MATLAB图像处理命令

MATLAB图像处理命令

% imshow

imshow是用来显示图片的，如

>> I = imread('moon.tif');

>> figure,imshow(I);

而有时为了数据处理，要把读取的图片信息转化为更高的精度，

>> I = double(imread('moon.tif'));

为了保证精度，经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型。如果直接运行imshow(I)，我们会发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了。

有两个解决方法：

1> imshow(I/256); -----------将图像矩阵转化到0-1之间

2> imshow(I,[]);-----------自动调整数据的范围以便于显示.

从实验结果看两种方法都解决了问题，但是从显示的图像看，第二种方法显示的图像明暗黑白对比的强烈些！

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IMSHOW(I) displays the grayscale image I.

IMSHOW(I,[LOW HIGH]) displays the grayscale image I, specifying the display

range for I in [LOW HIGH]. The value LOW (and any value less than LOW) displays as black, the value HIGH (and any value greater than HIGH) displays as white. Values in between are displayed as intermediate shades of gray,using the default number of gray levels.

If you use an empty matrix ([]) for[LOW HIGH], IMSHOW uses [min(I(:)) max(I(:))]; that is, the minimum value in I is displayed as black, and the maximum value is displayed as white.

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图像为y,为何用imshow(uint8(y))和imshow(y,[])时的图像显示结果不同？

回答:

imshow(uint8(y))是按照256级灰度显示y得绝对数据。0表示黑色，255表示白色，y 中大于255的值强制为255。

imshow(y,[])，将y中的最小值看作0(black)，最大值看作255(white) -->增加图像的对比度。

所以两者不同。

% padarray

功能：填充图像或填充数组。

用法：B = padarray(A,padsize,padval,direction)

A为输入图像，B为填充后的图像,

padsize给出了给出了填充的行数和列数，通常用[r c]来表示,

padval和direction分别表示填充方法和方向。

它们的具体值和描述如下：

padval：'symmetric' 表示图像大小通过围绕边界进行镜像反射来扩展；

'replicate' 表示图像大小通过复制外边界中的值来扩展；

'circular' 图像大小通过将图像看成是一个二维周期函数的一个周期来进行扩展。

direction：'pre' 表示在每一维的第一个元素前填充；

'post' 表示在每一维的最后一个元素后填充；

'both' 表示在每一维的第一个元素前和最后一个元素后填充，此项为默认值。

若参量中不包括direction，则默认值为'both';若参量中不包含padval，则默认用零来填充。若参量中不包括任何参数，则默认填充为零且方向为'both'。在计算结束时，图像会被修剪成原始大小。

举例：

A = [1 2; 3 4];

B = padarray(A,[3 2],'replicate','post')

imfinfo

imfinfo函数用于读取图象文件的有关信息，其语法格式为

imfinfo(filename,fmt)

imfinfo函数返回一个结构info，它反映了该图象的各方面信息，其主要数据包括：文件名（路径）、文件格式、文件格式版本号、文件的修改时间、文件的大小、文件的长度、文件的宽度、每个像素的位数、图象的类型等。

imhist

MATLAB图象处理工具箱提供了imhist函数来计算和显示图象的直方图，imhist函数的语法格式为：

imhist(I,n)

imhist(X,map)

其中imhist(I,n)计算和显示灰度图象I的直方图，n为指定的灰度级数目，默认值为256。imhist(X,map)计算和显示索引色图象X的直方图，map为调色板。

例：

I = imread('rice.tif');

imshow(I)

figure, imhist(I)

imadjust —>对比度增强

如果原图象f(x,y)的灰度范围是[m，M]，我们希望调整后的图象g(x,y)的灰度范围是[n，N]，那么下述变换就可以实现这一要求。

MATLAB图象处理工具箱中提供的imadjust函数，可以实现上述的线性变换对比度增强。Imadjust函数的语法格式为：

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])

J = imadjust(I,[low_in high_in],[low_out high_out])返回图象I经过直方图调整后的图象J，[low_in high_in]为原图象中要变换的灰度范围，[low_out high_out]指定了变换后的灰度范围。

例：

I = imread('pout.tif');

J = imadjust(I,[0.3 0.7],[]);

imshow(I), figure, imshow(J)

imresize

几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。这种运算可以被看成是将（各）物体在图像内移动。一个几何运算需要两个独立的算法。首先，需要一个算法来定义空间变换本身，用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置，即每个像素的“运动”。同时，还需要一个用于灰度插值的算法，这是因为，在一般情况下，输入图像的位置坐标(x,y)为整数，而输出图像的位置坐标为非整数，反过来也如此。因此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。MATLAB提供了一些函数实现这些功能。

插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线，用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。

最近邻插值是最简便的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时，最近邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。

双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。

双三次插值的插值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。它的插值效果比较好，但相应的计算量也比较大。

MATLAB图像处理工具箱中的函数imresize可以用上述的3种方法对图像进行插值缩放，如果不指定插值方法，则默认为最邻近插值法。

Imresize函数的语法格式为：

B = imresize(A,m,method)

参数method用于指定插值的方法，可选用的值为'nearest'（最邻近法），'bilinear'（双线性插值），'bicubic'（双三次插值），默认为'nearest'。

B = imresize(A,m,method)返回原图A的m倍放大的图像（m小于1时效果是缩小）。imnoise

在MATLAB中提供了给图像加入噪声的函数imnoise

imnoise的语法格式为

J = imnoise(I,type)

J = imnoise(I,type,parameters)

其中J = imnoise(I,type)返回对原始图像I添加典型噪声的有噪图像J。

参数type和parameters用于确定噪声的类型和相应的参数。

下面的命令是对图像eight.tif分别加入高斯噪声、椒盐噪声和乘性噪声，其结果如图所示：例：

I=imread('eight.tif');

J1=imnoise(I,'gaussian',0,0.02);

J2=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);

J3=imnoise(I,'speckle',0.02);

subplot(2,2,1),imshow(I),title('原图像');

subplot(2,2,2),imshow(J1),title('加高斯噪声');

subplot(2,2,3),imshow(J2),title('加椒盐噪声');

subplot(2,2,4),imshow(J3),title('加乘性噪声');

MATLAB提供的快速傅立叶变换函数

（1）fft2

fft2函数用于计算二维快速傅立叶变换，其语法格式为：

B = fft2(I)

B = fft2(I)返回图象I的二维fft变换矩阵，输入图象I和输出图象B大小相同。

例如，计算图象的二维傅立叶变换，并显示其幅值的结果，其命令格式如下

load imdemos saturn2

imshow(saturn2)

B = fftshift(fft2(saturn2));

imshow(log(abs(B)),[],'notruesize')

（2）fftshift

MATLAB提供的fftshift函数用于将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心，其语法格式为：

B = fftshift(I)

对于矩阵I，B = fftshift(I)将I的一、三象限和二、四象限进行互换。

（3）ifft2

ifft2函数用于计算图象的二维傅立叶反变换，其语法格式为：

B = ifft2(I)

B = ifft2(A)返回图象I的二维傅立叶反变换矩阵，输入图象I和输出图象B大小相同。其语法格式含义与fft2函数的语法格式相同，可以参考fft2函数的说明。

conv2

MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2，其语法格式为：

C = conv2(A,B)

C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C。若A为ma×na的矩阵，B为mb×nb的矩阵，则C的大小为(ma+mb+1)×(na+nb+1)。

例：

A=magic(5)

A =

17 24 1 8 15

23 5 7 14 16

4 6 13 20 22

10 12 19 21 3

11 18 25 2 9

>> B=[1 2 1 ;0 2 0;3 1 3]

B =

1 2 1

0 2 0

3 1 3

>> C=conv2(A,B)

C =

17 58 66 34 32 38 15

23 85 88 35 67 76 16

55 149 117 163 159 135 67

79 78 160 161 187 129 51

23 82 153 199 205 108 75

30 68 135 168 91 84 9

33 65 126 85 104 15 27

imfilter

语法：g=imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)

说明：此函数用指定的模板实现对指定图像的空间滤波。f为待进行空间滤波的图像，w为滤波模板

滤波类型(filtering_mode)

'corr'滤波器通过使用相关来完成。该值是默认值。

'conv'滤波器通过使用卷积来完成

边界填充选项(boundary_options)

P输入图像的边界通过用值P来扩展。P的默认值为0。

'replicate'图像大小通过复制外边界的值来扩展。

'symmetric'图像大小通过反射其边界来扩展。

'circular'图像大小通过将图像看成是二维周期函数的一个周期来扩展

大小选项(size_options)

'full'输出图像的大小与被填充后图像的大小相同

'same'输出图像的大小与输入图像的大小相同

注：imfilter与filter2区别

imfilter 可进行多维图像（RGB等）进行空间滤波，且可选参数较多

filter2 只能对二维图像（灰度图）进行空间滤波

%例程

clc

originalRGB = imread('peppers.png');

h = fspecial('laplacian');

filteredRGB = imfilter(originalRGB,h);

figure, imshow(originalRGB)

figure, imshow(filteredRGB)

filter2

MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为：Y = filter2(h,X)

其中Y = filter2(h,X)返回图像X经滤波算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小相同。其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算。

fspecial

fspecial函数用于创建预定义的滤波算子（掩膜），其语法格式为：

h = fspecial(type)

h = fspecial(type,parameters)

参数type制定算子类型，parameters指定相应的参数，具体格式为：

type='average'，fspecial('average',[r c])，大小为rxc的矩形均值滤波器，默认值为[3 3]。type= 'gaussian'，fspecial('gaussian',[r c],sigma)，大小为rxc的高斯低通滤波器，参数有两个，[r c]表示模版尺寸，默认值为[3 3]，sigma表示滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5。

type= 'laplacian'，fspecial('laplacian',alpha)大小为3x3为拉普拉斯滤波器，参数为alpha，用于控制拉普拉斯算子的形状，取值范围为[0,1]，默认值为0.2。

type= 'log'，fspecial('log',[r c],sigma)，为拉普拉斯-高斯(LoG)算子，参数有两个，[r c]表示模版尺寸，默认值为[5 5]，sigma为滤波器的标准差，单位为像素，默认值为0.5 type= 'prewitt'，fspecial('prewitt')，大小为为3x3的prewitt算子掩膜Pv，它仅为垂直梯度（并非计算完整的Prewitt梯度），用于边缘提取，水平梯度掩膜为其转置。

type= 'sobel'，fspecial('sobel')，为著名的sobel算子，大小为为3x3的sobel算子掩膜Sv，仅为垂直梯度（并非计算完整的Sobel梯度），用于边缘提取，水平梯度掩膜为其转置。type= 'unsharp'，为对比度增强滤波器，参数alpha用于控制滤波器的形状，范围为[0,1]，默认值为0.2。

注：fspecial仅仅是定义了滤波算子h，要想进行以该算子为掩膜的二维图像卷积运算（滤波），还需要使用filter2。

综合例程：

clc

%对原图象进行加噪

A=imread('cameraman.tif');

B=imnoise(A,'salt & pepper') ;

%用fspecial和filter2命令实现'gaussian','laplacian'滤波

h=fspecial('gaussian',[3,3],0.5)% 定义滤波算子h

X=filter2(h,B)/255;% 卷积/滤波运算

figure,imshow(X),title('gaussian滤波');

k=fspecial('laplacian',0.2)% 定义滤波算子k

Y=filter2(k,B);

figure,imshow(Y),title('laplacian滤波');

medfilt2

在MATLAB图像处理工具箱中，提供了medfilt2函数用于实现中值滤波。

medfilt2函数的语法格式为：

B = medfilt2(A) 用3×3的滤波窗口对图像A进行中值滤波。

B = medfilt2(A,[m n]) 用指定大小为m×n的窗口对图像A进行中值滤波。edge

MATLAB的图像处理工具箱中提供的edge函数可以实现检测边缘的功能，其语法格式如下：

BW = edge(I,'sobel')

BW = edge(I,'sobel',direction)

BW = edge(I,'roberts')

BW = edge(I,'log')

这里BW = edge(I,'sobel')采用Sobel算子进行边缘检测。BW = edge(I,'sobel',direction)可以指定算子方向，即：

direction=’horizontal’，为水平方向；

direction=’vertical’，为垂直方向；

direction=’both’，为水平和垂直两个方向。

BW = edge(I,'roberts')和BW = edge(I,'log')分别为用Roberts算子和拉普拉斯高斯算子进行边缘检测。

例：用三种算子进行边缘检测。

I=imread('eight.tif');

imshow(I)

BW1=edge(I,'roberts');

figure ,imshow(BW1),title('用Roberts算子')

BW2=edge(I,'sobel');

figure,imshow(BW2),title('用Sobel算子')

BW3=edge(I,'log');

figure,imshow(BW3),title('用拉普拉斯高斯算子')

数字图像处理_旋转与幅度谱(含MATLAB代码)

数字图像处理实验一 15生医 一、实验内容 产生右图所示图像 f1(m,n)，其中图像大小为256 ×256，中间亮条为128×32，暗处=0，亮处=100。 对其进行FFT： ①同屏显示原图f1(m,n)和FFT(f1)的幅度谱图； ②若令f2(m,n)=（-1）^（m+n）f1(m,n)，重复 以上过程，比较二者幅度谱的异同，简述理由； ③若将f2(m,n)顺时针旋转90度得到f3(m,n)，试显示FFT(f3)的 幅度谱，并与FFT(f2)的幅度谱进行比较； ④若将f1(m,n) 顺时针旋转90度得到f4(m,n)，令f5(m,n) = f1(m,n) + f4(m,n)，试显示FFT(f5)的幅度谱，指出其与 FFT(f1)和FFT(f4)的关系； ⑤若令f6(m,n)=f2(m,n)+f3(m,n)，试显示FFT(f6)的幅度谱，并指出其与 FFT(f2)和FFT(f3)的关系，比较FFT(f6)和FFT(f5)的幅度谱。 二、运行环境 MATLAB R2014a 三、运行结果及分析 1.同屏显示原图f1(m,n)和FFT(f1)的幅度谱图：

50100150200250 100150200250 50100150200250 100150200250 2.令f2(m,n)=（-1）^（m+n ）f1(m,n)，对其进行FFT ，比较f2与f1幅度谱的异同，简述理由： 50100150200250 100150200250 50100150200250 100150200250 异同及理由：①空域：f2由于前边乘了系数（-1）^（m+n ），导致灰度值有正有负，而在MATLAB 的imshow 函数中默认把负值变为0（有些情况是取反），所以形成了如左图所示的黑白花纹。②频域：FFT(2)

数字图像处理MATLAB函数源代码

数字图像处理MATLAB函数源代码MATLAB函数源代码 function varargout = DIP(varargin) % DIP MATLAB code for DIP.fig % DIP, by itself, creates a new DIP or raises the existing % singleton*. % % Edit the above text to modify the response to help DIP % Last Modified by GUIDE v2.5 27-May-2012 11:43:05 gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @DIP_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @DIP_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end

数字图像处理四个实验报告,带有源程序

数字图像处理 实验指导书 学院：通信与电子工程学院 专业：电子信息工程 班级： 学号： 姓名： XX理工大学

实验一 MATLAB数字图像处理初步 一、实验目的与要求 1．熟悉及掌握在MATLAB中能够处理哪些格式图像。 2．熟练掌握在MATLAB中如何读取图像。 3．掌握如何利用MATLAB来获取图像的大小、颜色、高度、宽度等等相关信息。 4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存储一幅图像的方法。 5．图像间如何转化。 二、实验原理及知识点 1、数字图像的表示和类别 一幅图像可以被定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标，f 在任何坐标处(x,y)处的振幅称为图像在该点的亮度。灰度是用来表示黑白图像亮度的一个术语，而彩色图像是由单个二维图像组合形成的。例如，在RGB彩色系统中，一幅彩色图像是由三幅独立的分量图像(红、绿、蓝)组成的。因此，许多为黑白图像处理开发的技术适用于彩色图像处理，方法是分别处理三副独立的分量图像即可。 图像关于x和y坐标以及振幅连续。要将这样的一幅图像转化为数字形式，就要求数字化坐标和振幅。将坐标值数字化成为取样；将振幅数字化成为量化。采样和量化的过程如图1所示。因此，当f的x、y分量和振幅都是有限且离散的量时，称该图像为数字图像。 作为MATLAB基本数据类型的数值数组本身十分适于表达图像，矩阵的元素和图像的像素之间有着十分自然的对应关系。 图1 图像的采样和量化 根据图像数据矩阵解释方法的不同，MA TLAB把其处理为4类： 亮度图像(Intensity images) 二值图像(Binary images) 索引图像(Indexed images) RGB图像(RGB images)

非常全非常详细的MATLAB数字图像处理技术

MATＬAＢ数字图像处理 1 概述 ＢW=ｄitheｒ(I)灰度转成二值图； Ｘ=ｄitｈer（RＧB,ｍap)RＧB转成灰度图，用户需要提供一个Cｏlorｍap; ［X，maｐ]＝grａy2inｄ(Ｉ,n)灰度到索引; [X,mａp]=grａy２ｉnd（BＷ,n)二值图到索引，ｍap可由grａｙ(n）产生。灰度图n 默认64，二值图默认２; X=grａylｉce（I,n）灰度图到索引图，门限１/n,2/ｎ,…,(n-1）／n,X=graｙlｉｃe(I，ｖ)给定门限向量v； BW=im２bw(I,levｅl)灰度图I到二值图； BW=im2bw(Ｘ,map,levｅl)索引图X到二值图；ｌevel是阈值门限，超过像素为1,其余置0,lｅvｅl在[0,1]之间。 ＢW=im2ｂｗ(RGＢ,leｖｅl)ＲＧＢ到二值图; I=iｎd2gray（Ｘ,mａp)索引图到灰度图; RＧＢ=ind2rｇb(Ｘ,maｐ）索引图到ＲGB; I＝ｒgb２gray(RGB)RGB到灰度图。 2 图像运算 2.１图像的读写 MATLAＢ支持的图像格式有bｍp，gif,ico,jｐｇ，png，cur，ｐcx,xwd和tｉf。 读取(imread): [1］Ａ=imreaｄ(fｉlenaｍe,fmt) ［2] [Ｘ,ｍaｐ］=imrｅad（ｆiｌｅｎame,fｍt） ［3] ［…]＝iｍｒead（ｆiｌｅnamｅ) ［4] […]=imread(UＲL,…) 说明:filenａme是图像文件名,如果不在搜索路径下应是图像的全路径,fmｔ是图像文件扩展名字符串。前者可读入二值图、灰度图、彩图(主要是RGＢ);第二个读入索引图，map 为索引图对应的Ｃolormap,即其相关联的颜色映射表，若不是索引图则ｍap为空。URＬ表示引自Ｉntｅrnet ＵRL中的图像。 写入(iｍｗrite): [1] R=imwrite(A,fileｎaｍe，fｍｔ)； [2] Ｒ=imwriｔe(X,map,fiｌename,ｆmt); [３] R＝ｉｍwritｅ(…,filenaｍｅ); [4] R=iｍｗrite(…，Param1,Val1,Pａraｍ2,Vａl2) 说明:针对第四个,该语句用于指定ＨDF,JPEＧ,PBＭ,PGM,PNG,PPM,ＴIＦＦ等类型输出文件的不同参数。例如ＨDF的Qualｉtｙ,Compreｓｓioｎ,ＷｒｉｔeMode;JPEＧ的BiｔＤｅpｔh，Cｏmｍent：Ｅmｐtｙor not，Mode:ｌossy oｒｌossless，Quality等。 ２．2 图像的显示 方法1：使用Imaｇe Viｅwer(图像浏览器），即运用imｖiｅw函数。

matlab图像处理代码

附录 ＭＡＴＬＡＢ图像处理命令　 １．ａｐｐｌｙｌｕｔ　 功能： 在二进制图像中利用lookup表进行边沿操作。 语法： A = applylut(BW,lut) 举例 lut = makelut('sum(x(:)) == 4',2); BW1 = imread('text.tif'); BW2 = applylut(BW1,lut); imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相关命令： makelut ２．ｂｅｓｔｂｌｋ　 功能： 确定进行块操作的块大小。 语法： siz = bestblk([m n],k) [mb,nb] = bestblk([m n],k) 举例 siz = bestblk([640 800],72) siz = 64 50 相关命令： blkproc ３．ｂｌｋｐｒｏｃ　 功能：

MATLAB 高级应用——图形及影像处理 320 实现图像的显式块操作。 语法： B = blkproc(A,[m n],fun) B = blkproc(A,[m n],fun,P1,P2,...) B = blkproc(A,[m n],[mborder nborder],fun,...) B = blkproc(A,'indexed',...) 举例 I = imread('alumgrns.tif'); I2 = blkproc(I,[8 8],'std2(x)*ones(size(x))'); imshow(I) figure, imshow(I2,[]); 相关命令： colfilt, nlfilter,inline ４．ｂｒｉｇｈｔｅｎ　 功能： 增加或降低颜色映像表的亮度。 语法： brighten(beta) newmap = brighten(beta) newmap = brighten(map,beta) brighten(fig,beta) 相关命令： imadjust, rgbplot ５．ｂｗａｒｅａ　 功能： 计算二进制图像对象的面积。 语法： total = bwarea(BW) 举例 BW = imread('circles.tif'); imshow(BW);

数字图像处理及matlab实现源代码【1】

% *-*--*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*图像处理*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* %{ % （一）图像文件的读/写 A=imread('drum.jpg'); % 读入图像 imshow(A); % 显示图像 imwrite(A,'drum.jpg'); info=imfinfo('drum.jpg') % 查询图像文件信息 % 用colorbar函数将颜色条添加到坐标轴对象中 RGB=imread('drum.jpg'); I=rgb2gray(RGB); % 把RGB图像转换成灰度图像 h=[1 2 1;0 0 0;-1 -2 -1]; I2=filter2(h,I); imshow(I2,[]); colorbar('vert') % 将颜色条添加到坐标轴对象中 % wrap函数将图像作为纹理进行映射 A=imread('4.jpg'); imshow(A); I=rgb2gray(RGB); [x,y,z]=sphere; warp(x,y,z,I); % 用warp函数将图像作为纹理进行映射 %} % subimage函数实现一个图形窗口中显示多幅图像 RGB=imread('drum.jpg'); I=rgb2gray(RGB); subplot(1,2,1); subimage(RGB); % subimage函数实现一个图形窗口中显示多幅图像subplot(1,2,2),subimage(I); % *-*--*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*图像处理*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-*-* % （二）图像处理的基本操作 % ----------------图像代数运算------------------ %{ % imadd函数实现两幅图像的相加或给一幅图像加上一个常数 % 给图像每个像素都增加亮度 I=imread('4.jpg'); J=imadd(I,100); % 给图像增加亮度 subplot(1,2,1),imshow(I);title('原图'); subplot(1,2,2),imshow(J);title('增加亮度图'); % % imsubtract函数实现将一幅图像从另一个图像中减去或减去一个常数I=imread('drum.jpg'); J=imsubtract(I,100); % 给图像减去亮度 subplot(1,2,1),imshow(I);

数字图像处理实验指导书模板

《数字图像处理》实验指导书 编写: 罗建军 海南大学三亚学院 10月

目录 一、概述 ....................................................................... 错误!未定义书签。 二、建立程序框架 ....................................................... 错误!未定义书签。 三、建立图像类 ........................................................... 错误!未定义书签。 四、定义图像文档实现图像读/写.............................. 错误!未定义书签。 五、实现图像显示 ....................................................... 错误!未定义书签。 六、建立图像处理类................................................... 错误!未定义书签。 七、实现颜色处理功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 亮度处理................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 对比度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (三) 色阶处理................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 伽马变换................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 饱和度处理............................................................. 错误!未定义书签。 (六) 色调处理................................................................. 错误!未定义书签。 八、实现几何变换功能............................................... 错误!未定义书签。 (一) 图像缩放................................................................. 错误!未定义书签。 (二) 旋转......................................................................... 错误!未定义书签。 (三) 水平镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (四) 垂直镜像................................................................. 错误!未定义书签。 (五) 右转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (六) 左转90度................................................................. 错误!未定义书签。 (七) 旋转180度............................................................... 错误!未定义书签。 九、实现平滑锐化功能............................................... 错误!未定义书签。 十、图像处理扩展编程............................................... 错误!未定义书签。

基于Matlab基本图像处理程序

图像读入 ●从图形文件中读入图像 imread Syntax: A = imread(filename, fmt) filename：指定的灰度或彩色图像文件的完整路径和文件名。 fmt:指定图形文件的格式所对应的标准扩展名。如果imread没有找到filename所制定的文件,会尝试查找一个名为filename.fmt的文件。 A：包含图像矩阵的矩阵。对于灰度图像,它是一个M行N列的矩阵。如果文件包含 RGB真彩图像,则是m*n*3的矩阵。 ●对于索引图像，格式[X, map] = imread(filename, fmt) X：图像数据矩阵。 MAP：颜色索引表 图像的显示 ●imshow函数：显示工作区或图像文件中的图像 ●Syntax： imshow(I) %I是要现实的灰度图像矩阵 imshow(I,[low high]，param1, val1, param2, val2,...) %I是要现实的灰度图像矩阵，指定要显示的灰度范围，后面的参数指定显示图像的特定参数 imshow(RGB) imshow(BW) imshow(X,map) %map颜色索引表 imshow(filename) himage = imshow(...) ●操作：读取并显示图像 I=imread('C:\Users\fanjinfei\Desktop\baby.bmp');%读取图像数据 imshow(I);%显示原图像 图像增强 一．图像的全局描述 直方图（Histogram）：是一种对数据分布情况的图形表示，是一种二维统计图表，它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。 图像直方图（Image Histogram）：是表示数字图像中亮度分布的直方图，用来描述图象灰度值，标绘了图像中每个亮度值的像素数。 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。描述了一幅图像的灰度级统计信息。是一个二维图，横坐标为图像中各个像素点的灰度级别，纵坐标表示具有各个灰度级别的像素在图像中出现的次数或概率。 归一化直方图：直接反应不同灰度级出现的比率。纵坐标表示具有各个灰度级别的像

数字图像处理matlab代码

一、编写程序完成不同滤波器的图像频域降噪和边缘增强的算法并进行比较，得出结论。 1、不同滤波器的频域降噪 1.1 理想低通滤波器(ILPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4)); %将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n1=floor(M/2); %对M/2进行取整 n2=floor(N/2); %对N/2进行取整 d0=40; %初始化d0 for i=1:M for j=1:N d=sqrt((i-n1)^2+(j-n2)^2); %点（i,j）到傅立叶变换中心的距离 if d<=d0 %点（i,j）在通带内的情况 h=1; %通带变换函数 else %点（i,j）在阻带内的情况 h=0; %阻带变换函数 end s(i,j)=h*s(i,j); %ILPF滤波后的频域表示

end end s=ifftshift(s); %对s进行反FFT移动 s=im2uint8(real(ifft2(s))); %对s进行二维反离散的Fourier变换后，取复 数的实部转化为无符号8位整数 subplot(1,3,3); %创建图形图像对象 imshow(s); %显示ILPF滤波后的图像 title('ILPF滤波后的图像（d=40）'); 运行结果： 1.2 二阶巴特沃斯低通滤波器(BLPF) I1=imread('eight.tif'); %读取图像 I2=im2double(I1); I3=imnoise(I2,'gaussian',0.01); I4=imnoise(I3,'salt & pepper',0.01); figure,subplot(1,3,1); imshow(I2) %显示灰度图像 title('原始图像'); %为图像添加标题 subplot(1,3,2); imshow(I4) %加入混合躁声后显示图像 title('加噪后的图像'); s=fftshift(fft2(I4));%将灰度图像的二维不连续Fourier 变换的零频率成分 移到频谱的中心 [M,N]=size(s); %分别返回s的行数到M中，列数到N中n=2; %对n赋初值

数字图像处理程序

数字图像处理程序

数字图像处理实验 图像处理实验（一）直方图 灰度变换是图像增强的一种重要手段，使图像对比度扩展，图像更加清晰，特 征更加明显。 灰度级的直方图给出了一幅图像概貌的描述，通过修改灰度直方图来得到图像 增强。 1、灰度直方图 （1）计算出一幅灰度图像的直方图 clear close all I=imread('004.bmp'); imhist(I) title('实验一（1）直方图'); （2）对灰度图像进行简单的灰度线形变换， figure subplot(2,2,1) imshow(I); title('试验2-灰度线性变换'); subplot(2,2,2) histeq(I); （3）看其直方图的对应变化和图像对比度的变化。 原图像 f(m,n) 的灰度范围 [a,b] 线形变换为图像 g(m,n),灰度范围[a’,b’]公式：g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a) figure subplot(2,2,1) imshow(I) J=imadjust(I,[0.3,0.7],[0,1],1); title(' 实验一（3）用g(m,n)=a’+(b’-a’)* f(m,n) /(b-a)进行变换 '); subplot(2,2,2) imshow(J) subplot(2,2,3) imshow(I) J=imadjust(I,[0.5 0.8],[0,1],1); subplot(2,2,4) imshow(J) (4) 图像二值化（选取一个域值，(5) 将图像变为黑白图像） figure subplot(2,2,1)

matlab 图像处理报告

《 MATLAB 实践》 课程设计 学生姓名： 学号： 专业班级： 指导教师： 二○○九年三月十三日

1.设计目的…………………………………………………第 3页 2.题目分析…………………………………………………第3 页 3.总体设计…………………………………………………第4 页 4.具体设计…………………………………………………第 6页 5.结果分析…………………………………………………第 20页 6.心得体会…………………………………………………第 20页 7.参考书目…………………………………………………第 20页

1 课程设计的目的： 综合运用MATLAB工具箱实现图像处理的GUI程序设计。 2、题目分析 课程设计的基本要求 1）熟悉和掌握MATLAB 程序设计方法 2）掌握MATLAB GUI 程序设计 3）学习和熟悉MATLAB图像处理工具箱 4）学会运用MATLAB工具箱对图像进行处理和分析 课程设计的内容 学习MATLAB GUI程序设计，利用MATLAB图像处理工具箱，设计和实现自己的Photoshop 。要求：按照软件工程方法，根据需求进行程序的功能分析和界面设计，给出设计详细说明。然后按照自己拟定的功能要求进行程序设计和调试。 以下几点是程序必须实现的功能。 1）图像的读取和保存。 2）设计图形用户界面，让用户能够对图像进行任意的亮度和对比度变化调整，显示和对比变换前后的图像。 3）设计图形用户界面，让用户能够用鼠标选取图像感兴趣区域，显示和保存该选择区域。 4）编写程序通过最近邻插值和双线性插值等算法将用户所选取的图像区域进行放大和缩小整数倍的操作，并保存，比较几种插值的效果。 5）图像直方图统计和直方图均衡，要求显示直方图统计，比较直方图均衡后的效果。 6）能对图像加入各种噪声，并通过几种滤波算法实现去噪并显示结果。比较去噪效果。

图像处理实例(含Matlab代码)

信号与系统实验报告——图像处理 学院：信息科学与工程学院 专业：2014级通信工程 组长：** 组员：** 2017.01.02

目录 目录 (2) 实验一图像一的细胞计数 (3) 一、实验内容及步骤 (3) 二、Matlab程序代码 (3) 三、数据及结果 (4) 实验二图像二的图形结构提取 (5) 一、实验内容及步骤 (5) 二、Matlab程序代码 (5) 三、数据及结果 (6) 实验三图像三的图形结构提取 (7) 一、实验内容及步骤 (7) 二、Matlab程序代码 (7) 三、数据及结果 (8) 实验四图像四的傅里叶变化及巴特沃斯低通滤波 (9) 一、实验内容及步骤 (9) 二、Matlab程序代码 (9) 三、数据及结果 (10) 实验五图像五的空间域滤波与频域滤波 (11) 一、实验内容及步骤 (11) 二、Matlab程序代码 (11) 三、数据及结果 (12)

实验一图像一的细胞计数 一、实验内容及步骤 将该图形进行一系列处理，计算得到途中清晰可见细胞的个数。 首先，由于原图为RGB三色图像处理起来较为麻烦，所以转为灰度图，再进行二值化化为黑白图像，得到二值化图像之后进行中值滤波得到细胞分布的初步图像，为了方便计数对图像取反，这时进行一次计数，发现得到的个数远远多于实际个数，这时在进行一次中值滤波，去掉一些不清晰的像素点，剩下的应该为较为清晰的细胞个数，再次计数得到大致结果。 二、Matlab程序代码 clear;close all; Image = imread('1.jpg'); figure,imshow(Image),title('原图'); Image=rgb2gray(Image); figure,imshow(Image),title('灰度图'); Theshold = graythresh(Image); Image_BW = im2bw(Image,Theshold); Reverse_Image_BW22=~Image_BW; figure,imshow(Image_BW),title('二值化图像'); Image_BW_medfilt= medfilt2(Image_BW,[3 3]); figure,imshow(Image_BW_medfilt),title('中值滤波后的二值化图像'); Reverse_Image_BW = ~Image_BW_medfilt; figure,imshow(Reverse_Image_BW),title('图象取反'); Image_BW_medfilt2= medfilt2(Reverse_Image_BW,[20 20]); figure,imshow(Image_BW_medfilt2),title('第二次中值滤波的二值化图像'); [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt,8);Number [Label, Number]=bwlabel(Image_BW_medfilt2,8);Number

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验报告

实验一数字图像处理编程基础 一、实验目的 1. 了解MA TLAB图像处理工具箱； 2. 掌握MA TLAB的基本应用方法； 3. 掌握MA TLAB图像存储/图像数据类型/图像类型； 4. 掌握图像文件的读/写/信息查询； 5. 掌握图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法； 6. 编程实现图像类型间的转换。 二、实验内容 1. 实现对图像文件的读/写/信息查询，图像显示--显示多幅图像、4种图像类型的显示方法、图像类型间的转换。 2. 运行图像处理程序，并保存处理结果图像。 三、源代码 I=imread('cameraman.tif') imshow(I); subplot(221), title('图像1'); imwrite('cameraman.tif') M=imread('pout.tif') imview(M) subplot(222), imshow(M); title('图像2'); imread('pout.bmp') N=imread('eight.tif') imview(N) subplot(223), imshow(N); title('图像3'); V=imread('circuit.tif') imview(V) subplot(224), imshow(V); title('图像4');

N=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\1.jpg') imshow(N); I=rgb2gary(GRB) [X.map]=gary2ind(N,2) RGB=ind2 rgb(X,map) [X.map]=gary2ind(I,2) I=ind2 gary(X,map) I=imread('C:\Users\dell\Desktop\111.jpg'); subplot(231),imshow(I); title('原图'); M=rgb2gray(I); subplot(232),imshow(M); [X,map]=gray2ind(M,100); subplot(233),imshow(X); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(234),imshow(X); [X,map]=rbg2ind(I); subplot(235),imshow(X); 四、实验效果

基于MATLAB图像处理报告

基于M A T L A B图像处理报告一、设计题目 图片叠加。 二、设计要求 将一幅礼花图片和一幅夜景图片做叠加运算，使达到烟花夜景的美图效果。 三、设计方案 、设计思路 利用matlab强大的图像处理功能，通过编写程序，实现对两幅图片的像素进行线性运算，利用灰度变换的算法使图片达到预期的效果。 、软件介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB 也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用，用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户直接进行下载就可以用。

数字图像处理实验

学院计算机与通信工程学院专业生物医学工程专业 班级51111 学号5111133 姓名杨静 指导教师贾朔 2014年04月21日

实验一图像的基本运算 一、实验目的： 1、掌握图像处理中的点运算、代数运算、逻辑运算和几何运算及应用。 2、掌握各种运算对于图像处理中的效果。 二、实验内容： 1、（1）选择一幅图像lena8.jpg，设置输入/输出变换的灰度级范围，a=0.2，b=0.6，c=0.1，d=0.9. （2）设置非线性扩展函数的参数c=2. （3）采用灰度级倒置变换函数s=255-r进行图像变换 （4）设置二值化图像的阈值，分别为level=0.4,level=0.7 解：参考程序如下： I=imread('C:\lena8.jpg'); figure; subplot(2,3,1); imshow(I); title('原图'); J=imadjust(I,[0.3;0.6],[0.1;0.9]); %设置灰度变换的范围 subplot(2,3,2); imshow(J); title('线性扩展'); I1=double(I); %将图像转换为double类型 I2=I1/255; %归一化此图像 C=2; K=C*log(1+I2); %求图像的对数变换 subplot(2,3,3); imshow(K); title('非线性扩展'); M=im2bw(I,0.5); M=~M; %M=255-I; %将此图像取反 %Figure subplot(2,3,4); imshow(M); title('灰度倒置'); N1=im2bw(I,0.4); %将此图像二值化，阈值为0.4 N2=im2bw(I,0.7); %将此图像二值化，阈值为0.7 subplot(2,3,5); imshow(N1); title('二值化阈值0.4'); subplot(2,3,6); imshow(N2); title('二值化阈值0.7');

数字图像处理实验报告

数字图像处理实验 报告 学生姓名：学号： 专业年级： 09级电子信息工程二班

实验一常用MATLAB图像处理命令 一、实验内容 1、读入一幅RGB图像，变换为灰度图像和二值图像，并在同一个窗口内分成三个子窗口来分别显示RGB图像和灰度图像，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (1,3,1) i=imread('E:\数字图像处理\2.jpg') imshow(i) title('RGB') Subplot (1,3,2) j=rgb2gray(i) imshow(j) title('灰度') Subplot (1,3,3) k=im2bw(j,0.5) imshow(k) title('二值') 2、对两幅不同图像执行加、减、乘、除操作，在同一个窗口内分成五个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (3,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \16.jpg') x=imresize(i,[250,320]) imshow(x) title('原图x') Subplot (3,2,2) j=imread(''E:\数字图像处理 \17.jpg') y=imresize(j,[250,320]) imshow(y) title('原图y') Subplot (3,2,3) z=imadd(x,y) imshow(z)

title('相加结果')；Subplot (3,2,4)；z=imsubtract(x,y)；imshow(z)；title('相减结果') Subplot (3,2,5)；z=immultiply(x,y)；imshow(z)；title('相乘结果') Subplot (3,2,6)；z=imdivide(x,y)；imshow(z)；title('相除结果') 3、对一幅图像进行灰度变化，实现图像变亮、变暗和负片效果，在同一个窗口内分成四个子窗口来分别显示，注上文字标题。 实验结果如右图： 代码如下： Subplot (2,2,1) i=imread('E:\数字图像处理 \23.jpg') imshow(i) title('原图') Subplot (2,2,2) J = imadjust(i,[],[],3); imshow(J) title('变暗') Subplot (2,2,3) J = imadjust(i,[],[],0.4) imshow(J) title('变亮') Subplot (2,2,4) J=255-i Imshow(J) title('变负') 二、实验总结 分析图像的代数运算结果，分别陈述图像的加、减、乘、除运算可能的应用领域。 解答：图像减运算与图像加运算的原理和用法类似，同样要求两幅图像X、Y的大小类型相同，但是图像减运算imsubtract()有可能导致结果中出现负数，此时系统将负数统一置为零，即为黑色。 乘运算实际上是对两幅原始图像X、Y对应的像素点进行点乘(X.*Y)，将结果输出到矩阵Z中，若乘以一个常数，将改变图像的亮度：若常数值大于1，则乘运算后的图像将会变亮；叵常数值小于是，则图像将会会暗。可用来改变图像的灰度级，实现灰度级变换，也可以用来遮住图像的某些部分，其典型应用是用于获得掩膜图像。 除运算操作与乘运算操作互为逆运算，就是对两幅图像的对应像素点进行点（X./Y)， imdivide()同样可以通过除以一个常数来改变原始图像的亮度，可用来改变图像的灰度级，其典型运用是比值图像处理。 加法运算的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值 减法运算常用于检测变化及运动的物体，图像相减运算又称为图像差分运算，差分运算还可以用于消除图像背景，用于混合图像的分离。

最常用的matlab图像处理的源代码

最常用的一些图像处理Matlab源代 码 #1：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 #2：二维离散余弦变换的图像压缩 #3：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 #4：直方图均匀化 #5：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 #6：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 #7：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 #8：图像的自适应魏纳滤波 #9：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 #10：图像的高通滤波和掩模处理 #11：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 #12：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 1.数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 f=zeros(30,30); f(5:24,13:17)=1; imshow(f, 'notruesize'); F=fft2(f,256,256); % 快速傅立叶变换算法只能处矩阵维数为2的幂次，f矩阵不 % 是，通过对f矩阵进行零填充来调整 F2=fftshift(F); % 一般在计算图形函数的傅立叶变换时，坐标原点在 % 函数图形的中心位置处，而计算机在对图像执行傅立叶变换 % 时是以图像的左上角为坐标原点。所以使用函数fftshift进 %行修正，使变换后的直流分量位于图形的中心； figure,imshow(log(abs(F2)),[-1 5],'notruesize');

2 二维离散余弦变换的图像压缩I=imread('cameraman.tif'); % MATLAB自带的图像imshow(I); clear;close all I=imread('cameraman.tif'); imshow(I); I=im2double(I); T=dctmtx(8); B=blkproc(I,[8 8], 'P1*x*P2',T,T'); Mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',Mask); % 此处为点乘(.*) I2=blkproc(B2,[8 8], 'P1*x*P2',T',T); figure,imshow(I2); % 重建后的图像 3.采用灰度变换的方法增强图像的对比度I=imread('rice.tif'); imshow(I); figure,imhist(I); J=imadjust(I,[0.15 0.9], [0 1]); figure,imshow(J); figure,imhist(J);

图像处理matlab源程序

图像处理matlab源程序

1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1]

subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1);