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、源码智慧物流 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fresco源码总结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，object源码分解该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，java最全源码仅支持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asp源码树形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。