"数字图像处理代码全解析:图像反转、灰度线性变换和非线性变换MATLAB实现"
版权申诉
98 浏览量
更新于2024-02-21
收藏 151KB DOCX 举报
数字图像处理是一门涉及数字信号处理和图像处理的学科,它涉及到对图像进行获取、编码、传输和展示的一系列技术和方法。在数字图像处理中,常常需要对图像进行各种处理,例如图像反转、灰度线性变换和非线性变换等。本文提供了一份名为"(完整版)数字图像处理代码大全.doc.docx"的资料,其中包含了一些常用的数字图像处理代码,如下所示:
1. 图像反转:通过MATLAB程序实现图像的反转,具体代码如下:
```MATLAB
I = imread('xian.bmp');
J = double(I); % 图像反转线性变换
H = uint8(J);
subplot(1,2,1),imshow(I);
subplot(1,2,2),imshow(H);
```
2. 灰度线性变换:实现图像的灰度线性变换,可以将图像灰度值的范围进行拉伸,具体代码如下:
```MATLAB
subplot(2,2,2),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,200]);
axis on;
J = imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); % 局部拉伸,将灰度值在 [0.1 0.5] 区间内进行拉伸
subplot(2,2,3),imshow(J);
K = imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); % 局部拉伸,将灰度值在 [0.3 0.7] 区间内进行拉伸
axis on;
```
3. 非线性变换:通过MATLAB实现对灰度图像的非线性变换,具体代码如下:
```MATLAB
I = imread('xian.bmp');
I1 = rgb2gray(I);
subplot(1,2,1),imshow(I1);
title('灰度图像');
axis([50,250,50,;
```
以上是本文提供的关于数字图像处理中图像反转、灰度线性变换和非线性变换的一些代码示例。数字图像处理是一个广泛应用于医疗影像、视觉识别、无人机等领域的技术,通过合理的处理技术可以提高图像质量和准确度,为各行各业带来更多便利和效益。希望以上内容能够对数字图像处理有所帮助。
2023-02-14 上传
2023-06-10 上传
2023-06-11 上传
2023-06-10 上传
2023-07-12 上传
2023-07-17 上传
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/6d4a39ec593a4e2fbcf3d53e4855e565_cqn2bd2b.jpg!1)
苦茶子12138
- 粉丝: 1w+
- 资源: 6万+
最新资源
- AirKiss技术详解:无线传递信息与智能家居连接
- Hibernate主键生成策略详解
- 操作系统实验:位示图法管理磁盘空闲空间
- JSON详解:数据交换的主流格式
- Win7安装Ubuntu双系统详细指南
- FPGA内部结构与工作原理探索
- 信用评分模型解析:WOE、IV与ROC
- 使用LVS+Keepalived构建高可用负载均衡集群
- 微信小程序驱动餐饮与服装业创新转型:便捷管理与低成本优势
- 机器学习入门指南:从基础到进阶
- 解决Win7 IIS配置错误500.22与0x80070032
- SQL-DFS:优化HDFS小文件存储的解决方案
- Hadoop、Hbase、Spark环境部署与主机配置详解
- Kisso:加密会话Cookie实现的单点登录SSO
- OpenCV读取与拼接多幅图像教程
- QT实战:轻松生成与解析JSON数据