【图像几何】使用Matlab实现图像的Radon变换源码

图像重建用得最多的就是Radon 变换，是在医学影像领域中。MATLAB 的radon函数在实现 CT 图像重建时可是个得力助手。它可以通过拉东变换获取图像的投影数据，进而进行反变换实现图像的重建，挺方便的。Matlab代码的实现比较简洁，适合做一些实验和教学演示。 你如果正好需要图像重建的项目，可以考虑利用它 CT、MRI 之类的图像。举个例子，像 CT 图像的重建任务，使用这类工具会让你更轻松搞定。 对于刚开始接触这类技术的同学，Radon 变换有点抽象，但只要动手做几次，理解起来并不难。如果你对图像感兴趣，可以查看相关的技术文章，获取更多灵感和代码资源。

在图像处理中，图像的几何变换是一个重要的主题。包括图像平移、正变换和逆变换，以及形态学结构元素的创建和应用。这些技术在处理图像时起着至关重要的作用。

本程序利用Matlab强大的数学计算能力，将图像从空间域转换到频率域，完成了DCT变换。

Matlab中实现图像傅里叶变换的源代码

在Matlab环境中，可以进行图片的水平、垂直以及对角投影处理，方便直接应用。

在本次Matlab开发中，我们将实现图像功率法转换，也叫图像幂律映射变换。该方法通过对图像的像素值进行幂次变换，能够调整图像的对比度和亮度，适用于不同的图像处理需求。以下是图像幂律映射的步骤： 读取图像：使用Matlab中的imread函数加载图像。 转换为灰度图像：如果原图为彩色图像，可以使用rgb2gray函数转换为灰度图像。 幂律变换：定义幂律变换函数 ( s = c \cdot r^\gamma )，其中(r)为输入像素值，(s)为输出像素值，(c)为常数，(\gamma)为变换指数。 显示结果：使用imshow函数展示变换后的图像。 调整参数：通过调整幂指数(\gamma)来控制图

随着技术的不断进步，图像处理领域中的仿射变换在图像空间变换中扮演着重要角色。介绍了基于Matlab的仿射变换实现，包括详细的GUI设计和操作指南，帮助读者深入理解和应用这一技术。

图像压缩前的尺寸分析：名称 大小 字节 类型 属性 X 256x256 524288 双精度 第一次压缩后的图像尺寸：名称 大小 字节 类型 属性 ca1 135x135 145800 双精度 第二次压缩后的图像尺寸：名称 大小 字节 类型 属性 ca2 75x75 45000 双精度

介绍了如何使用Matlab编写图像锐化的代码，详细讨论了锐化算法的实现步骤。