用MATLAB对4.jpg 对图像进行去噪、增强处理; 运用全局阀值进行二值化; 用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。 运用局部阀值进行二值化。给出完整代码
时间: 2024-02-03 11:15:46 浏览: 25
以下是MATLAB代码实现:
```matlab
% 读取图像
I = imread('4.jpg');
% 去噪处理
I = medfilt2(I, [3,3]);
% 增强处理
I = imadjust(I);
% 全局阈值二值化
bw = imbinarize(I, graythresh(I));
% 形态学操作
se = strel('disk', 5);
bw = imdilate(bw, se);
bw = imerode(bw, se);
% 局部阈值二值化
bw2 = adaptthresh(I, 0.5);
bw2 = imbinarize(I, bw2);
% 显示处理结果
subplot(2,2,1), imshow(I), title('Original Image');
subplot(2,2,2), imshow(bw), title('Global Thresholding');
subplot(2,2,3), imshow(bw2), title('Local Thresholding');
```
相关问题
用MATLAB对4.jpg 对图像进行去噪、增强处理; 运用全局阀值进行二值化; 用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。 运用局部阀值进行二值化。
首先,导入图像并显示:
```
img = imread('4.jpg');
imshow(img);
```
然后,对图像进行去噪和增强处理,可以使用MATLAB的`medfilt2`和`imadjust`函数:
```
% 去噪
img_denoised = medfilt2(img);
% 增强
img_enhanced = imadjust(img_denoised);
```
接下来,使用全局阈值进行二值化,可以使用MATLAB的`graythresh`和`imbinarize`函数:
```
% 全局阈值二值化
global_threshold = graythresh(img_enhanced);
img_global_binary = imbinarize(img_enhanced, global_threshold);
```
然后,使用膨胀和腐蚀等形态学方法进行提取,可以使用MATLAB的`imdilate`和`imerode`函数:
```
% 膨胀
se = strel('disk', 5);
img_dilated = imdilate(img_global_binary, se);
% 腐蚀
img_eroded = imerode(img_dilated, se);
```
最后,使用局部阈值进行二值化,可以使用MATLAB的`adaptiveThreshold`函数:
```
% 局部阈值二值化
img_local_binary = imbinarize(img_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);
```
完整代码如下:
```
img = imread('4.jpg');
imshow(img);
% 去噪
img_denoised = medfilt2(img);
% 增强
img_enhanced = imadjust(img_denoised);
% 全局阈值二值化
global_threshold = graythresh(img_enhanced);
img_global_binary = imbinarize(img_enhanced, global_threshold);
% 膨胀
se = strel('disk', 5);
img_dilated = imdilate(img_global_binary, se);
% 腐蚀
img_eroded = imerode(img_dilated, se);
% 局部阈值二值化
img_local_binary = imbinarize(img_enhanced, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.5);
% 显示结果
figure;
subplot(2,2,1); imshow(img); title('原图');
subplot(2,2,2); imshow(img_global_binary); title('全局阈值二值化');
subplot(2,2,3); imshow(img_eroded); title('形态学提取');
subplot(2,2,4); imshow(img_local_binary); title('局部阈值二值化');
```
对4.jpg (1)对图像进行去噪、增强处理; (2)运用全局阀值进行二值化; (3)用膨胀腐蚀等形态学方法实现提取。 (4)运用局部阀值进行二值化;用MATLAB
好的,我来为您介绍一下如何在MATLAB中实现对图像的去噪、增强处理、全局阈值二值化、形态学提取和局部阈值二值化。
1. 图像去噪、增强处理
MATLAB中有很多去噪和增强图像的函数,这里我们可以使用imnoise和imadjust函数。imnoise函数可以加入噪声,而imadjust函数可以调整图像的对比度和亮度。
代码示例:
```
I = imread('4.jpg'); % 读入图像
J = imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02); % 加入椒盐噪声
K = imadjust(J, [0.2 0.8], [0 1]); % 调整图像对比度和亮度
imshow(K);
```
2. 全局阈值二值化
全局阈值二值化可以使用MATLAB中的graythresh函数,该函数会返回一个自适应阈值,可以将图像二值化。
代码示例:
```
I = imread('4.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = graythresh(I); % 自适应阈值
BW = imbinarize(I, level); % 二值化图像
imshow(BW);
```
3. 形态学提取
形态学提取可以使用MATLAB中的imdilate和imerode函数进行膨胀和腐蚀操作,可以将二值化后的图像进行形态学处理,提取出需要的部分。
代码示例:
```
I = imread('4.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = graythresh(I); % 自适应阈值
BW = imbinarize(I, level); % 二值化图像
SE = strel('disk', 3); % 创建一个半径为3的圆形结构元素
BW2 = imdilate(BW, SE); % 对二值化图像进行膨胀操作
BW3 = imerode(BW2, SE); % 对膨胀后的图像进行腐蚀操作
imshow(BW3);
```
4. 局部阈值二值化
局部阈值二值化可以使用MATLAB中的adaptthresh和imbinarize函数,该函数可以根据图像的局部特征进行阈值二值化。
代码示例:
```
I = imread('4.jpg'); % 读入图像
I = rgb2gray(I); % 转换为灰度图像
level = adaptthresh(I, 11); % 自适应阈值
BW = imbinarize(I, level); % 二值化图像
imshow(BW);
```
以上是对图像进行去噪、增强处理、全局阈值二值化、形态学提取和局部阈值二值化的MATLAB代码示例,您可以根据需要进行调整和优化。
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