《基于偏微分方程的图像处理》1．图像的基本操作(1)把一幅彩色图像分解为R、G、B三副单色图像；clear;image_I=imread('rgbtest2.bmp');subplot(2,2,1);imshow(image_I);matrix_R(:,:,1)=image_I(:,:,1);matrix_R(:,:,2)=0;matrix_R(:,:,3)=0;subplot(2,2,2);imshow(matrix_R);title('R分量');matrix_G(:,:,2)=image_I(:,:,2);matrix_G(:,:,1)=0;matrix_G(:,:,3)=0;subplot(2,2,3);imshow(matrix_G);title('G分量');matrix_B(:,:,3)=image_I(:,:,3);matrix_B(:,:,1)=0;matrix_B(:,:,2)=0;subplot(2,2,4);imshow(matrix_B);title('B分量');R分量G分量B分量(2)把一幅灰度图像分别沿x轴和y轴做反射，扩展为四倍大小；clear;Image=imread('graytest2.bmp');imshow(Image);[m,n]=size(Image);image11=Image;for i=1:mfor j=1:nimage12(i,j)=image11(i,n-j+1);endendfor j=1:nfor i=1:mimage21(i,j)=image11(m-i+1,j);image22(i,j)=image12(m-i+1,j);endendimage1=[image11,image12];image2=[image21,image22];image=[image1;image2];figureimshow(image)原图像：扩展图像：2．把一幅灰度图像的像素值都变换为原来的1/2使图像质量变差，然后利用Matlab图像处理工具箱中的直方图均衡化函数histeq 对图像进行增强，输出原图像、质量变差图像和增强后的图像以及它们的直方图。

clear;Image=imread('graytest2.bmp');Image1=0.5*double(Image);subplot(3,2,1);imshow(Image);subplot(3,2,2);imhist(Image);subplot(3,2,3);imshow(uint8(Image1));image1=uint8(Image1);imwrite(image1,'graytest2_1.bmp')subplot(3,2,4);imhist(image1);Image_hist=histeq(image1);subplot(3,2,5);imshow(Image_hist);imwrite(Image_hist,'graytest2_2.bmp')subplot(3,2,6);imhist(Image_hist);0100200500010020005001000010020010003． 图像的水平集、水平线和等高线的显示和处理(1) 显示一幅灰度图像在某一水平的水平集、水平线和等高线；function level(image_name,N) %求一图像的水平集、线%输入参数：image_name －－－图像文件名% ：N －－－－－－－－阀值（0～255） if nargin<1disp('请输入文件名!!!'); return; elseif nargin<2 N=128; endimage_input=imread(image_name); subplot(2,2,1);imshow(image_input); title('原图像');[size_m,size_n]=size(image_input); matrix_temp=zeros(size_m,size_n); % 求水平集 for row=1:size_m for col=1:size_nif image_input(row,col) > Nmatrix_temp(row,col)=1;endendendsubplot(2,2,2);imshow(matrix_temp,[]);title('图像的水平集');imwrite(matrix_temp,'level_setzhan.bmp');% 图像矩阵扩展赋值便于处理边界matrix_ex=zeros(size_m+2,size_n+2);for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_ex(row+1,col+1)=matrix_temp(row,col);endend% 四邻域反填充得水平线matrix_new=matrix_temp;for row=2:size_m+1for col=2:size_n+1if matrix_ex(row+1,col)==0 & matrix_ex(row-1,col)==0 & matrix_ex(row,col+1)==0 & matrix_ex(row,col-1)==0matrix_new(row-1,col-1)=1;endendendsubplot(2,2,3);imshow(matrix_new,[]);title('图像的水平线');%imwrite(matrix_new,'level_line.bmp');% 求图像的等高线contour=zeros(size_m,size_n);for row=1:size_mfor col=1:size_nif image_input(row,col)==Ncontour(row,col)=1;endcontour(row,col)=1-contour(row,col);endendsubplot(2,2,4);imshow(contour,[]);title('图像的等高线');%imwrite(contour,'contour.bmp');function level_line_set(image_name)% 求一图像的阀值N取各值所对应的水平线的叠加% 输入参数：image_name－－－图像文件名image_input=imread(image_name); %不变量[size_m,size_n]=size(image_input); %不变量matrix_out=zeros(size_m,size_n); %循环中不需重新初始化的变量% 输出矩阵初始化（白）for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_out(row,col)=1;endendmatrix_ex=zeros(size_m+2,size_n+2); % 扩展矩阵subplot(1,2,1);imshow(image_input);title('原图像');for N=1:32:255 % N为相应阀值matrix_temp=zeros(size_m,size_n); % 重新初始化（黑）for row=1:size_mfor col=1:size_nif image_input(row,col) >=Nmatrix_temp(row,col)=1; % 求水平集－－－－－endendend% 图像矩阵扩展赋值便于处理边界for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_ex(row+1,col+1)=matrix_temp(row,col);endend% 四邻域（黑区域填白）反填充得水平线matrix_new=matrix_temp;for row=2:size_m+1for col=2:size_n+1if matrix_ex(row+1,col)==0 & matrix_ex(row-1,col)==0 & matrix_ex(row,col+1)==0 & matrix_ex(row,col-1)==0matrix_new(row-1,col-1)=1; % 填白endendendmatrix_out=min(matrix_out,matrix_new); %各级水平线叠加endmatrix_out(1,1)=0;matrix_out(2,1)=1;subplot(1,2,2);imshow(matrix_out,[]);title('图像部分水平集的叠加');level('graytest2.bmp',100);原图像图像的水平集图像的水平线图像的等高线(2)显示图像并显示它的一族水平线（要求阀值 为32, 64, 96, 128, 160, 192, 224）。

function level_line_set(image_name)% 求一图像的阀值N取各值所对应的水平线的叠加% 输入参数：image_name－－－图像文件名image_input=imread(image_name); %不变量[size_m,size_n]=size(image_input); %不变量matrix_out=zeros(size_m,size_n); %循环中不需重新初始化的变量% 输出矩阵初始化（白）for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_out(row,col)=1;endendmatrix_ex=zeros(size_m+2,size_n+2); % 扩展矩阵subplot(1,2,1);imshow(image_input);title('原图像');for N=1:32:255 % N为相应阀值（要求阀值 为32, 64, 96, 128, 160, 192, 224）。

matrix_temp=zeros(size_m,size_n); % 重新初始化（黑）for row=1:size_mfor col=1:size_nif image_input(row,col) >=Nmatrix_temp(row,col)=1; % 求水平集－－－－－endendend% 图像矩阵扩展赋值便于处理边界for row=1:size_mfor col=1:size_nmatrix_ex(row+1,col+1)=matrix_temp(row,col);endend% 四邻域（黑区域填白）反填充得水平线matrix_new=matrix_temp;for row=2:size_m+1for col=2:size_n+1if matrix_ex(row+1,col)==0 & matrix_ex(row-1,col)==0 & matrix_ex(row,col+1)==0 & matrix_ex(row,col-1)==0matrix_new(row-1,col-1)=1; % 填白endendendmatrix_out=min(matrix_out,matrix_new); %各级水平线叠加endmatrix_out(1,1)=0;matrix_out(2,1)=1;subplot(1,2,2);imshow(matrix_out,[]);title('图像部分水平集的叠加');原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加原图像图像部分水平集的叠加4．显示一幅灰度图像及其加高斯白噪声（01.0μ）和椒盐=σ,02=噪声（噪声密度02d）后的图像及直方图。