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① 处理结果 = edge(原始图像，算子)
算子：
Sobel log
Roberts Canny
Prewitt zerocross
%% 边缘检测 I = imread(‘cameraman.tif‘); J1 = edge(I,‘Sobel‘); subplot(3,3,1),imshow(I);title(‘原始图像‘); subplot(3,3,2),imshow(J1);title(‘Sobel检测图像‘); J2 = edge(I,‘Roberts‘); subplot(3,3,3),imshow(J2);title(‘Roberts检测图像‘); J3 = edge(I,‘Prewitt‘); subplot(3,3,4),imshow(J3);title(‘Prewitt检测图像‘); J4 = edge(I,‘log‘); subplot(3,3,5),imshow(J4);title(‘log检测图像‘); J5 = edge(I,‘Canny‘); subplot(3,3,6),imshow(J5);title(‘Canny检测图像‘); J6 = edge(I,‘zerocross‘); subplot(3,3,7),imshow(J6);title(‘zerocross检测图像‘);
（1）图像腐蚀
se = strel(‘disk‘ ,3);
resultImage=imerode(originalImage, se);
%% 图像腐蚀 I = imread(‘cameraman.tif‘); se = strel(‘disk‘,3); J = imerode(I,se); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);
（2）膨胀
se = strel(‘disk‘ ,3);
resultImage=imdilate(originalImage, se);
%% 膨胀 I = imread(‘cameraman.tif‘); se = strel(‘disk‘,3); J = imdilate(I,se); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);
（3）开运算
先腐蚀，后膨胀。
A被B形态学开运算表示为：A•B
A被B腐蚀，再用B膨胀结果。
se = strel(‘square‘ ,3);
resultImage=imopen(originalImage, se);
%% 开运算 I = imread(‘cameraman.tif‘); se = strel(‘square‘,3); J = imopen(I,se); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);
（4）闭运算
先膨胀，后腐蚀。
A被B形态学闭运算表示为：A•B
A被B膨胀，再用B腐蚀结果。
se = strel(‘square‘ ,3);
resultImage=imclose(originalImage, se);
%% 闭运算 I = imread(‘cameraman.tif‘); se = strel(‘square‘,3); J = imclose(I,se); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);
（1）直方图
imhist(原图像)
%% 直方图 I = imread(‘cameraman.tif‘); imhist(I);
① 直方图的均衡化：
经过均衡化处理的图像，像素占有更多的灰度级并且分布更均衡。这样的图像，具有较高的对比图。
处理结果=histeq(原始图像)
%% 均衡化 I = imread(‘cameraman.tif‘); J = histeq(I); subplot(2,2,1),imshow(I); subplot(2,2,2),imshow(J); subplot(2,2,3),imhist(J);
（2）灰度变换
结果=imadjust(原始图像，[原值范围]，[新值范围])
原始图像：自动切换到值在[0，1]
[原值范围]：[值1，值2]
[新值范围]：[值3，值4]
%% 灰度变换 I = imread(‘cameraman.tif‘); J1 = imadjust(I,[0.3 0.7],[0 1]); J2 = imadjust(I,[0 1],[1 0]); % 负片 subplot(1,3,1),imshow(I); subplot(1,3,2),imshow(J1); subplot(1,3,3),imshow(J2);
（3）灰度对数变换
增强一幅图像中较暗部分的细节。
目标图像=log(原始图像);
代码：J=log(im2double(I)+1);
I = imread(‘cameraman.tif‘); J = log(im2double(I)+10); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J,[]);
（4）中值滤波
处理结果=medfilt2(原始图像);
%% 中值滤波 I = imread(‘cameraman.tif‘); J = medfilt2(I); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(J);
8. matlab图像处理基础——边缘检测+形态学变换+图像增强
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原文地址：https://www.cnblogs.com/fengxb1213/p/12868214.html
