matlab数字图像处理函数（更新）

最新推荐文章于 2023-05-30 08:59:49 发布

原创最新推荐文章于 2023-05-30 08:59:49 发布 · 1.1k 阅读

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本文深入探讨了图像处理的关键技术，包括从RGB图像转换为灰度图像，绘制图像直方图，进行直方图均衡化，边缘检测及增强，以及使用不同阈值进行图像分割。通过具体的MATLAB代码示例，读者可以学习如何实现这些图像处理操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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常见错误：变量名和函数名重名，比如常见max，和max函数

img=rgb2gray(img); RGB转灰度
imhist(i);画直方图
histeq(I);直方图均衡化
map = edge(I,‘sobel’,0.03);边缘检测edge(image,‘滤波器’,阈值）;
h1 = fspecial(‘sobel’) %边缘增强
I2=uint8(filter2(h1,I)); %filter2函数用于图像滤波,此处h是滤波参数（均值），I是要处理的图像。卷积滤波：I2=uint8(conv2(I,h));
imshow(I2)
imwrite(pic,filename)%存储图片
subplot(1,2,1);
imshow(J);title(‘原图像’);%一个figure显示
T3=graythresh(I)
BW=imbinarize(I,T3);%Otus阈值分割
BW2 = im2bw(I,150); %二值化