• 【图像处理】【应用程序设计】加载,编辑和保存图像数据、图像分割、色度键控研究(Matlab代码实现)


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    📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

    目录

    💥1 概述

    📚2 运行结果

    🎉3 参考文献

    🌈4 Matlab代码实现


    💥1 概述

    嘿同学们,欢迎来尝试我的第一个应用程序设计器应用程序!这个应用程序能够加载、编辑和保存图像数据,让你轻松进行各种图像处理操作。每个操作步骤都可以通过“接受”按钮进行更新,而且你还可以使用“后退”按钮来回退到之前的步骤。

    这个应用程序的功能非常丰富,让我们来看看有哪些内容包含在里面吧!

    首先,你可以使用变换功能对图像进行旋转、翻转和分辨率的更改。无论是想调整图像的方向,还是改变其大小,这些功能都能满足你的需求。

    接下来,转换功能可以帮助你将图像进行不同的格式转换。你可以将彩色图像转换为黑白图像,或者将图像转换为二进制和索引图像。这些转换过程非常简单,只需轻轻点击几下即可完成。

    如果你想对图像进行滤波和去噪处理,这个应用程序的滤波器和噪声功能是非常实用的。你可以使用中值滤波器来处理脉冲噪声,或者使用高斯滤波器来消除具有高斯法向坐标的噪声。

    除此之外,应用程序还提供了图像分割功能,可以帮助你将图像按照不同的特征进行切割和分离。这对于图像分析和处理来说非常重要,能够提供更多的操作和选择性。

    最后,应用程序还包括色度键控功能,让你能够根据图像的色彩信息来进行选择性的处理和编辑。这有助于实现更精确的修改,让你能够更好地控制图像的色彩效果。

    通过这个应用程序设计器应用程序,你可以轻松地处理、编辑和优化图像。不论是进行基本的变换和转换,还是使用滤波器、噪声处理、图像分割和色度键控等高级功能,你都能在这个应用程序中找到一切所需。赶快尝试一下吧,你会爱上这个功能强大的图像处理工具

    📚2 运行结果

     

    当然可以换其他图片: 

    部分代码:

    1. RUN=1;
    2. while (RUN==1)
    3. %vstupne udaje row a column faktoru
    4. prompt = {'row (0-5%):','column (0-5%):'};
    5. dlg_title = 'Enter values for a median filter:';
    6. num_lines = 1;
    7. def = {'2','2'};
    8. answer = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);
    9. if (isempty(answer))
    10. return;
    11. end
    12. M1 = str2double(answer{1})/100;
    13. M2 = str2double(answer{2})/100;
    14. if (M1>=0 && M1<=5 && M2>=0 && M2<=5)
    15. RUN = 0;
    16. end
    17. end
    18. [~,~,D] = size(app.inputImage);
    19. if D==3
    20. w = waitbar(0, 'Median filtering ...');
    21. % M1 = (M1 * mm);
    22. % M2 = (M2 * nn);
    23. M1 = str2double(answer{1})/100;
    24. M2 = str2double(answer{2})/100;
    25. hsize=[str2double(answer{1}) str2double(answer{2})];
    26. app.inputImage_median_filter(:,:,1) = medfilt2(app.inputImage(:,:,1));
    27. waitbar(1/3, w);
    28. app.inputImage_median_filter(:,:,2) = medfilt2(app.inputImage(:,:,2));
    29. waitbar(2/3, w);
    30. app.inputImage_median_filter(:,:,3) = medfilt2(app.inputImage(:,:,3));
    31. app.inputImage = app.inputImage_median_filter;
    32. app.imageList{end+1} = app.inputImage;
    33. imshow(app.inputImage_median_filter, 'Parent', app.modifiedImageAxes);
    34. close(w);
    35. else
    36. w = waitbar(0, 'Median filtering ...');
    37. % M1 = (M1 * mm);
    38. % M2 = (M2 * nn);
    39. M1 = str2double(answer{1})/100;
    40. M2 = str2double(answer{2})/100;
    41. hsize=[str2double(answer{1}) str2double(answer{2})];
    42. app.inputImage_median_filter = medfilt2(app.inputImage);
    43. app.inputImage = app.inputImage_median_filter;
    44. app.imageList{end+1} = app.inputImage;
    45. imshow(app.inputImage_median_filter, 'Parent', app.modifiedImageAxes);
    46. close(w);
    47. end

      RUN=1; 
        while (RUN==1)
                %vstupne udaje row a column faktoru
            prompt = {'row (0-5%):','column (0-5%):'};
            dlg_title = 'Enter values for a median filter:';
            num_lines = 1;
            def = {'2','2'};
            answer = inputdlg(prompt,dlg_title,num_lines,def);
            if (isempty(answer))
                return;
            end

            M1 = str2double(answer{1})/100;
            M2 = str2double(answer{2})/100;

            if (M1>=0 && M1<=5 && M2>=0 && M2<=5)
                RUN = 0;
            end
        end
        [~,~,D] = size(app.inputImage);
            if D==3 
        w = waitbar(0, 'Median filtering ...');
        %      M1 = (M1 * mm);
        %      M2 = (M2 * nn);
            M1 = str2double(answer{1})/100;
            M2 = str2double(answer{2})/100;
        hsize=[str2double(answer{1}) str2double(answer{2})];

        
        app.inputImage_median_filter(:,:,1) = medfilt2(app.inputImage(:,:,1));
        waitbar(1/3, w);
        app.inputImage_median_filter(:,:,2) = medfilt2(app.inputImage(:,:,2));
        waitbar(2/3, w);
        app.inputImage_median_filter(:,:,3) = medfilt2(app.inputImage(:,:,3));
        
        app.inputImage = app.inputImage_median_filter;
        app.imageList{end+1} = app.inputImage;
        
        imshow(app.inputImage_median_filter, 'Parent', app.modifiedImageAxes);
        close(w);
            else
                
          w = waitbar(0, 'Median filtering ...');
        %      M1 = (M1 * mm);
        %      M2 = (M2 * nn);
            M1 = str2double(answer{1})/100;
            M2 = str2double(answer{2})/100;
        hsize=[str2double(answer{1}) str2double(answer{2})];   
        app.inputImage_median_filter = medfilt2(app.inputImage);
        app.inputImage = app.inputImage_median_filter;
        app.imageList{end+1} = app.inputImage;
        
        imshow(app.inputImage_median_filter, 'Parent', app.modifiedImageAxes);
        close(w);
        
            end

        

    🎉3 参考文献

    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]黄文慧.图像处理并行编程方法的研究与应用[D].华南理工大学[2023-09-27].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.150589.

    [2]李同钧.支持遥感图像处理与分析的数据库系统应用与研究[D].中国科学技术大学,2005.DOI:10.7666/d.y731070.

    [3]苏强.医学图像分割的若干算法研究及相应图像处理软件的设计开发[D].北京师范大学[2023-09-27].

    🌈4 Matlab代码实现

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