matlab圖像處理編程

① matlab圖像處理的編程

同學既然你已經把演算法描述出來了，其實你離寫出程序就不遠了。為什麼不自己嘗試一下呢？如果有苦難的話，可以話流程圖來輔助。這里我給你一個示例，但是希望你以後自己動手。

[xlim ylim]=size(I);%I是你的灰度圖像
red=[];
for i=1:xlim
left=0;
right=0;
for j=1:ylim
if I(i,j)==255&&I(i,j+1)~=255
left=j
end
if j<ylim&&I(i,j)~=255&&I(i,j+1)==255%你對右邊緣點沒有定義，我自己理解為改點不是255且右邊的像素是255.
right=j;
end
if I(i,j)==255&&I(i,j+1)==255
break;
end
end
red(i)=right-left;
end

最後red這個向量裡面存的是每一行的左右邊緣間距。如果那些沒有邊緣的，則會得到0。我是按照你的邏輯來寫的。但是我感覺你的流程是有問題的。如果你的圖片與你的邏輯不是很符合的話，應該是出不來結果的。我也是盲編，可能有錯誤。你在調試的過程中自己把握吧。

圖像處理需要自己動手，我還是建議你修改一下你的編程邏輯，然後自己動手編寫程序。如果有問題，可以私信我。我願意跟你交流。

② 關於用matlab編程實現圖像處理

1、規定圖片的大小，比如480*640；
2、規定分塊的大小，比如24*32（分成20*20塊）；
3、該塊隨即取n個像素點，先假設取20個，然後平均這20個像素點的G值定義為G1，求這塊所有像素點的G值平均值G0；
4、求G1與G0的方差varG，存進一個數組中備用；
image=imread('tupian.jpg');
G1=0;temp=[];
for i=1:24:480
for j=1:32:640
area=image(i:i+23,j:j+31,:);%取出該區域
for n=1:20
x=round(rand()*24);
y=round(rand()*32);%隨即生成要取點的x，y坐標
while x==0 | y==0
x=round(rand()*24);
y=round(rand()*32);
end
G1=G1+double(area(x,y,2));%G1中保存此塊中20個點的G值和
end
G1=double(G1)/20;%G1為20個點的G值平均值
G0=mean(mean(area(:,:,2)));%G0保存此塊G值的均值
G=[G1,G0];
varG=var(G);%求出方差
temp=[temp;varG];
end
end
上面程序可以運行。

③ MATLAB圖像處理程序~

這是函數m文件，不能直接運行的，你的先給出f，m，n，rx，rc，然後調用這個函數m文件啊

④ matlab 圖像處理

I=imread('lena.jpg');
I1=rgb2gray(I);
figure; hold on;
R = I(:,:,1);
G = I(:,:,2);
B = I(:,:,3);
N=imhist(I1); plot(N,'k-');
N=imhist(R); plot(N,'r-');
N=imhist(G); plot(N,'g-');
N=imhist(B); plot(N,'b-');
legend('L','R','G','B','Location','NorthWest');
xlim([0,255]);

亮度和對比度調整可以用brighten(),imadjust()兩個函數

⑤ 數字圖像處理可以全部用matlab編程么

看你要用在哪兒了，matlab是一個有輔助編程功能的強大軟體，要是你的目的是編寫c語言或是其他語言的程序，然後打到單片機嵌入式里做些簡單的圖像識別與處理，這樣就要盡量把你的演算法簡單化，matlab的許多處理方法，比如好多函數，在上位機，也就是我們的電腦上運行沒問題，要單片機上是堅決不能運行的，聽你的語氣你應該不簡單的在做數字圖像的處理吧，這只是其中一步吧可能，matlab不錯，好多時候可以先在matlab上實現圖像的處理，然後再考慮程序的移植問題，放手去做吧

⑥ 初學圖像處理，matlab程序解讀

x=imread('D:\ebook\lena.bmp');%%讀入圖像
x=rgb2gray(x);%%將彩色圖像轉化成灰度圖像，matlab只處理灰度圖像
x=double(x);%%將圖像數據類型轉化成雙精度，一般計算都是採用雙精度
p=wiener2(x);%%對圖像進行維納濾波
figure,imshow(p,[
]);%%顯示濾波後的圖像
h=[0
1
0;1
-4
1;0
1
0];%%Laplacian運算元掩膜矩陣
q=
conv2(x,h,
'same');%%對圖像進行反向濾波
r=
x
-
q
;%%原圖像與反向濾波後的圖像進行差運算
figure,imshow(r,[
])
;%%顯示差運算後的圖像

⑦ MATLAB圖像處理編程問題

提問的藝術
在網路世界裡，當提出一個技術問題時，你能得到怎樣的回答？這取決於挖出答案的難度， 同樣取決於你提問的方法。本指南旨在幫助你提高發問技巧，以獲取你最想要的答案……
不想掩飾對這樣一些人的蔑視--他們不願思考，或者在發問前不去完成他們應該做的事。這種人只會謀殺時間--他們只願索取，從不付出，無端消耗我們的時間，而我們本可以把時間用在更有趣的問題或者更值得回答的人身上。我們稱這樣的人為「失敗者」（由於歷史原因，我們有時把它拼作「lusers」）。
提問之前(Before You Ask)
在通過電郵、新聞組或者聊天室提出技術問題前，檢查你有沒有做到： 1. 通讀手冊，試著自己找答案。
2. 在FAQ里找答案（一份維護得好的FAQ可以包羅萬象:）。 3. 在網上搜索（個人推薦google~~~）。 4. 向你身邊精於此道的朋友打聽。
當你提出問題的時候，首先要說明在此之前你幹了些什麼；這將有助於樹立你的形象：你不是一個妄圖不勞而獲的乞討者，不願浪費別人的時間。如果提問者能從答案中學到東西，我們更樂於回答他的問題。
周全的思考，准備好你的問題，草率的發問只能得到草率的回答，或者根本得不到任何答案。越表現出在尋求幫助前為解決問題付出的努力，你越能得到實質性的幫助。
小心別問錯了問題。
另一方面，表明你願意在找答案的過程中做點什麼，是一個非常好的開端。「誰能給點提示？」、「我這個例子里缺了什麼？」以及「我應該檢查什麼地方？」比「請把確切的過程貼出來」更容易得到答復。因為你顯得只要有人指點正確的方向，你就有完成它的能力和決心。
怎樣提問 (When You Ask)
謹慎選擇論壇
小心選擇提問的場合。如果象下面描述的那樣，你很可能被忽略掉或者被看作失敗者： 1. 在風馬牛不相及的論壇貼出你的問題
2. 在探討高級技巧的論壇張貼非常初級的問題；反之亦然 3. 在太多的不同新聞組交叉張貼

⑧ 急求matlab圖像處理編程

a=imread('圖片『）
對a矩陣進行處理即可。

⑨ MATLAB數字圖像處理程序

窗函數設計低通濾波器：
fp=1000;
fc=1200;
as=100;
ap=1;
fs=22000;
wp=2*fp/fs;
wc=2*fc/fs;
N=ceil((as-7.95)/(14.36*(wc-wp)/2))+1;
beta=0.1102*(as-8.7);
window=Kaiser(N+1,beta);
b=fir1(N,wc,window);
freqz(b,1,512,fs);
結果：

高通濾波器：
fs=22000;
Wp=2*5000/fs;
Ws=2*4800/fs;
Ap=1;
As=100;
N=ceil(8*pi/(Wp-Ws))+1;
N=N+mod(N+1,2)+1;
Wc=(Wp+Ws)/2/pi;
h=fir1(N,Wc,'high');
omega=linspace(0,pi,512);
freqz(h,1,omega);
結果：

帶通濾波器：
fs=22000;
Wp1=2*1200/fs;
Wp2=2*3000/fs;
Wc1=2*1000/fs;
Wc2=2*3200/fs;
Ap=1;
As=100;
W1=(Wp1+Wc1)/2;
W2=(Wp2+Wc2)/2;
wdth=min((Wp1-Wc1),(Wc2-Wp2));
N=ceil(11*pi/wdth)+1;
b = fir1(N,[W1 W2]);
freqz(b,1,512,fs)
結果：

雙線性法設計低通濾波器：
fp=1000;
fc=1200;
as=100;
ap=1;
fs=22000;
wp=2*fp/fs;
wc=2*fc/fs; %歸一化截止頻率
[n,wn]=ellipord(wp,wc,ap,as);%求數字濾波器的最小階數和歸一化截止頻率
[b,a]=ellip(n,ap,as,wn);%求傳遞函數的分子分母系數
freqz(b,a,512,fs);
結果：

濾波：
d=filter(b,a,y);

⑩ matlab 圖像處理編程

你的提問也太簡便了吧，是不是來湊問題的？