图像处理——MATLAB

最新推荐文章于 2025-05-28 19:01:50 发布

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最新推荐文章于 2025-05-28 19:01:50 发布 · 1.7k 阅读

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#图像处理 #matlab

这篇博客探讨了使用MATLAB进行图像处理的技巧，包括读取'rose.tif'灰度图像，从中截取一半并显示，以及编写函数降低图像灰度分辨率，同时展示处理前后效果。此外，还解释了二维离散傅里叶变换的特点，讨论了低通和高通滤波在空间域的对应滤波器，并介绍了图像频域滤波的零值填充原因和步骤。最后，提到了去噪方法和自适应中值滤波器的优势。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.编写一个命令 m 文件，实现的功能是：
• 读入一幅灰度图像，假设为 ‘rose.tif’，并放在当前目录。
• 以图像的中心为中心，截取原图的二分之一，生成新图像。
• 在同一个窗口并排显示两幅图像。

Answer:

% hw2_2.m
I = imread(‘rose.tif’);     % 1 point
[M N] = size(I);                % 2 points
J = uint8(zeros(M/2, N/2));         % 2 points
J = I(M/2 - M/4 : M/2 + M/4,N/2 - N/4 : N/2 + M/4);  % 4 points
figure, subplot(121), imshow(I);            
subplot(122), imshow(J);

2.编写一个函数 m 文件，实现的功能是：将读入的灰度图像（只考虑 double 和uint8 class的图像）的灰度分辨率降低为原来的1/32（即原来的灰度级别 0~31 映射为 0，灰度级别 32~61 映射为 1，……）。然后在同一个窗口显示两幅图像。并返回新图像的矩阵，要求新图像的数据类型与输入图像的一致。

Answer:

function J = hw2_3(I)             % define the function, 1 point
if strcmp(class(I), 'double')   
    I_255 = I * 255;
else
    I_255 = double(I);
end                     % change values to 0~255,