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Matlab数字图像处理——图像的空间变换文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-601500.html
边缘与锐化滤波（MATLAB）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-601500.html
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图像处理 基本目的之一是改善图像质量，而改善图像最常用的技术是图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，使图像更加清晰，便于人和计算机对图像进一步的分析和处理 图像质量 的基本含义是指人们对一幅图像视觉感受的评价。图像增强的目的就是为了改善图像显示
1、提取Lena图像的左半上角部分，与原始Lena图像在同一个figure中显示，并做适当命名 效果图 2、利用 imnoise , 对原始Lena图像叠加高斯噪声，产生4幅、14幅、140幅的含噪图像。对这些含噪图像采用 相加 运算，来验证、比较图像相加消除叠加性噪声的效果。将原始图像、1幅噪
imread与imshow函数 结果： 如果我们想显示图像坐标轴的话只需在imshow后加上下面这行代码： 我们还可以用whos命令查看图像的信息： 在命令行窗口输入whos I查看上面那种图片的信息： 显示图像的直方图用hist函数，将直方图均衡化用histeq函数 我们在上述代码基础上继续输入下
1.图片的读取（下左） 2.转为灰度图像（上右） 查看是否是灰度图像的一个方法： disp(\\\'输出字符串\\\')%输出字符串； ndims（）%输出矩阵维度，这里灰度图像或二值图像矩阵维度都为2，彩色图像为3。所以无法判断是灰度图像还是二值图像。之前matlab有函数isgray()，现在被移除
Matlab数字图像处理——图像的空间变换 边缘与锐化滤波（MATLAB）
目录 1.常用的图像类型转换函数 2.实例说明 （1）RGB图像转换为灰度图像 （2）RGB图像转换为索引图像 （3）灰度图像转换为索引图像 （4）索引图像转换为灰度图像 （5）索引图像转换为RGB图像 （6）二值图像的转换 （7）数值矩阵转换为灰度图像 函数名 函数功能
熟悉及掌握图像的傅里叶变换、离散余弦变化原理及性质，实现图像的频率域变换。 1. 读入一幅图像，分别为图像添加叠加密度为0.04的椒盐噪声，均值为0方差为0.02的高斯噪声，做FFT变换。将原始图像、原始图像频谱图、添加噪声后的图像，以及噪声图像的频谱图同时显示出
在 MATLAB 中进行图像分割有多种方法，下面介绍一些常用的方法： 基于阈值的二值化分割 这是一种最简单的分割方法，将图像分为两个部分：背景和前景。其主要思想是，选择一个阈值，将图像中的像素值与阈值进行比较，将像素值大于阈值的像素标记为前景（白色），将像
均值滤波 均值滤波所使用的运算是卷积。均值滤波用邻域内像素的平均值来代替中心像素的值，相当于低通滤波，有将图像模糊化的趋势，对椒盐噪声基本无能为力。 在 MATLAB 中，可使用 imfilter 函数 来实现线性空间滤波，该函数的语法如下 : J = imfilter ( I,w,filtering_mode,bound
模式识别 模式识别就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中去。模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。模式识别以图像处理与计算机视觉、语音语言信息处理、脑网络组、类脑智能等为主要
