Matlab常用图像处理源码集合
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简介：
本资源集锦了多种基于Matlab平台的经典图像处理算法源代码，涵盖滤波、边缘检测、分割及变换等技术领域，适合科研与学习使用。
Matlab7.x图像处理：
- 查看直方图（§2.1.3）
- 显示图像（§2.2.2）
- 添加颜色条（§2.3.1）
- 图像的单帧显示（§2.3.2）
- 图像的多帧显示（§2.3.2）
- 图像的动画显示（§2.3.2）
- 灰度图像的动画显示（§2.3.2）
- 纹理映射（§2.3.3）
- 一个图形窗口中同时显示两幅图像（§2.3.4）
算术运算：
- 嵌套使用图像代数函数（§3.1.1）
- 两幅图像相加（§3.1.2）
- 图像与常数相加（§3.1.2）
- 两幅图像相减（§3.1.3）
- 两幅图像相乘（§3.1.4）
- 图像除以常数或两幅图像相除（§3.1.5）
几何变换：
- 图像缩放（§3.2.2）
- 图像旋转（§3.2.3）
- 图像剪切（§3.2.4）
- 生成和应用仿射变换（§3.2.5）
- findbounds函数的应用
- makeresampler函数的应用
- 投影变换
局部操作：
- 计算图像的局部标准差（§3.3.1）
- 计算输入图像的3×3邻域像素值的最大值（§3.3.2）
区域选择和处理：
- 根据指定坐标选择一个六边形区域
- 按灰度分割图像中的目标
- 函数poly2mask调用格式的应用
- 对指定区域进行锐化滤波
- 填充指定的区域
变换方法：
- 矩形连续函数的傅立叶变换（§4.1.1）
- 构建一个矩形函数，对其进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2），并使用fftshift使零频率分量位于中心
- 对乘积进行反向傅里叶变换以得到定位结果（§4.1.3）
- 离散余弦变换和JPEG图像压缩（§4.2.1, §4.2.2）
Radon变换与重建：
- 正方形图像在0°和45°方向上的Radon变换
- 计算从0°到180°每隔一度的Radon变换命令
- 直线检测，使用radon函数和iradon函数构造简单图像投影并进行重建
映射与重建：
- 映射和重建图像（§4.4.1）
动态范围压缩及直方图处理：
- 图像灰度线性变换、分段线性变换以及对数形式的动态范围压缩
- 直方图均衡化和规定化
降噪方法：
- 邻域平均滤波法，winner滤波法，中值滤波实现图像去噪
- 线性和非线性的锐利度增强技术应用
频谱分析与彩色处理：
- Butterworth低通、高通滤波器设计和使用
- 通过灰阶分层或空间域变换进行色彩增强
- 对真彩图像的每个颜色平面实施均值滤波操作
噪声生成及目标检测：
- 噪声图像和目标图像的创建（§5.5.4）
- 利用哈夫曼编码实现数据压缩
- 最大方差法计算灰度分割门限，使用各种边缘检测算子进行边界识别
- 通过霍夫变换进行直线检测及相位编组
模糊处理与复原：
- 得到和添加噪声的模糊图像（§8.3）
- 使用维纳滤波、约束最小二乘法等方法实现图像恢复
- 运用Lucy-Richardson算法和盲卷积技术进行去噪及清晰化操作
形态学处理与特征提取：
- 利用bwmorph, bwperim函数实施骨架化，边界检测以及开闭运算
- 生成具有局部极小值区域的图像（§9.3）
- 计算距离变换和欧拉数以识别形状特性
- 使用makelut和applylut实现查找表操作
滤波器设计与应用：
- 利用imfilter函数进行空间域滤波
- 通过频率转换、采样及窗口方法生成二维滤波器（§10.2）
- 设计理想低通等类型的频谱
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