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ZIP基于MATLAB的图像处理设计（完美运行）

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资源介绍:

图像处理设计是指在图像输入之后，对图像进行处理和改变，以达到特定的目标和效果。图像处理设计可以用于许多不同的应用，比如图像编辑、图像增强、图像识别等。 在图像处理设计中，可以使用各种算法和技术来实现不同的效果。常见的图像处理技术包括滤波、模糊、锐化、边缘检测、颜色空间转换等。这些技术可以用于改善图像质量、增强图像细节、减小噪声等。 在进行图像处理设计时，需要考虑多个因素，如图像的分辨率、色彩空间、处理速度等。此外，还需要选择合适的算法和参数，以达到预期的效果。 图像处理设计可以使用各种工具和软件来实现，如Photoshop、GIMP、Matlab等。此外，还可以使用编程语言和图像处理库来进行图像处理设计，如Python中的PIL库、OpenCV库等。 总而言之，图像处理设计是一个涉及多个领域的综合性设计过程，需要综合考虑多个因素，并选择合适的算法和技术来实现预期的效果。
%文件筛选框 选择图片 [filename,pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.bmp;*.tif;*.png;*.gif','All Image Files'},'请选择一张图片'); if filename == 0%如果没有选择， 直接返回即可 return; end strfullname = strcat(pathname,filename);%取得图像文件全名 I = imread(strfullname);%读取图片 figure subplot(221) imshow(I);%显示图片 title('测试图像'); [a b c]=size(I); mainfc; %%均值滤波降噪 f=I; f2=double(f); [M,N]=size(f); f3=zeros([M,N]); for x=2:(M-1); for y=2:(N-1); f3(x,y)=(f2(x-1,y-1)+f2(x,y-1)+f2(x+1,y-1)+f2(x-1,y)+f2(x,y)+f2(x+1,y)+f2(x-1,y+1)+f2(x,y+1)+f2(x+1,y+1))/9; end end subplot(222) imshow(f3/255); title('均值滤波降噪'); %均衡增强 I=histeq((f2/255)); subplot(223) imshow(I); title('均衡化增强处理'); %二值化 I=im2bw(I); subplot(224) imshow(I); title('二值化'); %分割圆环 %第一个圈圈 hold on x0=240; y0=220; r=50; theta=0:pi/50:2*pi; x=x0+r*cos(theta); y=y0+r*sin(theta); plot(x,y,'-',x0,y0,'.','color','r','linewidth',3); mainfc; %第二个圈圈 hold on x0=240; y0=220; r=80; theta=0:pi/50:2*pi; x=x0+r*cos(theta); y=y0+r*sin(theta); plot(x,y,'-',x0,y0,'.','color','b','linewidth',3); %第三个圈圈 hold on x0=240; y0=220; r=110; theta=0:pi/50:2*pi; x=x0+r*cos(theta); y=y0+r*sin(theta); plot(x,y,'-',x0,y0,'.','color','y','linewidth',3); %第四个圈圈 hold on x0=240; y0=220; r=150; theta=0:pi/50:2*pi; x=x0+r*cos(theta); y=y0+r*sin(theta); plot(x,y,'-',x0,y0,'.','color','g','linewidth',3); %%分 for i=1:M for j=1:N if sqrt((i-220)^2+(j-240)^2)<50 II(i,j)=I(i,j); else II(i,j)=0; end end end figure imshow(II); title('第一个圈圈'); for i=1:M for j=1:N if (50
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