【matlab数字图像处理实验】图像点运算，实验内容：1．图像代数运算，包括加、减代数运算。2.对图像进行域值滤波、线性变换并理解和观察对应的直方图。
如图，数字图像处理期末小测，在线等，急！！求matlab代码！！
【matlab数字图像处理实验】图像的增强，实验内容1．给图像加入高斯噪声、椒盐噪声。2.对加入噪声的图像进行平滑处理，并比较各种方法以及模版的异同、优缺。。
数字图像处理求解 MATLAB代码 Image=imread('原图像')；subplot(2，2，1)imshow(Image)；title('原图')；Spectrum=fft2(Image)；subplot(2，2，2)imshow(Spectrum)；title('FFT 变换结果')；subplot(2，2，3)Spectrum=fftshift(Spectrum)；imshow(Spectrum)；title('零点平移')；subplot(2，2，4)imshow(log(abs(Spectrum))，[])；title('系数分布图')；低通滤波figure；建立一张空白图纸subplot(2，2，1)imshow(log(abs(Spectrum))，[])；title('系数分布图')；Filter=zeros(180，240)；滤波数组赋初值，全零；自己根据图像的分辨率来确定，如180*240r=50；滤波窗口半径，从中心到半径窗口内滤波数组赋值1for i=(180/2-r+1)：(180/2+r)；for j=(240/2-r+1)：(240/2+r)；Filter(i，j)=1；end；end；subplot(2，2，2)imshow(Filter，[])；title('滤波窗口')；SpectrumN=Filter.*Spectrum；频谱与滤波模板卷积subplot(2，2，3)imshow(log(abs(SpectrumN))，[])；title('滤波后频谱')；SpectrumN=ifftshift(SpectrumN)；I2=ifft2(SpectrumN)；subplot(2，2，4)imshow(abs(I2)，[])；title('反变换图像')；这是我们以前做实验时用的程序，用的傅里叶变换，你稍微改动下应该就行了~
MATLAB数字图像处理程序 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：凌志云啊第一部分数字图像处理实验一图像的点运算实验1.1直方图一．实验目的1．熟悉matlab图像处理工具箱及直方图函数的使用；2．理解和掌握直方图原理和方法；二．实验设备1.PC机一台；2.软件matlab。三．程序e799bee5baa6e997aee7ad94e78988e69d8331333433623739设计在matlab环境中，程序首先读取图像，然后调用直方图函数，设置相关参数，再输出处理后的图像。I=imread('cameraman.tif')；读取图像subplot(1，2，1)，imshow(I)%输出图像title('原始图像')%在原始图像中加标题subplot(1，2，2)，imhist(I)%输出原图直方图title('原始图像直方图')%在原图直方图上加标题四．实验步骤1.启动matlab双击桌面matlab图标启动matlab环境；2.在matlab命令窗口中输入相应程序。书写程序时，首先读取图像，一般调用matlab自带的图像，如：cameraman图像；再调用相应的直方图函数，设置参数；最后输出处理后的图像；3．浏览源程序并理解含义；4．运行，观察显示结果；5．结束运行，退出；五．实验结果观察图像matlab环境下的直方图分布。(a)原始图像(b)原始图像直方图六．实验报告要求1、给出实验原理过程及实现代码；2、输入一幅灰度图像，给。
用matlab数字图像处理四个实验 去文库，查看完整内容>；内容来自用户：zpzkitt数字图像处62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333433646366理实验指导书目录实验一MATLAB数字图像处理初步实验二图像的代数运算实验三图像增强-空间滤波实验四图像分割1一、实验目的与要求1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。5．图像间如何转化。二、实验原理及知识点1、数字图像的表示和类别一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x，y)，其中x和y是空间(平面)坐标，f在任何坐标处(x，y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化。
基于数字图像处理的答题卡识别方法(求MATLAB 程序代码)！！急用 图片中有多少米，这个统计很简单，但是图片中统计汽车就难了。MATLAB与Vc+程序实例的书好像都有数米粒的例子，你找找吧。我给你个数米粒个数的程序吧：i=imread('rice.tif')；i1=rgb2gray(i)；灰度化bw=im2bw(i1)；二值化[labeled number]=bwlabel(bw，8)；八邻域个体数付给number，labeled里是结构应该就有结果了number=80；
数字图像处理clean算法的MATLAB代码 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种：均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差。
