('sobel算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
I4=edge(I1,'Prewitt');
subplot(2,3,5);
imshow(I4);
title('Prewitt算子分割结果');
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

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9楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:25 | 只看该作者
9.LOG算子检测边缘
用MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度图像');
I2=edge(I1,'log');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('log算子分割结果');

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10楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:25 | 只看该作者
10.Canny算子检测边缘
用MATLAB程序实现如下：
I=imread('xian.bmp');
subplot(2,2,1);
imshow(I);
title('原始图像')
I1=rgb2gray(I);
subplot(2,2,2);
imshow(I1);
title('灰度图像');
I2=edge(I1,'canny');
subplot(2,2,3);
imshow(I2);
title('canny算子分割结果');

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11楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:26 | 只看该作者
11.边界跟踪（bwtraceboundary函数）
clc
clear all
I=imread('xian.bmp');
figure
imshow(I);
title('原始图像');
I1=rgb2gray(I);                %将彩色图像转化灰度图像
threshold=graythresh(I1);        %计算将灰度图像转化为二值图像所需的门限
BW=im2bw(I1, threshold);       %将灰度图像转化为二值图像
figure
imshow(BW);
title('二值图像');
dim=size(BW);
col=round(dim(2)/2)-90;         %计算起始点列坐标
row=find(BW(:,col),1);          %计算起始点行坐标
connectivity=8;
num_points=180;
contour=bwtraceboundary(BW,[row,col],'N',connectivity,num_points);
%提取边界
figure
imshow(I1);
hold on;
plot(contour(:,2),contour(:,1), 'g','LineWidth' ,2);
title('边界跟踪图像');

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12楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:26 | 只看该作者
本帖最后由 星星之火红 于 2012-9-30 20:27 编辑
复制
 

12.Hough变换

I= imread('xian.bmp');

rotI=rgb2gray(I);

subplot(2,2,1);

imshow(rotI);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;                 

axis on; 

BW=edge(rotI,'prewitt');

subplot(2,2,2);

imshow(BW);

title('prewitt算子边缘检测后图像');

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('霍夫变换图');

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('霍夫变换图像检测');

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');

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13楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:26 | 只看该作者
13.直方图阈值法
用MATLAB实现直方图阈值法：
I=imread('xian.bmp');
I1=rgb2gray(I);
figure;
subplot(2,2,1);
imshow(I1);
title('灰度图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
[m,n]=size(I1);                            %测量图像尺寸参数
GP=zeros(1,256);                           %预创建存放灰度出现概率的向量
for k=0:255
     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
end
subplot(2,2,2),bar(0:255,GP,'g')                   %绘制直方图
title('灰度直方图')
xlabel('灰度值')
ylabel('出现概率')
I2=im2bw(I,150/255);   
subplot(2,2,3),imshow(I2);
title('阈值150的分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系
I3=im2bw(I,200/255);   %
subplot(2,2,4),imshow(I3);
title('阈值200的分割图像')
axis([50,250,50,200]);
grid on;                  %显示网格线
axis on;                  %显示坐标系

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14楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:28 | 只看该作者
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14. 自动阈值法：Otsu法

用MATLAB实现Otsu算法：

clc

clear all

I=imread('xian.bmp');

subplot(1,2,1),imshow(I);

title('原始图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

level=graythresh(I);     %确定灰度阈值

BW=im2bw(I,level);

subplot(1,2,2),imshow(BW);

title('Otsu法阈值分割图像')

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

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15楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:28 | 只看该作者
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15.膨胀操作

I=imread('xian.bmp');          %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')      

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

se=strel('disk',1);          %生成圆形结构元素

I2=imdilate(I1,se);             %用生成的结构元素对图像进行膨胀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title('膨胀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

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16楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:28 | 只看该作者
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16.腐蚀操作

MATLAB实现腐蚀操作

I=imread('xian.bmp');          %载入图像

I1=rgb2gray(I);

subplot(1,2,1);

imshow(I1);

title('灰度图像')      

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

se=strel('disk',1);       %生成圆形结构元素

I2=imerode(I1,se);        %用生成的结构元素对图像进行腐蚀

subplot(1,2,2);

imshow(I2);

title('腐蚀后图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

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17楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:29 | 只看该作者
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17.开启和闭合操作

用MATLAB实现开启和闭合操作

I=imread('xian.bmp');          %载入图像

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系 

I1=rgb2gray(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系                   

se=strel('disk',1);     %采用半径为1的圆作为结构元素

I2=imopen(I1,se);         %开启操作

I3=imclose(I1,se);        %闭合操作

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]); 

axis on;                  %显示坐标系

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18楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:29 | 只看该作者
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18.开启和闭合组合操作

I=imread('xian.bmp');          %载入图像

subplot(3,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系 

I1=rgb2gray(I);

subplot(3,2,2),imshow(I1);

title('灰度图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系                   

se=strel('disk',1);     

I2=imopen(I1,se);         %开启操作

I3=imclose(I1,se);        %闭合操作

subplot(3,2,3),imshow(I2);

title('开启运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系

subplot(3,2,4),imshow(I3);

title('闭合运算后图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系

se=strel('disk',1); 

I4=imopen(I1,se);

I5=imclose(I4,se);

subplot(3,2,5),imshow(I5);        %开—闭运算图像

title('开—闭运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系 

I6=imclose(I1,se);

I7=imopen(I6,se);

subplot(3,2,6),imshow(I7);        %闭—开运算图像 

title('闭—开运算图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  %显示坐标系  

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19楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:29 | 只看该作者
复制
19.形态学边界提取

利用MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');          %载入图像

subplot(1,3,1),imshow(I);

title('原始图像'); 

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

I1=im2bw(I);

subplot(1,3,2),imshow(I1);

title('二值化图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;                  %显示网格线

axis on;                  %显示坐标系

I2=bwperim(I1);                 %获取区域的周长

subplot(1,3,3),imshow(I2); 

title('边界周长的二值图像');

axis([50,250,50,200]);

grid on;

axis on;            

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20楼
星星之火红|  楼主 | 2012-9-30 20:31 | 只看该作者
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20.形态学骨架提取

利用MATLAB实现如下：

I=imread('xian.bmp');

subplot(2,2,1),imshow(I);

title('原始图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  

I1=im2bw(I);

subplot(2,2,2),imshow(I1);

title('二值图像');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                 

I2=bwmorph(I1,'skel',1);

subplot(2,2,3),imshow(I2);

title('1次骨架提取');

axis([50,250,50,200]);

axis on;                  

I3=bwmorph(I1,'skel',2);

subplot(2,2,4),imshow(I3);

title('2次骨架提取');

axis([50,250,50,200]);

axis on;              

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