chap2 程序代码说明
P0201：MATLAB赋值 2 中的for循环 3 中
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P0201：MATLAB赋值
P0202：MATLAB中的for循环
P0203：MATLAB中的for循环和if条件
P0205：MATLAB图像处理的基本操作
P0206：MATLAB高级图像处理操作
P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像
P0208：二值图像的取反操作
P0209：用imshow函数显示图像
P0210：在同一个窗口内显示两幅图像
-Procedure Code Description P0201: MATLAB assignment P0202: MATLAB for loop in P0203: MATLAB for loop and if the condition P0205: MATLAB image processing basics P0206: MATLAB high-level image processing operations P0207: RGB image created according to a gray image P0208: binary image of the check against action P0209: use the imshow function to display images P0210: in the same window display two images
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&[] - 图像特征提取 梯度直方图 matlab代码 能提取图像特征向量。
&[] - LBP纹理特征提取算法。首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell），对于每个cell中的一个像素，将其环形邻域内的8个点（也可以是环形邻域多个点，如图 3&#8209 4. 应用LBP算法的三个邻域示例所示）进行顺时针或逆时针的比较，如果中心像素值比该邻点大，则将邻点赋值为1，否则赋值为0，
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在纹理图像中的应用
&[] - Edge detection is a feature of this Code and you can find out the edges of an image seamelessly using matlab by this code12.4.1 图像预处理_精通MATLAB混合编程_红黑联盟读书频道
12.4.1 图像预处理
本文所属图书&>&
本书详细讲解Visual C++和MATLAB混合编程各项技术和重点应用。本书从混合编程环境的搭建、混合开发中Visual C++和MATLAB必备基础知识讲解，详细讲解六种混合开发方式：Visual C++调用MATLAB Engine库、Visua...&&
针对CCD摄像头拍摄的每一帧图片，图像处理系统将利用图像采集卡进行模数转换，转换成数字图片后，为使图片达到图像分析要求而对原图片进行的一系列处理手段就是图像预处理过程。图像预处理包括图像的格式转换、图像滤波、图像编码以及图像存储与显示等环节。下面介绍各个图像预处理方法与MATLAB实现函数。
1．图像的读取、显示与保存
MATLAB提供了图像的读取与显示命令，常用的图像处理函数介绍可以参考11.3节、11.4节、11.5节的相关内容。在读取图像之前，应该先清除MATLAB所有工作空间中的变量，并关闭所有打开的图像窗口。在MATLAB命令窗口中输入以下命令：
然后，通过图像读取命令读取一幅图像，在MATLAB命令窗口输入以下命令：
I=imread('图像名')&& %被读取图像必须保存到MATLAB当前工作目录，图像名包括图像存储地址\ &&&&&&&&&&&&&&&&&& &&&&%图像名.后缀名
之后就可以通过调用显示图像命令显示该图像，在MATLAB命令窗口输入以下命令：
imshow(I)&&&&&&&& &&&%I为被读入图像的代表变量
在图像处理结束后，可以通过图像保存命令保存处理后的图像，在MATLAB命令窗口输入如下命令：
imwrite(I,'图像名')%I为需要保存的图像，图像名可以重新任意取定，同时也可以改变后缀名
然后，可以对图像进行保存。如果将图像imdata保存到磁盘中，并希望保存后的图像名为NewPic的PNG图像格式，则在MATLAB命令窗口输入如下命令：
&& imwrite(imdata,'NewPic.png')
用户可以在MATLAB当前使用路径下找到保存好的NewPic.png文件。
2．图像的格式转换
MATLAB支持索引色图像、灰度图像、二值图像、RGB图像和多帧图像阵列5种图像类型，同时也支持JPEG、PNG、GIF、BMP等图像文件格式的读、写和显示。对于绝大多数类型的图像，都需要进行图像的格式转换后才能进行其他图像预处理。例如，需要对一幅索引色图像进行滤波，就必须对图像进行格式转换，转换成灰度图像，再对图像的灰度进行滤波。如果不将索引色图像的格式进行转换，直接进行滤波处理，这些操作就没有意义。下面简要介绍MATLAB提供的图像转换的基本函数。
（1）rgb2ind()将RGB图像转换成索引色图像，其语法格式如下：
[X,map]= = rgb2ind ( I，n)
I表示被转换的RGB原图像，n为转换阈值，其取值范围为1～256。
（2）ind2rgb()将索引色图像转换成RGB图像，其语法格式如下：
RGB=ind2rgb(X，map)
X表示被转换的索引色图像，map是X的调色板。MATLAB的实际处理方式是创建一个三维数组，然后将索引色图像中与颜色对应的map值赋值给三维数组。
（3）rgb2gray ()将RGB图像转换成灰度图像，其语法格式如下：
I=rgb2gray(RGB)
该命令是将真彩色图像RGB转换成灰度图像I。
（4）ind2gray()将索引色图像转换成灰度图像，其语法格式如下：
I= ind2gray(X, map)
该命令是将具有调色板map的索引色图像X转换成为灰度图像I，但是在转换过程中去掉了原图像的色度和饱和度，只保留了图像的亮度信息。
（5）im2bw()通过设置阈值将RGB、索引色、灰度图像转换成二值图，其语法结构如下：
BW=im2bw(I, level)
其中，参数I可以是RGB图像、灰度图像和索引色图像，当是索引色图像时，I表示成X，map；level为转换阈值，转换阈值根据图像而不同，可以通过函数graythresh()求得。
（6）mat2gray()将数据矩阵转换成一幅灰度图像，其语法结构如下：
I=mat2gray(A, [a b])
该命令是按照指定的取值区间[a b]将数据矩阵A转换成灰度图像I，a对应灰度0，b对应灰度1。如果不设置指定区间，则MATLAB会自动默认矩阵中最小元素为0，最大元素为1。
（7）grayslice()通过设定阈值将灰度图像转换成索引色图像，其具体语法格式如下：
X=grayslice(I, n)
该命令是将灰度图像I均量化为n个等级，然后转换成伪彩色索引色图像X。
3．图像增强
在图像获取过程中，通常含有各种各样的噪声和畸变，这些噪声和畸变影响图像分析的质量，在图像进行分析之前，必须对图像进行质量改善处理。通常采用图像增强的方法来对图像质量进行改善。图像增强就是将图像中重要的特征有选择的突出，不重要的特征有选择的衰减，目的就是提高图像的清晰度以便于人与计算机分析处理，同时必须满足图像的复制和再现要求。
（1）灰度变换增强
灰度变换增强是根据某种目标条件，按一定变换关系逐点改变图像中每一个像素点的灰度值的方法。通过灰度变换可以达到对比度增强的效果。下面以对比度直方图均衡化方法为例介绍灰度变换增强的MATLAB实现方法。
直方图均衡化是一种使输出图像直方图近似服从均匀分布的变换方法。MATLAB提供的直方图均衡化的具体函数调用格式如下：
J=histeq(I, n)
J=adapthisteq(I)
第一个命令是直接将图像I进行直方图均衡化处理，后一行函数只是对图像I中的一个区域进行操作，又叫做自适应直方图均衡化处理。下面用两个例子来分别说明函数的使用方法及效果。
在MATLAB命令窗口输入以下代码：
&& I = imread('tire.tif');
&&J = histeq(I);
&&imshow(I);
&&figure, imshow(J)
原始图像如图12.3所示，程序运行结果如图12.4所示。
在MATLAB命令窗口中输入以下代码：
&& I = imread('tire.tif');
&&A = adapthisteq(I,'clipLimit',0.02,'Distribution','rayleigh');
&&figure, imshow(I);
&&figure, imshow(A);
原始图像如图12.5所示，程序运行结果如图12.6所示。
（2）空间域滤波增强
空间域滤波增强方法是在空间域中建立一个二维数组，对这个二维数组中的每一个元素的取值进行设定从而确定了一个具有某项功能的模板，再利用模板与图像的卷积操作，实现图像的滤波增强处理。MATLAB提供了多种滤波器函数，线性平滑滤波器函数的使用格式如下：
K=imfilter(J, h)
K1=wiener2(J,[a,b])
第一个命令是将图像J进行平均处理以实现抑制噪声的功能，但图像处理不好会变得模糊；第二个命令可以直接实现降低噪声的功能。
（3）频域滤波增强
频域滤波是将图像从空间域变换到频域，在图像的频域空间进行滤波处理，和空间滤波一样也是通过卷积运算来实现的。频域滤波方法有很多，包括低通滤波、高通滤波、带通和带阻滤波等。
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%三种分量RGB的分解fB=rgb(怎么给你形容呢:,。如rgb=imread(&#39,3);9;):&#92.jpg&#39,,:::,1);
%读入一幅图像 fR=rgb(,2);image\f;
% fG=rgb(:，这个参数的结构是l*m*n的一个矩阵
提问者评价
大致明白了，谢谢！
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