Matlab7.x图像处理ch2_1_1：查看直方图（§2.1.3）I=imread('LENA256.bmp');imshow(I);imhist(I)ch2_2_1：显示图像（§2.2.2）lena=imread('LENA256.bmp');imshow(lena,256)ch2_3_1：添加颜色条（§2.3.1）%Ìí¼ÓÑÕÉ«ÌõRGB = imread('saturn.png');I = rgb2gray(RGB);h = [1 2 1; 0 0 0; -1 -2 -1];I2 = filter2(h,I);imshow(I2,[]), colorbar('vert')ch2_3_2：图像的单帧显示（§2.3.2）%ͼÏñµÄµ¥Ö¡ÏÔʾ%µ÷ÓÃcatº¯Êý½«Á½·ù»Ò¶ÈͼÏñºÏ²¢³ÉÒ»¸ö¾ßÓÐÁ½Ö¡µÄͼÏñÕóÁУ¬È»ºóÔÙµ÷ÓÃ%imshowº¯ÊýÀ´ÏÔʾµÚһ֡ͼÏñlena=imread('LENA256.bmp');girl=imread('Girl.bmp');A=cat(3, lena, girl);imshow(A(:,:,2))ch2_3_3：图像的多帧显示（§2.3.2）%ͼÏñµÄ¶àÖ¡ÏÔʾmri = uint8(zeros(128,128,1,27));for frame=1:27[mri(:,:,:,frame),map] = imread('mri.tif', frame);endmontage(mri, map);ch2_3_4：图像的动画显示（§2.3.2）%ͼÏñµÄ¶¯»-ÏÔʾmri = uint8(zeros(128,128,1,27));for frame=1:27[mri(:,:,:,frame),map] = imread('mri.tif', frame);endmov = immovie(mri,map);movie(mov);ch2_3_5：灰度图像的动画显示（§2.3.2）mri = uint8(zeros(128,128,1,27));for frame=1:27[mri(:,:,:,frame),map] = imread('mri.tif', frame);endmov = immovie(mri,map);movie(mov);ch2_3_6：纹理映射（§2.3.3）I= imread('LENA256.bmp');[x,y,z] = sphere;warp(x,y,z,I);ch2_3_7：一个图形窗口中同时显示2幅图像（§2.3.4）load trees[X2, map2] = imread('forest.tif');subplot(1,2,1), subimage(X, map)subplot(1,2,2), subimage(X2, map2)下面的原程序就不贴了，需要的联系我qq邮箱350126577@ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1）ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2）ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2）ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3）ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4）ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5）ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2）ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3）ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4）ch3_2_4：生成和应用仿射变换（§3.2.5）ch3_2_5：findbounds函数的应用（§3.2.5）ch3_2_6：makeresampler函数的应用（§3.2.5）ch3_2_7：投影变换（§3.2.5）ch3_3_1：计算图像的局部标准差（§3.3.1）ch3_3_2：计算输入图像的3×3邻域像素值的最大值（§3.3.2）ch3_4_1：根据指定的坐标选择一个六边形区域（§3.4.1）ch3_4_2：按灰度分割图像中的目标（§3.4.1）ch3_4_3：函数poly2mask的调用格式（§3.4.1）ch3_4_4：对指定区域进行锐化滤波（§3.4.2）ch3_4_5：填充指定的区域（§3.4.3）ch4_1_1：矩形连续函数的傅立叶变换（§4.1.1）ch4_1_2：构建一个矩形函数（§4.1.2）ch4_1_3：对f进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）ch4_1_4：对f进行补零（区域大小为256×256），而后进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）ch4_1_5：使变换结果的零频率分量位于中心，调用函数fftshift（§4.1.2）ch4_1_6：利用函数ifft2对乘积进行傅立叶反变换（§4.1.3）ch4_1_7：得到在图像text.png中对应字母“a”的定位结果（§4.1.3）ch4_2_1：对一幅图像进行离散余弦变换（§4.2.1）ch4_2_2：JPEG图像压缩（§4.2.2）ch4_3_1：正方形图像在0°和45°方向上的Radon变换（§4.3.1）ch4_3_2：计算方形图像从0°到180°每隔1°计算一次Radon变换的命令（§4.3.1）ch4_3_3：直线检测（§4.3.1）ch4_3_4：利用radon函数和iradon函数构造一个简单图像的投影并重建图像（§4.3.2）ch4_4_1：映射和重建图像（§4.4.1）ch5_1_1：图像灰度线性变换（§5.1.1）ch5_1_2：图像灰度分段线性变换（§5.1.1）ch5_1_3：采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩（§5.1.1）ch5_1_4：图像直方图的均衡化（§5.1.2）ch5_1_5：直方图规定化（§5.1.2）ch5_2_1：邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪（§5.2.2）ch5_2_2：winner滤波法实现降噪（§5.2.2）ch5_2_3：中值滤波实现降噪（§5.2.2）ch5_2_4：线性锐化滤波（§5.2.3）ch5_2_5：非线性锐滤波（§5.2.3）ch5_3_1：Buterworth低通滤波器（§5.3.1）ch5_3_2：Buterworth高通滤波器（§5.3.2）ch5_4_1：灰度分层法彩色图像的实现（§5.4.2）ch5_4_2：空间域灰度级－彩色变换的方法，进行图像增强（§5.4.2）ch5_4_3：均值滤波器对真彩图像的每一个颜色平面进行滤波（§5.4.3）ch5_5_1：噪声图像的生成（§5.5.4）ch5_5_2：目标图像的生成（§5.5.4）ch6：哈夫曼编码（§6.1.4）ch7_1_1：最大方差法计算灰度分割门限（§7.1.2）ch7_1_2：各种边缘检测算子（§7.2.2）ch7_2_1.：hough 变换实现直线检测（§7.2.3）ch7_2_2.：相位编组（§7.2.3）ch8_3_1：得到模糊图像（§8.3.2）ch8_3_2：原始图像中添加噪声（§8.3.2）ch8_4_1：生成模糊化实验图像（§8.4.1）ch8_4_2：维纳滤波复原（§8.4.2）ch8_4_3：约束最小二乘滤波复原（§8.4.3）ch8_4_4：Lucy-Richardson滤波复原（§8.4.4）ch8_4_5：盲卷积滤波复原（§8.4.5）ch9_2_1：调用函数bwmorph实现骨架化操作（§9.2.4）ch9_2_2：利用函数bwperim实现提取边界操作（§9.2.4）ch9_2_3：利用函数bwmorph实现提取边界操作和骨架化操作（§9.2.4）ch9_2_4：利用函数imbothat处理图像（§9.2.4）ch9_2_5：利用函数imclose执行图像闭运算（§9.2.4）ch9_2_6：利用函数imopen执行图像开运算度（§9.2.4）ch9_2_7：利用函数imtophat增强图像对比度（§9.2.4）ch9_3_1：生成了包含两个主要的局部极小值区域和几个其它局部极小值区域（§9.3.4）ch9_4_1：距离变换（§9.4）ch9_5_1：调用函数label2rgb将每个对象显示为不同的颜色（§9.5.1）ch9_5_2：提取文本图像中的某些字符对象（§9.5.2）ch9_5_3：利用函数bwarea计算对图像执行膨胀操作后面积增长的百分比（§9.5.3）ch9_5_4：利用函数bweuler进行欧拉数计算（§9.5.4）ch9_6_1：调用函数makelut和applylut实现查表操作（§9.6）ch10_1_1：利用函数imfilter实现图像滤波（§10.1.3）ch10_2_1：利用频率变换法生成一个2-D滤波器（§10.2.2）ch10_2_2：利用频率采样法生成一个2-D滤波器（§10.2.3）ch10_2_3：利用窗口法生成一个2-D滤波器（§10.2.4）ch10_2_4：设计一个截止频率为0.5的理想低通滤波器（§10.2.5）。