时间：2024-07-04浏览次数：29
读取图像：首先，你需要读取待处理的图像。img = imread（your_image_path.jpg）； % 替换为你的图片路径 预处理图像（可选）：有时候，你可能需要对图像进行一些预处理，比如滤波、去噪等。
获取图像的RGB颜色信息。通过与用户的交互操作来提示用户输入待处理的彩色图像文件路径；2）RGB彩色空间到lab彩色空间的转换。通过函数makecform（）和applycform（）来实现；3）对ab分量进行Kmean聚类。调用函数kmeans（）来实现；4）显示分割后的各个区域。用三副图像分别来显示各个分割目标，背景用黑色表示。
使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。
首先，我们从基础开始，第1章介绍了MATLAB的基础知识和R2006a版本的新特性。MATLAB被设计为一种强大的数值计算环境，其简洁的语法和直观的界面使得图像处理任务变得容易。R2006a特别强调了其图像处理工具箱的更新，包括新增功能和优化性能。在图像的可视化方面，第2章详细讲解了MATLAB的图形绘制技术。
点击图标，打开matlab。输入代码：[x，y]=meshgrid（1：0.1：10， 1：0.1：10）；z=x.^2+y.^2；surf（x，y，z）点击运行。在弹出的文件存储页面中，选择一个任意位置，点击保存即可。
本书以MATLAB为核心，深入浅出地探讨数字图像处理的基础内容，旨在帮助读者掌握这一领域的基础理论和技术。通过阅读，你将有机会在实践中了解图像处理的基本概念。第1章，我们将引导你熟悉MATLAB的常用命令和简单的程序设计，包括图像的读取、显示，以及利用MATLAB进行动画制作。
读取图像：首先，你需要读取待处理的图像。img = imread（your_image_path.jpg）； % 替换为你的图片路径 预处理图像（可选）：有时候，你可能需要对图像进行一些预处理，比如滤波、去噪等。
使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。
MATLAB在图像处理中的应用是一本详尽的指南，专为R2006a版本的用户设计。本书深入探讨了MATLAB在图形图像处理领域的理论与实践，强调了理论与实际操作的紧密结合。作者通过丰富的实例和详细的步骤，使读者能够全面理解和掌握MATLAB在图像处理技术上的应用。
1、就将两种方法： 根据黄色在rgb各个分量的分布范围直接提取，再合并。但可能会加入不需要的部分。
2、基于颜色、纹理、形状都属于低层特征，这些你理解就够了，关键是对你的课题适合哪种方法来映射到高层语义上面，例如：识别物体轮廓，那可能形状就比较适合等。我之所以写上面那段话，主要是我感觉你索取代码也不说明具体要求，也就是方向不明确。
3、启动MATLAB，新建脚本（Ctrl+N），输入如下代码。保存和运行上述脚本，读取并显示的猫眼星云照片如下。接着输入如下代码：该代码通过mean（ ）改变猫眼星云照片的数据值和colormap（ ）改变图片着色。、保存和运行上述脚本，得到改变着色的猫眼星云图片如下。
4、直接把原来图像矩阵的一部分拿出来就行了。如果A 是原始图像矩阵m*n*3。m*n像素，3个通道RGB可以直接使用 B=A（1：10，1：10*n，1：3）这样就把源图像的一个小块放到矩阵B中了，之后进行处理就行了。
5、colorTable94 = colorTable； colorTable94{：， Delta_E} = dE94；最后，我们将在色块图上展示测量结果，每个色块上都醒目地标注着CIE94色差的差异：displayColorPatch（colorTable94， CIE94色差）这不仅是技术的展现，更是MATLAB在色彩科学中的深度应用。
6、既然是对每一个的操作都是一样的，就可以直接对图像的像素矩阵进行操作，效果和你用循环对每一个点操作是一样的。
subplot（1， 2， 2）； imshow（I_enhanced）； title（增强后的图像）；这段代码读入一个图像，将其转换为灰度图像，进行小波变换，并提取出水平、垂直和对角小波系数。然后，对这些小波系数进行直方图均衡化增强，并将增强后的小波系数合并。
图像增强中两类重要的处理方法：一种是灰度变换，另一种是直方图处理。灰度变换 灰度变换通常可分为线性变换、分段线性变换和非线性变换。我们将分别给出实验，来查看其处理效果。线性变换 例1：我们对一张较暗的图片进行简单的加法，提高他的亮度，从而可以看到隐藏在黑暗中的细节。
基本的思路是先对图像做一个高通滤波操作，然后将滤波的结果（就是高频信息了）和原图相加，加的时候可以控制程度。
1、图像的平滑是一种实 用的数字图像处理技术， 一个较好的平滑处理方法应该既能消除图像噪声，又不 使图像边缘轮廓和线条变模糊， 这就是研究数字图像平滑处理要追求的目标。
2、图像平滑处理的常用方法主要有以下几种：平均过滤、高斯滤波、中值过滤、双边滤波、拉普拉斯算子。平均过滤：用邻域像素的平均值替换中心像素，可以减少图像噪声，但也会减弱图像细节和边缘。高斯滤波：使用高斯函数计算邻域像素的加权平均值替换中心像素。
3、邻域平滑滤波原理邻域平均法[2]是一种利用Box模版对图像进行模版操作（卷积运算）的图像平滑方法，所谓Box模版是指模版中所有系数都取相同值的模版，常用的3×3和5×5模版如下：邻域平均法的数学含义是：（式4-1）式中：x，y=0，1，…，N-1；S是以（x，y）为中心的邻域的集合，M是S内的点数。
