数字图像处理实验 阈值分割算法.docx

?数字图像处理?实验
9。编写程序，实现阈值分割算法．
%9。编写程序，实现阈值分割算法．
%这段代码的想法是通过相邻两个像素的平均值的比拟来确定阈值的选取。
%通过f(i-1，j-1)，f(i，j)，f(x，+1，j+1)这三个两的元素end
end
Y=uint8(g2);%其他未被赋值的元素那么用原来的值填充。
imshow(Y);%显示自己编程运行的中值滤波
figure，imshow(g);
。编写程序，对图像进行局部直方图均衡化，并与全局直方图均衡化结果进行比拟．
%前面局部的全局直方图均衡化是直接利用书本的函数来实现的
%后半局部对图像进行分割，并对分割后的一个图像做直方图均衡化。
%我对于局部图像的理解是在原图像中取出一局部像素，
%因此就要对取出局部像素之外的像素赋值为0。
%从而得到局部图像，再对该图像做均衡化处理。
%局部图像均衡化处理与全局图像均衡化处理的差异取决于x的值
%如果x的值取得比拟大，大于原图像的像素点，那么局部图象那么与原图像差异不大clear;
A=imread('4。png');
%全局直方图均衡化
f=A(:，:，1);%显示A的色度分量
g=histeq(f);%对f做直方图均衡化处理
imshow(g);
title('对原始图像均衡化');
%局部直方图均衡化
%对一个图像进行分割
%分割后的图像进行直方图均衡化处理
x=390;%x为任意适宜的值。用于对图像分割
[m，n]=size(f);%Wf矩阵的行数和列数
f=double(f);
C=zeros(m，n);%fc成一个m行n列的矩阵
fori=1:m%i的取值从1到m，
forj=1:n%j的取值从j到n
iff(i，j)>x%对图像进行分割
C(i，j)=0;%象素大于x的将像素值改为0，
else%其余的像素点那么用原来的像素值
C(i，j)=f(i，j);
end
end
end
figure，imshow(mat2gray(C));%mat2gray对C做归一化处理。
h1=histeq(mat2gray(C));%寸归一化后的图像做均衡化处理
figure，imshow(h1)
title('对分割后图像做均衡化');
。编写程序，实现彩色图像的中值滤波增强．
%7。编写程序，实现彩色图像的中值滤波增强．
%对彩色图像进行中值滤波，思路是分别对R、G、B三幅图像进行中值滤
波，
%分别滤波完成之后再用cat函数将三幅图像连接起来，那么可以得到彩色图像的中值滤波函数。
%我是每幅彩色分量图像做一次中值滤波，因为不知道怎么去做这三幅图像
的一个循环，所以就相当于三幅图像复制了一份中值滤波的代码。
%其中中值滤布实现局部的代码是自己编程的一段中值滤波代码。
clear;
f=imread('Bluehills。jpg');
f=uint8(f);
R=f(:，:，1);%%l取R分量
G=f(:，:，2);煨取G分量
B=f(:，:，3);煨取G分量
subplot(2，3，1)，imshow(R);
subplot(2，3，2)，imshow(G);
subplot(2，3，3)，imshow(B);
%-对R分量图