Matlab_Image_Processing_Assistance

本指南集合了所有的图像处理命令，便于进行简单或者复杂的图像处理。非常适用于初步接触Matlab以及没有一定的Matlab基础的人群的使用。

冈萨雷斯编写的《数字图像处理》书中所有程序例子，提供MATLAB程序，供参考。

Matlab Video and Image Processing Blockset的使用手册提供了详尽的操作说明和技术指导。

本实验通过MATLAB函数对图像加入模拟噪声，并利用MATLAB自带函数进行图像滤波。实验中实现了Sobel算子进行图像边缘提取，并通过自编程实现Laplacian锐化增强。此外，还利用模糊处理改变图像的灰度值，达到灰度增强的效果。

这份代码总结了我在参加Yeungnam大学Sungho Kim教授的数字图像处理课程及个人学习时收集的Matlab代码。它涵盖了图像处理中的基本矩阵、图像分辨率调整、降噪、强度变换、频率分析以及图像的低通和高通滤波器。例如，通过Matlab读取和显示图像，如下所示：Image=imread('want_to_read.jpg'); imshow(Image); title('want_to_read','fontsize',16);

语谱图实验介绍 左上角的图形框（the spectrum of the number）表示：输入的数字的频谱图； 左下角的图形框（yuputu）表示：连续输入的号码的语谱图； 右上角的图形框显示输入的数字； 右面中间的16个号码代表按键盘； “hangup”：表示“挂断电话”，同时将左上角的图形框（the spectrum of the number）和左下角的图形框（yuputu）清空； “recall”：表示“重播”，同时将上一次输入的一串号码数值显示（yuputu）中，并将上次号码的最后一个号码的频谱图显示在（the spectrum of the number）中。

基于MATLAB的图像拼接（含MATLAB代码以及报告），里面有详细的代码。

图像强度值由反照率分量和阴影分量确定。反照率分量描述了地球表面不同物体的物理性质，土地覆盖类别因其固有的物理材料而彼此不同。因此，我们恢复高光谱图像的内在反照率特征以利用空间语义信息。然后，我们使用支持向量机（SVM）对恢复的固有反照率高光谱图像进行分类。SVM尝试最大化最小边距以实现良好的泛化性能。实验结果表明，在视觉质量和三个定量指标方面，具有内在反照率特征方法的SVM比最先进的方法实现了更好的分类性能。如果您使用这些代码，请引用论文： @文章{ZhanJEI2017july,作者= {詹、坤和王、海波和谢、元歌和张、楚彤和敏、玉芳}， title = {用于高光谱图像分类的反照率恢复}，杂志= {电子影像杂志},年= {2017},体积= {26}，数字= {4}，页数= {043010}， doi = { http://dx.doi.org

数字半色调是将连续色调图像转换为严格的黑白图像的过程，这样，当人类视觉系统查看时，该图案会产生一种连续灰色阴影的错觉。通过半色调创建的二进制图像用于二进制显示设备，例如桌面喷墨打印机。在这个程序中，输入的灰度图像将使用Floyd's Error Diffusion Method转换为相同大小的半色调图像。Matlab编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“floydHalftone.m”的使用方法。已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“floydHalftone.m”。