随笔分类 - Matlab
Matlab-图像分割之大津法（OTSU算法）
摘要：大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。 它被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法，计算简单，不受图像亮度和对比度的影响，因此在数字图像处理上得到了广泛的应用。它是按图像的灰度特性，将
Matlab-图像分割之区域生长法
摘要：区域增长是一种区域分割方法。假定区域的数目以及在每个区域中种子点的位置已知，则从该已知点开始，加上与已知点相似的邻近点形成一个区域。 (1)相似性准则可以是灰度级、彩色、组织、梯度或其它特性； (2)相似性的测度可以由所确定的阈值来判定。 (3)从满足检测准则的点开始，在各个方向上生长区域，如果其邻
Matlab-形态学滤波去除椒盐噪声实例
摘要：形态学滤波最基本的两个形态学操作是腐蚀和膨胀，其他的高级形态学操作是基于这两个基本的形态学操作进行的，比如开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽等。 需要注意的是，在Matlab中，亮值是目标物，暗值是背景点。 先上结果： 代码： %% 形态学去噪 P = imread('cameraman.jpg
Matlab-形态学运算
摘要：形态学是基于形状处理图像的一组广泛的图像处理运算。在形态学运算中，图像中的每个像素都基于其邻域中其他像素的值进行调整。通过选择邻域的大小和形状，可以构造对输入图像中的特定形状敏感的形态学运算。 创建形态学结构元素 strel() SE = strel(nhood) 创建一个具有指定邻域 nhood
Matlab-代码实现微分算子锐化
摘要：图像锐化的目的是使模糊的图像变清晰（这种模糊是在数据获取过程中，由于操作失误导致或经过特殊方法处理后的结果），增强图像的边缘等细节。图像锐化增强边缘的同时会增强噪声，因此一般先去除或减轻噪声，再进行锐化处理。图像锐化可以在空间域或频率域通过高通滤波来实现，即减弱或消除低频分量而不影响高频分量。空间域
Matlab-通过循环创建子图显示不同γ值的γ校正结果
摘要：由于数字显示设备的非线性转换特征，使得图像的显示与原始场景相比较而言发生偏暗或偏亮的现象，这个时候就可以采用γ校正进行处理，使图像的显示等于或接近原始场景。
