matlab处理颗粒图像 matlab颗粒分析

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1、使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。

2、可以使用不同的位深度，例如索引图像或灰度图像（wiki description of png）。标准色度PNG允许每像素具有1，2，4或8位；没有alpha通道的灰度图像允许每像素1，2，4，8或16位。其他所有内容都使用每个通道8或16的位深度。

3、ppm读的数据都是uint8，也就是[0，255]，不过为了让这段代码更通用一些，我特意进行了这样的处理。

4、如果你的图像位深就是8的话 ImageBand = imread( 路径 )；那么ImageBand 就是一个uint8类型的二维矩阵，然后你通过行列号去获取灰度值就好了。

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1、用MATLAB处理图片除了提到的“灰度（转换）”去除噪声，如果就直接二值化得话，对于一副对比度不大的图片，是不容易清楚地区分的。可以试试灰度拉伸，灰度值均衡化，自适应阈值分割等图像增强的方法。

2、l isind：若图像为索引图像，则返回真。l isrgb：若图像为RGB图像，则返回真。

3、你输入的图像a.bmp可能是彩色图像，必须先把这个彩色图像转换为灰度图像才行。可以使用rgb2gray函数来把彩色图像转化为灰度图像。

4、求M对A补集的腐蚀两张腐蚀图片求交集图片Y中左上角那个红点就是B在A中的位置。

5、你读得图是三维的，而filet 只支持二维的，把它转化为灰度图就是把读进来的数据转一下，用rgb2gray。然后再转成double，应该就可以了。请采纳。

使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。

：直接把原来图像矩阵的一部分拿出来就行了。如果A是原始图像矩阵m*n*3。m*n像素，3个通道RGB可以直接使用B=A（1：10，1：10*n，1：3）这样就把源图像的一个小块放到矩阵B中了，之后进行处理就行了。

不难，做数字图像好，比较容易上手。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。

打开软件，读入图片。分别建立3*3高斯滤波模板和平均滤波模板，并对加噪的图片进行滤波处理。显示原图、加噪后的图片和分别用高斯、平均模板滤波后的图片。

MATLAB 的图形处理系统能够将二维和三维数组的数据用图形表示出来，并可以实现图像处理、动画显示和表达式作图等功能。MATLAB 应用程序接口使 MATLAB 语言能与 C 或 FORTRAN 等其他编程语言进行交互。

使用阈值操作将图像转换为二进制（二值）图像（bw），调用whos命令查看图像的存储信息。

这个可以根据图片像素的色彩值来实现。首先读取你想要的图片，一般可以用imread。

估计图像背景：图像中心位置背景亮度强于其他部分亮度，用imopen函数和一个半径为15的圆盘结构元素对输入的图像I进行形态学开操作，去掉那些不完全包括在圆盘中的对象，从而实现对背景亮度的估计。

MATLAB主体部分是MATLAB的基础，是其精华所在。主体部分实现了MATLAB的编程、基本数学计算及数据可视化功能。事实上，MATLAB主体部分最核心的功能是用作一门编程语言。

MATLAB对图像的处理功能主要集中在它的图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）中。

其中，多帧图像阵列是由多帧图像组成的，每一帧图像可以为前四种图像中的一种，但组成一个多帧图像阵列的图像必须为同一种。cat函数可以将具有相同尺寸的几个独立图像存成多帧文件。对于多帧图像也可以从中提取单帧。

金融建模和分析：MATLAB提供了金融工具箱，可以用于金融市场的建模、风险分析、投资组合优化等。此外，MATLAB还有配套软件包Simulink，提供可视化开发环境，常用于系统模拟、动态/嵌入式系统开发等方面。

一个工具箱中包含若干函数。实际上，工具箱也是一个函数库，在功能方面与MATLAB主体中的数值计算和数据可视化部分相同。