沂南建设局网站,seo推广一个月见效,js开发手机app,网站建设 好的公司图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向#xff0c;MATLAB是一种功能强大的数学计算软件#xff0c;可以用于图像处理和分析。下面是一些简单的MATLAB图像处理代码示例#xff0c;包括图像增强、边缘检测、形态学处理、特征提取等。 文章目录 1. 图像增强2. 边缘检测3. 形态…图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向MATLAB是一种功能强大的数学计算软件可以用于图像处理和分析。下面是一些简单的MATLAB图像处理代码示例包括图像增强、边缘检测、形态学处理、特征提取等。 文章目录 1. 图像增强2. 边缘检测3. 形态学处理4. 特征提取5. 完整仿真源码下载 1. 图像增强
图像增强是指通过一些技术手段使图像的某些特征更加突出从而达到改善图像质量的目的。MATLAB中有许多图像增强的函数和工具箱例如直方图均衡化、对比度增强、亮度调整等。
% 直方图均衡化
img imread(image.jpg);
img_eq histeq(img);
imshow(img_eq);
title(直方图均衡化); % 对比度增强
img imread(image.jpg);
img_eq imadjust(img, [0.5 0.5], [0.5 0.5]);
imshow(img_eq);
title(对比度增强); % 亮度调整
img imread(image.jpg);
img_eq imadjust(img, [0.5 0.5], [0.5 0.5], [0.5 0.5]);
imshow(img_eq); title(亮度调整);2. 边缘检测
边缘检测是指检测图像中的边缘即图像中亮度变化较大的区域。MATLAB中有许多边缘检测的函数和工具箱例如edge()、edgeprop()等。
% 边缘检测
img imread(image.jpg);
edges edge(img);
imshow(edges); title(边缘检测);3. 形态学处理
形态学处理是指对图像进行一些操作如开运算、闭运算、膨胀、腐蚀等以达到改善图像质量的目的。MATLAB中有许多形态学处理的函数和工具箱例如morphology()、edge()、edgeprop()等。
% 开运算
img imread(image.jpg);
kernel strel(disk, 3);
img_bw imopen(img, kernel);
imshow(img_bw);
title(开运算); % 闭运算
img imread(image.jpg);
kernel strel(disk, 3);
img_bw imclose(img, kernel);
imshow(img_bw);
title(闭运算); % 膨胀
img imread(image.jpg);
kernel strel(disk, 3);
img_bw imdilate(img, kernel);
imshow(img_bw);
title(膨胀); % 腐蚀
img imread(image.jpg);
kernel strel(disk, 3);
img_bw imerode(img, kernel);
imshow(img_bw); title(腐蚀);4. 特征提取
特征提取是指从图像中提取有用的特征以便进一步分析和处理。MATLAB中有许多特征提取的函数和工具箱例如SIFT()、SURF()、ORB()等。
% SIFT特征提取
img imread(image.jpg);
keypoints detectSI5. 完整仿真源码下载
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