Exercícios MatLab Processamento de Imagens

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Lucas Martins Sabadini 
RA: 80669 
 
 
 
 
 
 
EXERCÍCIOS MATLAB 
 
 
 
Trabalho apresentado à disciplina 
Processamento de Imagens do Curso de 
Engenharia de Computação do Centro 
Universitário de Votuporanga – UNIFEV, 
ministrado pelo professor Fernando 
Bermejo Menechelli, como obtenção parcial 
de nota referente ao primeiro bimestre. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Votuporanga, 28 de setembro de 2016. 
 
Conclusão sobre Filtros 
 
Os filtros computacionais, de modo geral, são largamente utilizados para o tratamento de 
imagens, aplicados principalmente para a descoberta de algum traço antes impercebível pelo olho 
humano, como por exemplo alguma anomalia em imagens médicas, possibilitando diagnóstico 
preciso do profissional da saúde. 
Dentre os filtros implementados, podemos ressaltar a importância os filtros de suavização, 
retirando da imagem alguma espécie de ruído, tornando-a melhor visualmente para avalição. 
Já os filtros de média ponderada, são atribuindo pesos, para definir sua função em cada 
distância do peso central. Sua finalidade também a redução de ruídos. 
Os filtros de borda deixam visíveis os contornos da imagem, detectando diferentes cores e 
dessa forma conseguem detectar o contorno de objetos. São usados para fazer seleções e 
propósitos artísticos. 
Portanto os filtros podem adquirir inúmeras aplicabilidades, contribuindo para algum 
propósito em específico. 
 
Histograma de imagem 
a=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp'); 
b=imresize(a,0.5,'nearest') 
X=rgb2gray(a); 
x=rgb2gray(b); 
imshow(a) 
imshow(x) 
d=imcrop 
imshow(d) 
imhist(d) 
imhist(x) 
imhist(x,50) 
 
Operações algébricas de processamento de imagens 
Soma 
aa=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
bb=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
cc=aa+bb 
imshow(cc) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Subtração 
aa=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
bb=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
cc=aa-bb 
imshow(cc) 
 
Multiplicação 
aa=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
bb=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
Li=0.5 
Mm=aa*Li 
imshow(Mm) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Divisão 
aa=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
bb=imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
Li=0.5 
Mm=aa/Li 
imshow(Mm) 
 
 
 
 
Filtros 
a = imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
j=imnoise(a,'gaussian') 
imshow(j) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
fi = imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
h=[9 9 9, 0 0 0, -1 -2 -1] 
l2=imfilter(fi, h) 
imshow(l2) 
 
H = imread('C:\Users\lucas\Desktop\Trabalho MatLab\lena.bmp') 
h=fspecial('laplacian') 
j=imfilter(a,h) 
imshow(j) 
h=fspecial('sobel') 
j=imfilter(a,h) 
imshow(j) 
h=fspecial('log') 
j=imfilter(a,h) 
imshow(j) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Filtro de média suavização (FMS) 
A = imread ('C:\Users\lucas\Desktop\lena.jpg'); 
%filtros de média suavização (FMS) 
F1 = (1/9)*[1 1 1, 1 1 1, 1 1 1]; 
F4 = (1/16)*[1 1 1 1, 1 1 1 1, 1 1 1 1, 1 1 1 1]; 
F8 = (1/25)*[1 1 1 1 1, 1 1 1 1 1, 1 1 1 1 1, 1 1 1 1 1, 1 1 1 1 1]; 
B = imfilter(A, F1); 
imshow(B); 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Filtros de média ponderada (FMP) 
A = imread ('C:\Users\lucas\Desktop\lena.jpg'); 
F = (1/40)*[1 1 1 1, 2 2 2 2, 3 3 3 3, 4 4 4 4]; 
F5 = (1/30)*[2 2 2 2, 2 5 5 2, 2 2 2 2]; 
F6 = (1/64)*[4 4 4 4, 4 4 4 4, 4 4 4 4, 4 4 4 4]; 
F7 = (1/32)*[2 4 2, 8 16 8, 2, 4, 2]; 
B = imfilter(A, F6); 
imshow(B); 
 
 
Filtros de bordas (FB) 
A = imread ('C:\Users\lucas\Desktop\lena.jpg'); 
F2 = [-1 -1 -1, 2 2 2, -1 -1 -1]; 
F3 = [-1 2 -1, -1 2 -1, -1 2 -1]; 
M = imfilter(A, [-1 -1 2, -1 2 -1, 2 -1 -1]); 
N = imfilter(A, [2 -1 -1, -1 2 -1, -1 -1 2]); 
B = imfilter(A, F3); 
imshow(B); 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Processamento Matlab 
%apresenta a matriz da imagem 
A = imread('C:\Users\lucas\Desktop\lena', 'jpg'); 
image(A) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
%redimensiona a imagem em 200% 
G = imresize(I, 2); 
imshow(G); 
 
 
 
%conversão entre tipos 
[A,MAP] = tiffread('C:\Users\lucas\Desktop\lena.tif'); 
X = dither(A); 
imshow(X); 
 
%img para preto e branco 
[A,MAP] = tiffread('C:\Users\lucas\Desktop\lena.tif'); 
X = im2bw(A,MAP,0.4); 
imshow(X); 
 
%RGB em tons de cinza 
A = imread('C:\Users\lucas\Desktop\lena.tif'); 
X = rgb2gray(A); 
imshow(X); 
 
%rotacionar img 
A = imread ('C:\Users\lucas\Desktop\lena', 'jpg'); 
B = imrotate (A, 45, 'nearest'); 
imshow(B) 
 
%altera o tamanho da img 
A = imread ('C:\Users\lucas\Desktop\lena', 'jpg'); 
B = imresize (A, 0.5, 'nearest'); 
imshow(B) 
 
C = round(255*rand(255); 
Image(C) 
 
%erosão 
X = strel ('disk' ,3) 
Im = imread(‘imagem’) 
Y=imerode(im, x) 
Imshow(y) 
 
%dilatação 
X = strel ('disk' ,3) 
Im = imread('C:\Users\lucas\Desktop\lena.jpg'); 
Y=imdilate(im, x) 
Imshow(y) 
 
%abertura 
X = strel ('disk' ,3) 
Im = imread('C:\Users\lucas\Desktop\lena.jpg'); 
Y=imopen(im, x) 
Imshow(y) 
 
%fechamento 
X = strel ('disk' ,3) 
Im = imread('C:\Users\lucas\Desktop\lena.jpg'); 
Y=imclose(im, x) 
Imshow(y)