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求图像处理大神 给点MATLAB的帮助
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求里面任意一个MATLAB的代码& &谢谢各位大神大大了
1. 位图图像的读取与保存***
任务：查阅bmp文件的打包格式，作为二进制文件读取，获得文件信息和图像数据；已有文件信息和图像数据，按照文件格式要求输出二进制文件。
2. 减小图像的灰度级别*
任务：已有8比特量化图像的256级灰度图像（或3*8比特量化的彩色图像），为适应各种显示终端，需要减小其灰度级别为（3*）1到7比特量化，减小到几级量化作为程序的输入参数。
3. 图像插值、缩放与旋转**
任务：完成类似于imresize.m，imrotate.m的核心功能，将插值作为程序的输入参数，可选最近邻插值、双线性插值。
4. 空域图像增强**
任务：完成反转、对数、伽马、分段线性等灰度变换算法，以及直方图均衡算法。找一些可以通过这些算法使图像效果得以改善的图像进行增强，达到尽量好的效果。
5. 线性空间滤波器模板的生成*
任务：生成标准差为sigma，大小为N*N的二维高斯函数空间滤波模板。
6. 空域滤波与图像平滑及去噪**
任务：完成算术均值、加权算术均值、几何均值、谐波均值、逆谐波均值、中值、最大值、最小值、中点、修正的阿尔法均值等空间滤波器。选择能说明问题的图像进行滤波（平滑），说明各滤波器的功能特点或适用于何种噪声。
7. 空域滤波与图像锐化**
任务：建立n阶拉普拉斯算子、Sobel梯度算子、罗伯特交叉梯度算子的模板，进行空域滤波，锐化图像。
8. 频域滤波器的直接生成与滤波***
任务：使用教材或参考书中公式直接在频域生成理想、布特沃斯、高斯三种低通、高通、带阻、带通滤波器，选择能说明问题的图像在频域进行滤波，说明各滤波器的功能特点。
9. 使用陷波器滤除周期噪声**
任务：生成某频率的正弦周期噪声，使用书中公式在频域直接生成陷波器，进行频域滤波。将滤波后图像与原图进行比较。
10. 噪声生成**
任务：生成M*N的分布和参数可调的噪声矩阵，包括高斯、锐利、伽马、指数、均匀、脉冲。给定图像，生成满足指定信噪比的上述噪声，并对信噪比进行验证。
11. 运动模糊恢复****
任务：使用数码相机或手机实拍运动模糊车牌，得到一些图像；估计图像噪声分布和参数；估计运动模糊退化函数psf；使用多种方法进行图像复原，并比较复原结果。
12. RGB立方体**
任务：生成显示RGB立方体，显示任意水平和竖直剖面。
13. web稳定色*
任务：查阅资料学习web稳定色。为web显示的适应性，将一幅真彩色（3*8=24色）图像用web稳定色近似表达。
14. RGB、CMY与HSI彩色空间变换**
任务：实现RGB、CMY与HSI之间相互变换，并与mspaint或其它图像处理软件的变换进行比较验证。
15. 伪彩色图像处理**
任务：网上下载清晰月球灰度图像，进行灰度分层彩色编码。
16. 彩色校正***
任务：编写程序，实现对对比度、亮度、色调、饱和度进行修改，实现彩色平衡、直方图均衡操作，能对R、G、B通道单独操作的，需实现单独操作。并与美图、acdsee或photoshop或其它图像处理软件进行比较验证。
17. 图像压缩与jpeg图像读写****
任务：查阅jpg文件的打包格式和压缩方法，作为二进制文件读取jpg图像，获得文件信息和图像数据；已有文件信息和图像数据，按照文件格式要求输出二进制文件。
滑度约束最小平方滤波复原MATLAB程序：I=imread ('win.jpg'); PSF=fspecial('gaussian',10,4);
%产生高斯模糊的PSFBlurred=imfilter(I,PSF,'conv');
%对图像进行卷积操作V=.05;
%设置数值BN=imnoise(Blurred,'gaussian',0,V); NP=V*prod(size(I)); %噪声能量[reg LAGRA]=deconvreg(BN,PSF,NP);
%真实噪声能量恢复图像Edged=edgetaper(BN,PSF);
%对加噪后的图像进行边缘信息提取reg2=deconvreg(Edged,PSF,NP/1.2);
发帖求助前要善用【】功能，那里可能会有你要找的答案；如果你在论坛求助问题，并且已经从坛友或者管理的回复中解决了问题，请把帖子标题加上【已解决】；如何回报帮助你解决问题的坛友，一个好办法就是给对方加【热心】和【CB】，加分不会扣除自己的积分，做一个热心并受欢迎的人！
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滑度约束最小平方滤波复原MATLAB程序：I=imread ('win.jpg'); PSF=fspecial('gaussian',10,4);& &%产生高斯模糊的PSFBlurred=imfilter(I,PSF,'conv');& & %对图像进行卷积操作V=.05;&&%设置数值BN=imnoise(Blurred,'gaussian',0,V); NP=V*prod(size(I)); %噪声能量[reg LAGRA]=deconvreg(BN,PSF,NP);& &%真实噪声能量恢复图像Edged=edgetaper(BN,PSF);& &%对加噪后的图像进行边缘信息提取reg2=deconvreg(Edged,PSF,NP/1.2);& &%利用振铃抑制恢复图像reg3=deconvreg(Edged,PSF,[],LAGRA);&&%利用拉格朗日算子恢复图像figuresubplot(2,2,1);imshow (BN);title('加入高斯噪声的图像');subplot(2,2,2);imshow (reg);title('恢复后的图像');subplot(2,2,3);imshow(reg2);title('振铃抑制图像');subplot(2,2,4);imshow(reg3);title('拉格朗日算子恢复图像');
1)DCT编码压缩处理RGB =imread('huo.jpg');&&%读取图像I =rgb2gray(RGB);& &%将其转为灰度J = dct2(I);&&%进行二维离散余弦变换imshow(log(abs(J)),[]),&&%显示出变换后的图像，此时能量集中在左上角colormap(jet(64)),colorbar& &%建立颜色模板J(abs(J) & 10) =0; %将DCT变换结果中绝对值小于10的系数舍弃K = idct2(J);&&%idct2重构图像figure,imshow(I,[0255]);figure,imshow(K,[0255])2)DCT变换系数解压缩& &&&I=imread('huo.jpg');&&%读入原图像；& &&&I =rgb2gray(I);& &%将其转为灰度& &&&I=im2double(I);&&%将原图像转为双精度数据类型；& &&&T=dctmtx(8);&&%产生二维DCT变换矩阵 B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T');&&%计算二维DCT，矩阵T及其转置T’是DCT函数P1*x*P2的参数& &&&Mask=[ 1 1 1 11 1 0 0& && && && &1 1 1 1 1 0 0 0& && && && && & 1 1 1 1 0 0 0 0& && && && &1 1 1 00 0 0 0& && && && &1 1 0 0 0 0 0 0& && && && &1 0 0 00 0 0 0& && && && &0 0 0 0 0 0 0 0& && && && &0 0 0 00 0 0 0 ];&&%二值掩膜，用来压缩DCT系数，只留下DCT系数中左上角的10个& &&&B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',Mask);&&%只保留DCT变换的10个系数& &&&I2=blkproc(B2,[8,8],'P1*x*P2',T',T); %逆DCT，重构图像& &&&Subplot(1,2,1);Imshow(I);title('原图像'); %显示原图像& &&&Subplot(1,2,2);Imshow(I2);title('压缩图像'); %显示压缩后的图像
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我只能给你一部分，这是我前段时间实验报告抽出来的图像旋转;
I=imread('huo.jpg');figure,imshow(I);title('原图像');X1=imrotate(I,30,'nearest');figure,imshow(uint8(X1));title('旋转30°后的图像');X2=imrotate(I,45,'nearest');figure,imshow(uint8(X2));title('旋转45°后的图像');X3=imrotate(I,60,'nearest');figure,imshow(uint8(X3));title('旋转60°后的图像');X4=imrotate(I,90,'nearest');figure,imshow(uint8(X4));title('旋转90°后的图像');图像缩放：缩放I=imread('huo.jpg');figure,imshow(I);title('原图像');X1=imresize(I,2);X2=imresize(I,0.5);figure,imshow(X1);title('放大2倍图像');figure,imshow(X2);
title('缩小0.5倍图像');直方图均衡：直方图A=imread('huo.jpg');A=rgb2gray(A);I=histeq(A);& && && && && && &&&%调用函数完成直方图均衡化subplot(1,2,1),imshow(A);& &%直方图均衡化前的图像效果subplot(1,2,2),imshow(I);& &&&%直方图均衡化后的图像效果figure,subplot(1,2,1),imhist(A);& && &%均衡化前的直方图subplot(1,2,2),imhist(I);
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不知道对你有没有用，我只有这些代码了
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谢谢大神& &晚上我试试看
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还有完MATLAB的，楼主什么专业，通信吗？
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都是好学生
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使用MatLab绘制散点图的方法：/link?url=V5XU-c_l6r3C4tVUpgORuJFpQN-fS3H2X8U0hx0hYKD6PjhFUQQlt0zi8lHeGlSClX14IUOAYij4OKNYgA4tNSShqMFQDJinz7uS4pb44eq
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