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1.【像处理GUI】像颜色过滤、图像颜色强调、处理反转颜色等（Matlab代码实现）
2.关于用matlab编程实现图像处理
3.MATLAB 图像处理
4.如何用matlab做图像处理？
5.Matlab图形与图像处理（3.31-3.38）

【像处理GUI】像颜色过滤、源码颜色强调、图像反转颜色等（Matlab代码实现）

       欢迎来到本博客❤️❤️

       图像处理GUI提供多种图像处理功能

       这个GUI设计用于展示一些基本的处理图像处理功能，并且能够满足用户对图像颜色过滤、源码插件添加授权码源码颜色强调、图像反转颜色等需求。处理用户只需加载任何基本图像文件类型，源码即可利用提供的图像功能生成想要的图像效果。

       该演示程序提供了一些非常基础的处理图像处理功能。下图显示了实现的源码GUI的截图。一般来说，图像图形用户界面（GUI）会绘制加载的处理原始图像，并提供一系列处理功能，源码大盘红绿柱源码用户可以选择任意功能来生成他们所需的图像效果。此外，在图形用户界面的左侧，还绘制了两幅图像的RGB直方图，帮助用户进一步了解图像的色彩分布情况。

       通过这个GUI，用户可以轻松实现对图像的色彩控制和调整。颜色过滤功能允许用户选择特定的颜色通道进行过滤，以突出显示或减弱某种颜色。颜色强调功能则可以增强图像中的某个或多个颜色，使其更加鲜明和突出。反转颜色功能则能够将图像的颜色取反，带来截然不同的视觉效果。

       此外，小猪源码 保存不了该GUI还支持其他一些图像处理功能，如运动过滤、锐化、模糊等。用户可以根据自己的需求选择使用这些功能，以达到更好的图像效果。

       综上，这个图像处理GUI为用户提供了一个简单而强大的工具，让他们能够轻松实现对图像的颜色处理和效果增强。无论是普通用户还是专业设计师，都能够通过这个GUI实现他们对图像的个性化处理需求。

       图1：提供的图形用户界面的截图

       具体而言，通过GUI按钮提供以下功能：

       加载文件：使用此按钮加载图像文件。在当前版本中，卡易云源码仅支持JPEG、GIF、TIFF和BMP图像格式。

       保存文件：使用此按钮保存当前的辅助图像。

       复制：此按钮将原始图像复制到辅助图像中。

       灰度：此按钮生成原始（加载的）图像的灰度版本。

       中值：此按钮在原始图像上应用中值滤波。为此，调用Matlab内置函数medfilt2。此外，用户需要提供滤波器掩模的大小，不是以像素为单位，而是以原始图像尺寸的百分比表示（例如，宽度的看源码的结构2%和高度的3%）。图2(b)展示了中值滤波的示例（滤波器大小选择为图像尺寸的3%）。

       运动：此功能应用了一种近似相机线性运动的滤波器。为了生成适当的滤波器掩模，调用函数fspecial，并设置"motion"属性值。此时，用户需要提供运动方向（以度为单位，[0..]）以及运动长度（不是以像素为单位，而是以图像较大尺寸的百分比表示）。为了应用生成的掩模，使用imfilter函数。图2(c)和2(d)分别展示了0度和度运动方向的运动滤波过程的结果。

       锐化：此按钮对原始图像进行锐化。为了生成锐化掩模，使用了fspecial函数。此外，使用了imfilter函数来应用采用的图像滤波器。图2(e)给出了该过程的示例。

       过滤颜色：此功能创建了一个具有彩色区域的原始图像的灰度版本。当按下相应的按钮时，用户需要为R、G和B系数中的每个系数提供3个阈值（范围为[0..]），阈值越大，颜色阈值就越"宽松"（即，一般来说，较大的阈值会导致图像中有更多的彩色区域）。然后，用户将获得原始图像的副本，并被要求使用鼠标在图像上选择5个点。然后，计算这些颜色的平均值，并对图像应用简单的阈值处理步骤（使用在过程开始时提供的阈值）。在图2(f)中，我们从**（出租车上）选择了5个点，而R、G和B系数的颜色阈值分别选择为、和。

       颜色强调：此功能允许用户强调RGB空间的特定系数。在图2(g)中，我们通过%强调了R系数。

       反转颜色：此按钮用于反转图像的颜色。图2(h)给出了此功能的示例。

       更改对比度和亮度：在设置对比度和亮度因子后（使用提供的滑块），使用此按钮。图2(i)显示了亮度和对比度调整的示例。

       整体效果：

       文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

       [1]王凤兰,曙光,洪炳镕.彩色图像处理中照明颜色的过滤方法[J].哈尔滨工业大学学报, , ():-.DOI:./j.issn:-....

       [2]关丛荣,王虹.基于RGB空间的彩色图像处理GUI设计[J].黑龙江工程学院学报, , (2):5.DOI:./j.issn.-....

       [3]关丛荣,王虹.基于RGB空间的彩色图像处理GUI设计[J].黑龙江工程学院学报(自然科学版), .

       [4]廖春生.浅谈图形图像处理中的几种颜色模式[J].佳木斯职业学院学报, , ():-.

       Matlab代码实现

关于用matlab编程实现图像处理

       1、规定图片的大小，比如*；

       2、规定分块的大小，比如*（分成*块）；

       3、该块随即取n个像素点，先假设取个，然后平均这个像素点的G值定义为G1，求这块所有像素点的G值平均值G0；

       4、求G1与G0的方差varG，存进一个数组中备用；

       image=imread('tupian.jpg');

       G1=0;temp=[];

       for i=1::

        for j=1::

        area=image(i:i+,j:j+,:);%取出该区域

        for n=1:

        x=round(rand()*);

        y=round(rand()*);%随即生成要取点的x，y坐标

        while x==0 | y==0

        x=round(rand()*);

        y=round(rand()*);

        end

        G1=G1+double(area(x,y,2));%G1中保存此块中个点的G值和

        end

        G1=double(G1)/;%G1为个点的G值平均值

        G0=mean(mean(area(:,:,2)));%G0保存此块G值的均值

        G=[G1,G0];

        varG=var(G);%求出方差

        temp=[temp;varG];

        end

       end

       ä¸Šé¢ç¨‹åºå¯ä»¥è¿è¡Œã€‚

MATLAB 图像处理

       ä¸‹è¾¹çš„程序是我自己编的希望能给你参考。其中的imhist是显示直方图的，如果你不用可以直接删去。我已经将程序里的图片地址写成了d:\blood.jpg你将图片存在d盘,标明名字blood，注意类型为jpg即可。

       1.1

        显示更加清楚可以用直方图均衡化。

       ç¨‹åº1：

       %直方图均衡化,令对比度自适应直方图均衡化

       I=imread('你的图片（注意要用英文的。比如'd:\blood.jpg'）');

       I=rgb2gray(I);

       J=adapthisteq(I);

       subplot(),imshow(I)

       title('原图');

       subplot(),imshow(J)

       title('直方图均衡化后的结果')

       subplot(),imhist(I,)

       title('原图的直方图');

       subplot(),imhist(J,)

       title('直方图均衡化后的结果的直方图');

       1.2 让图片看清楚还可以让图片变亮一些（因为你这图看起来很暗）。

       ç¨‹åº2：

       I=imread('d:\blood.jpg');

       J=imadjust(I,[],[0.5 1]);

       %通过修改highout值使图片变亮

       K=imadjust(I,[],[],0.3);

       %通过修改r（描述I，J关系曲线形状）

       subplot(),imshow(I);

       title('原图');

       subplot(),imshow(J);

       title('修改highout');

       subplot(),imshow(K);

       title('修改r值')

       subplot(),imhist(I,);

       title('原图的直方图');

       subplot(),imhist(J,);

       title('修改highout直方图');

       subplot(),imhist(K,);

       title('修改r值直方图');

       2.1 边缘检测的有很多算子，你自己试试看哪个算子比较好。

       ç¨‹åº3：

       I=imread('d:\blood.jpg');

       figure,imshow(I);%显示原图

       f= rgb2gray(I);%转化为灰度图

       BW1=edge(f,'Roberts');%使用roberts算子进行边缘提取

       figure;imshow(BW1); %显示边缘提取结果

       BW2=edge(f,'sobel');%使用sobel算子进行边缘提取

       figure;imshow(BW2);%显示边缘提取结果

       BW3=edge(f,'prewitt');%使用prewitt算子进行边缘提取

       figure;imshow(BW3);%显示边缘提取结果

       BW4=edge(f,'log');%使用log算子进行边缘提取

       figure;imshow(BW4);%显示边缘提取结果

       BW5=edge(f,'canny');%使用canny算子进行边缘提取

       figure;imshow(BW4);%显示边缘提取结果

如何用matlab做图像处理？

       1、点击图标，打开matlab。

       2、输入代码：

       [x,y]=meshgrid(1:0.1:, 1:0.1:);

       z=x.^2+y.^2;

       surf(x,y,z)

       3、点击运行。

       4、在弹出的文件存储页面中，选择一个任意位置，点击保存即可。

       5、保存后matlab自动运行程序，得出的图像如下：

Matlab图形与图像处理（3.-3.）

       在MATLAB中，3.节通过以下代码绘制了一个二元函数在指定区间的图像，以及对应的xy平面等直线图：

       [X,Y]=meshgrid(x,y); % 创建二维网格数据

       Z=X.*exp(sin(Y)-cos(X)); % 计算函数值

       subplot(1,3,1) % 三个子图

       surf(X,Y,Z,'EdgeColor','none', 'Surf Plot'); % 曲面图，无轮廓线

       title('曲面图像'); % 标题

       subplot(1,3,2)

       contour3(X,Y,Z); % 三维等值线图

       title('三维等值线图像');

       subplot(1,3,3)

       contour(X,Y,Z); % 二维等值线图

       title('二维等值线图');

       在3.节，绘制函数的填充二维等值线图，用法如下：

       x = linspace(-2*pi,2*pi);

       y = linspace(0,4*pi);

       [X,Y] = meshgrid(x,y);

       Z = sin(X)+cos(Y);

       contourf(X,Y,Z); % 填充等值线图

       title('填充二维等值线图');

       后续章节介绍了不同类型的等位线图，如contour、contourf、contour3等，以及如何处理不连续的等值线和符号函数等值线，以及如何在三维曲面图中显示或不显示等高线。在3.节，带等值线的表面图的绘制代码是：

       syms x y

       f=-exp(sin(x+y));

       fsurf(f,[-pi,pi],'ShowContours','on'); % 带等值线的表面图

       title('带等值线的表面图');

       这些代码展示了MATLAB中图形与图像处理的基本操作，包括二维和三维图像的绘制，以及等值线图的使用。