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🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
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⛄一、数字图像处理简介
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⛄二、部分源代码
clc;
[filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg'},'choose the picture');
str=[pathname, filename];
m=imread(str);
Input_Image=m(3:end-3,3:end-3);
[h, g]=imhist(Input_Image); % h 为像素个数,g 为灰度级
ff=double(Input_Image);
%/选择感兴趣区域具体程序段///
[M, N]=size(Input_Image);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%//输入300,得到初始阈值tg
tg=1;
for a=1:255
if (h(a)>300)&&(h(a+1)<300)
if tg<a
tg=a;
end
end
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%//查找[tg,tg+10]之间的最小值,确定阈值tg
sign=1000;
for a=tg:tg+10
if h(a)<sign
sign=h(a);
tg=a;
end
end
%根据所确定的全局阈值将原图像变成二值图像
X=zeros(M,N);
for i=1:M
for j=1:N
if Input_Image(i,j)>=tg
X(i,j)=1;
else
X(i,j)=0;
end
end
end
X=X~=0;
%标记连接成分(8邻域)
[LX ,XNum]=bwlabeln(X,8);
size(LX);
%以伪彩色的形式显示标记图像
RGBX=label2rgb(LX,@jet,‘k’);
%/
%寻找最大区域作为参考区域
[r1,c1]=find(LX==1);
[a,b]=size(r1);
MaxRegion=a;
Max_Region_flag=1;
Max_Region_r=r1;
Max_Region_c=c1;
for i=2:XNum
[r,c] = find(LX == i);
[a,b]=size®;
if a>MaxRegion
MaxRegion=a;
Max_Region_flag=i;
Max_Region_r=r;
Max_Region_c=c;
end
end
%确定参考区域的四个顶点坐标
rmin=min(min(Max_Region_r));
rmax=max(max(Max_Region_r));
cmin=min(min(Max_Region_c));
cmax=max(max(Max_Region_c));
%确定参考区域的行数和列数
Ref_row=rmax-rmin+1;
Ref_column=cmax-cmin+1;
%将参考区域图像赋给一个新的图像矩阵Ref_Image
Ref_Image=zeros(M,N);
for i=1:M
for j=1:N
if(i>rmin &&i<rmax &&j>cmin &&j<cmax)
Ref_Image(i,j)=Input_Image(i,j);
else
Ref_Image(i,j)=0;
end
end
end
%确定参考区域的宽和高
Ref_Height=rmax-rmin+1;
Ref_Width=cmax-cmin+1;
%确定感兴趣区域的宽和高以及四个顶点的坐标
ROI_Height=0.7Ref_Height;
ROI_Width=0.3Ref_Width;
ROIminr=rmin-ROI_Height;
ROImaxr=rmax+ROI_Height;
ROIminc=cmin-ROI_Width;
ROImaxc=cmax+ROI_Width;
%转换为整数
ROImaxr=round(ROImaxr);
ROIminr=round(ROIminr);
ROImaxc=round(ROImaxc);
ROIminc=round(ROIminc);
%处理边界问题
if ROIminr<0
ROIminr=1;
end
if ROImaxr>M
ROImaxr=M;
end
if ROIminc<0
ROIminc=1;
end
if ROImaxc>N
ROImaxc=N;
end
⛄三、运行结果
⛄四、matlab版本及参考文献
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]陈浩,方勇,朱大洲,王成,陈子龙.基于蚁群算法的玉米植株热红外图像边缘检测[J].农机化研究. 2015,37(06)
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
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