数字图像处理 matlab 源代码 基于matlab运动模糊图像处理的源代码

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。基于matlab运动模糊图像处理的源代码 PSF=fspecial('motion'，len，ang)；建立扩散子，其中len是模糊长度，ang是模糊角度img2=deconvlucy(img，PSF，n)；用lucy-richardson方法复原图像，其中img是运动模糊图像，PSF是扩散子，n是迭代次数，img2是复原图像如图，数字图像处理期末小测，在线等，急！！求matlab代码！！ %这么基本的图像处理问题都不会，上课干啥！我就现学现卖了。2 去雾he5.png类似，把下面代码的he2换成he5即可。he2=imread('he2.png')；读图HSI=rgb2hsv(he2)；转换到hsi空间I=HSI(：，：，3)；获得I分量Ieq=histeq(I，256)；直方图均衡化HSI(：，：，3)=Ieq；he2eq=hsv2rgb(HSI)；转换到rgb空间figure；subplot(221)；imshow(he2)；title('he2原图')subplot(222)；imhist(I，256)；title('he2原图I分量直方图')；subplot(223)；imhist(Ieq，256)；title('he2去雾I分量直方图')；subplot(224)；imshow(he2eq)；title('he2去雾')；3 时域滤波lena=imread('lena.tif')；lena_noise=imnoise(lena，'salt&pepper'，0.05)；加椒盐噪声lena_filter=medfilt2(lena_noise，[5，5])；中值滤波cm=imread('cameraman.tif')；cm_noise=imnoise(cm，'gaussian'，0，0.003)；加高斯噪声h=fspecial('average')；cm_filter=imfilter(cm_noise，h)；均值滤波figure；subplot(231)；imshow(lena)；title('lena原图')；subplot(232)；imshow(lena_noise)；title('lena加噪图')；subplot(233)；imshow(lena_filter)；title('lena去噪')；subplot(234)；imshow(cm)；title('cameraman原图')；subplot(235)；imshow(cm_noise)；title('。数字图像处理 matlab，这是代码 运行结果及错误提示。。求助 filter2只支持两维滤波。你的是彩色图，是一个三维矩阵，在第一句后加：I=rgb2gray(I)；变成两维矩阵就能使用了。但这是灰度图。如果要彩色图，直接调用imfilter：K1=imfilter(J，fspecial('average'，3))；

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