matlab图像处理与动画制作PPT.ppt

（2）裁剪： 图像裁剪函数imcrop调用格式： I=imcrop(X,rect) 例：图像裁剪 a=imread(lena.bmp); a1=imcrop(a,[100 100 300 200]); subplot(221); imshow(a); subplot(222); imshow(a1); subplot(223); imshow lena.bmp I=imcrop; subplot(224); imshow(I); */16 3、图像分析 （1）直方图均衡化 灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。直方图均衡化处理是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同，把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 例：直方图均衡化处理 I=imread(pout.tif); J=histeq(I);%均衡 subplot(221) imshow(I) title(原图) subplot(222) imshow(J) title(均衡化) subplot(223) imhist(I) title(原图直方图) subplot(224) imhist(J) title(均衡直方图) */16 （2）图像平滑 图像平滑的主要目的是减少图像噪声。图像噪声来自于多方面，有来自于系统外部的干扰（如电磁波或经电源窜进系统内部的外部噪声），也有来自于系统内部的干扰（如摄像机的热噪声，电器机械运动而产生的抖动噪声内部噪声）。实际获得的图像都因受到干扰而有噪声，噪声产生的原因决定了噪声分布的特性及与图像信号的关系。减少噪声的方法可以在空间域或在频率域处理。在空间域中进行时，基本方法就是求像素的平均值或中值；在频域中则运用低通滤波技术。 例：图像平滑处理 I=imread(eight.tif); J=imnoise(I,salt pepper,0.02); L=medfilt2(J,[3 3]); M=filter2(fspecial(average,5),J); subplot(334),imshow(I),title(原图) subplot(335),imshow(J),title(加噪) subplot(333),imshow(L),title(中值滤波) subplot(339),imshow(uint8(M)),title(邻域平均) */16 MATLAB图像处理和动画制作 简述 图像处理工具箱简述 图像处理 代数运算 几何运算 图像分析 动画制作 单幅多帧图像动画制作 多幅逐帧图像动画制作 多幅逐帧图像制作GIF */16 一、图像处理工具箱简述 图像处理工具箱以数字图像处理理论为基础，用MATLAB语言构造出一系列用于图像数据显式与处理的函数。它可以实现：代数运算；几何运算（缩放、剪裁等）；分析操作（边缘检测、四叉树分解等）；增强操作（亮度、直方图均衡、消噪）；图像变换（离散余弦、傅里叶）；领域处理；形态学处理；彩色图像处理等。 图像格式指的是存储图像文件采用的格式，有BMP、TIFF、JPEG、GIF、PCX、PSD、WMF等。 图像类型是指数组数值与像素颜色之间定义的关系，它与图像格式概念有所不同，MATLAB图像工具箱一般有二值图像、索引图像、灰度图像、RGB图像。 */16 二、图像处理 1、图像代数运算 （1）加法： 函数调用格式：Z=imadd(X，Y) 实现：图像+图像，图像+常数 例:加法运算 I=imread(rice.png); K=imread(cameraman.tif); J=imadd(I,80); M=imadd(I,K); subplot(231); imshow(I); title(原图); subplot(232); imshow(J); title(加标量); subplot(234); imshow(I); title(原图1); subplot(235); imshow(K); title(原图2); subplot(236); imshow(M); title(相加); */16 （2）减法： 检测图像变化及运动物体，作为许多图像处理工作的准备步骤。 函数调用格式： Z = imsubtract(X,Y) 实现：图像-图像，图像-常数 Z=imsubtract(a,b)%差值结果小于0的赋值为0，a和b大小相等 Z=imabsdiff(a,b)%差值结果取绝对值 例1：函数imsubtract()的应用 I=imread(1.tif); K=imread(2.tif); J=imsubtra