MATLAB 对gamma灰度校正后进行中滤波

MATLAB 中可以使用以下代码对 gamma 灰度校正后的图像进行中值滤波：

% 读取原始图像
img = imread('image.jpg');

% 进行 gamma 灰度校正
gamma = 1.5; % gamma 值
img_gamma = imadjust(img,[],[],gamma);

% 进行中值滤波
img_filtered = medfilt2(img_gamma,[3,3]); % 3x3 的中值滤波器

% 显示结果
subplot(1,3,1), imshow(img), title('原始图像');
subplot(1,3,2), imshow(img_gamma), title(sprintf('gamma 灰度校正 (gamma=%0.1f)',gamma));
subplot(1,3,3), imshow(img_filtered), title('中值滤波后的图像');

其中，`medfilt2` 函数用于进行二维中值滤波，第一个参数为待处理的图像，第二个参数为滤波器的大小，可以使用一个一维向量或一个二元组表示。在本例中，我们使用了一个 $3\times3$ 的滤波器。

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MATLAB 对gamma灰度校正后进行二值滤波

可以使用MATLAB中的`imadjust`函数进行 gamma 灰度校正，然后使用`imbinarize`函数进行二值化处理，最后使用`bwareaopen`函数进行二值滤波。具体步骤如下：

1. 读取图像并显示：

img = imread('example.png');
imshow(img);

2. 进行 gamma 灰度校正：

gamma = 1.5;
img_corrected = imadjust(img, [], [], gamma);
imshow(img_corrected);

3. 进行二值化处理：

threshold = graythresh(img_corrected);
img_bw = imbinarize(img_corrected, threshold);
imshow(img_bw);

4. 进行二值滤波：

min_size = 10; % 设置最小面积
img_filtered = bwareaopen(img_bw, min_size);
imshow(img_filtered);

这样就完成了对 gamma 灰度校正后进行二值滤波的操作。需要注意的是，`imbinarize`函数默认使用 Otsu 方法进行阈值分割，如果要使用其他方法可以参考文档中的说明。

MATLAB 视频Gamma灰度校正 对灰度图像滤波 阈值分割将图像二值化 对二值图像进行形态学处理连接目标 获得图像边框 通过边框求最小外接矩阵质心坐标总体代码实现

以下是 MATLAB 实现 Gamma 灰度校正、灰度图像滤波、阈值分割、形态学处理、获取边框、最小外接矩形和质心坐标的代码：

% 读取图像
img = imread('image.jpg');

% Gamma 灰度校正
gamma = 1.5;
img_gamma = imadjust(img,[],[],gamma);

% 灰度图像滤波
h = fspecial('gaussian', [5 5], 1);
img_filtered = imfilter(img_gamma, h);

% 阈值分割将图像二值化
level = graythresh(img_filtered);
img_binary = imbinarize(img_filtered, level);

% 形态学处理连接目标
se = strel('disk', 3);
img_morphed = imclose(img_binary, se);

% 获取边框
[B,~] = bwboundaries(img_morphed);

% 最小外接矩形和质心坐标
for k = 1:length(B)
    boundary = B{k};
    stats = regionprops(img_morphed,'Orientation','BoundingBox','Centroid');
    centers = stats(k).Centroid;
    rectangle('Position', stats(k).BoundingBox,'EdgeColor','g','LineWidth',2)
    plot(centers(1), centers(2), 'gx', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 10);
end

% 显示结果
imshow(img);

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。