用Sobel算子对rice.png图像进行滤波,滤波后的数据转成灰度图像,在matlab上实现。
时间: 2023-11-27 15:49:29 浏览: 42
好的,下面是实现步骤:
1. 读入rice.png图像并显示:
```matlab
rice = imread('rice.png');
imshow(rice);
```
2. 对图像进行Sobel滤波:
```matlab
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
gx = conv2(double(rice), sobel_x, 'same');
gy = conv2(double(rice), sobel_y, 'same');
g = sqrt(gx.^2 + gy.^2);
```
3. 将滤波后的数据转成灰度图像:
```matlab
g = uint8(g);
```
4. 显示结果:
```matlab
imshow(g);
```
完整代码如下:
```matlab
rice = imread('rice.png');
imshow(rice);
sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1];
sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1];
gx = conv2(double(rice), sobel_x, 'same');
gy = conv2(double(rice), sobel_y, 'same');
g = sqrt(gx.^2 + gy.^2);
g = uint8(g);
imshow(g);
```
相关问题
用Sobel算子对rice.png图像进行滤波,滤波后的数据转成灰度图像。
好的,我可以帮你实现这个任务。首先,需要导入以下库:numpy、cv2。
代码如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('rice.png')
# Sobel算子进行滤波
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)
sobel = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)
# 转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(sobel, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Sobel Filtered Image', sobel)
cv2.imshow('Gray Image', gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上代码中,我们首先读取了输入图像 `rice.png`,然后使用 Sobel 算子进行滤波。最后将滤波后的图像转换成灰度图像并显示出来。运行代码后,可以看到三个窗口分别显示原始图像、Sobel滤波后的图像以及转换成灰度图像后的图像。
用matlab实现:1.用sobel算子、prewitt算子、log算子对图像进行非线性锐化滤波,观察滤波效果。2.对图eight.tif实现Butterworth高通滤波。
1. 使用Sobel算子、Prewitt算子、LoG算子对图像进行非线性锐化滤波,观察滤波效果:
```
% 读入图像
img = imread('lena.png');
% 转化为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 利用Sobel算子进行锐化
sobel_result = edge(img_gray, 'sobel');
% 利用Prewitt算子进行锐化
prewitt_result = edge(img_gray, 'prewitt');
% 利用LoG算子进行锐化
img_log = imgaussfilt(img_gray, 2);
log_result = edge(img_log, 'log');
% 显示结果
subplot(2,2,1);imshow(img_gray);title('原图');
subplot(2,2,2);imshow(sobel_result);title('Sobel算子锐化');
subplot(2,2,3);imshow(prewitt_result);title('Prewitt算子锐化');
subplot(2,2,4);imshow(log_result);title('LoG算子锐化');
```
2. 对图eight.tif实现Butterworth高通滤波:
```
% 读入图像
img = imread('eight.tif');
% 转化为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 进行傅立叶变换
f = fft2(img_gray);
% 将零频分量移到中心
f = fftshift(f);
% 构造Butterworth高通滤波器
D0 = 50;
n = 2;
[M, N] = size(img_gray);
u = 0:(M-1);
v = 0:(N-1);
idx = find(u > M/2);
u(idx) = u(idx) - M;
idy = find(v > N/2);
v(idy) = v(idy) - N;
[V, U] = meshgrid(v, u);
D = sqrt(U.^2 + V.^2);
H = 1./(1 + (D./D0).^(2*n));
% 进行滤波
g = f .* H;
% 将零频分量移回左上角
g = ifftshift(g);
% 进行反傅立叶变换
img_filtered = ifft2(g);
% 显示结果
subplot(1,2,1);imshow(img_gray);title('原图');
subplot(1,2,2);imshow(abs(img_filtered), []);title('Butterworth高通滤波结果');
```
请注意,以上代码仅供参考,具体实现过程可能因您的具体需求而异。
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