图像增强的matlab源代码带注释

代码一：

% 2.灰度线性变换，利用imadjust函数对图像局部灰度范围进行扩展

% MATLAB 程序实现如下：

I=imread('e.jpg');

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); %图像I必须为彩色图像

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]

%imadjust(I1,[a b],[])中a和b的值越接近零，图像越亮

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

%注释：

% Matlab函数rgb2gray简介

% 函数功能：将真彩色图像转换为灰度图像。

% 调用格式：I = rgb2gray(RGB)

% 将真彩色RGB图像转换成灰度图像。（RGB并不发生变化）

% newmap = rgb2gray(map) 返回一个灰度调色板。

% 相关函数：ind2gray, mat2gray, ntsc2rgb, rgb2ind, rgb2ntsc

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代码二：

%利用均值滤波器对图像进行平滑处理，噪声得到了有效的去除

%并且选择模版的尺寸越大，噪声的去除效果越好，同时图像边缘细节越模糊clear all;

I=imread('e.jpg');

M=rgb2gray(I);

%创建均值滤波器模版

H1=ones(3)/9;

H2=ones(7)/49;

%添加高斯噪声，均值为0，方差为0.02

J=imnoise(M,'gaussian',0,0.02);

%转化J为double数据类型

J=double(J);

%均值滤波

G1=conv2(J,H1,'same');

G2=conv2(J,H2,'same');

%图像显示

subplot(2,2,1);

imshow(M);

title('原始图像');

subplot(2,2,2);

imshow(J,[]);

title('添加高斯噪声图像');

subplot(2,2,3);

imshow(G1,[]);

title('3*3均值滤波图像');

subplot(2,2,4);

imshow(G2,[]);

title('7*7均值滤波图像');

\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ 代码三:

%利用阈值对图像进行平滑处理，噪声得到了有效的去除

%并且和3*3滤波器相比，阈值法去噪效果更明显

clear all;

I=imread('e.jpg');

M=rgb2gray(I);

[m n]=size(M);

T=50;%设定阈值

G=[]; %创建数组用来存储新得到的图像像素值

%创建均值滤波器模版

H1=ones(3)/9;

%添加椒盐噪声

J=imnoise(M,'salt & pepper',0.05);

%转化J为double数据类型

J=double(J); %用于卷积公式时要转化为双精度

%均值滤波

G1=conv2(J,H1,'same');

%G2=conv2(J,H2,'same');

%图像显示

for i=1:m

for j=1:n

if abs(J(i,j)-G1(i,j))>T

G(i,j)=G1(i,j);

else

G(i,j)=J(i,j);

end

end

end

subplot(2,2,1);

imshow(M);

title('原始图像');

subplot(2,2,2);

imshow(J,[]);

title('添加椒盐噪声图像');

subplot(2,2,3);

imshow(G1,[]);

title('3*3均值滤波图像');

subplot(2,2,4);

imshow(G,[]);

title('超限像素平滑图像');

\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\ 代码四：

%利用中值滤波去噪

clear all;

I=imread('e.jpg');

M=rgb2gray(I);

N1=imnoise(M,'salt & pepper',0.04);

N2=imnoise(M,'gaussian',0,0.02);

N3=imnoise(M,'speckle',0.02); %添加乘性噪声

G1=medfilt2(N1); %中值滤波去噪

G2=medfilt2(N2);

G3=medfilt2(N3);

subplot(2,3,1);

imshow(N1);

title('添加椒盐噪声图像');

subplot(2,3,2);

imshow(N2);

title('添加高斯噪声');

subplot(2,3,3);

imshow(N3);

title('添加乘性噪声');

subplot(2,3,4);

imshow(G1);

title('椒盐噪声中值滤波图像');

subplot(2,3,5);

imshow(G2);

title('高斯噪声中值滤波图像'); subplot(2,3,6);

imshow(G3);

title('乘性噪声中值滤波图像');