1、图像相加运算

1.1增强图像的亮度

   I = imread('rice.png');
   J = imadd(I,50);
   subplot(1,2,1), imshow(I),title('原图像');
   subplot(1,2,2), imshow(J), title('增强图像的亮度');

效果图如下：

1.2图像叠加

   I = imread('rice.png');
   J = imread('cameraman.tif');
   K = imadd(I,J,'uint16');
   subplot(131),imshow(I),title('图像一');
   subplot(132),imshow(J),title('图像二');
   subplot(133),imshow(K,[]),title('叠加后的图像');

效果图如下：

1.3通过求平均值降噪

   clear;
   I = imread('rice.png');
   subplot(221),imshow(I),title('图像一');
   [m,n]=size(I);
   J(m,n)=0;
   J=double(J);
   X=imnoise(I,'gaussian');Y=double(X);  %加入噪声
   subplot(222),imshow(X),title('加噪图像一');
   J=J+Y/10;
   X=imnoise(I,'gaussian');Y=double(X);  %加入噪声
   subplot(223),imshow(X),title('加噪图像二');
   J=J+Y/10;
   for i=1:8                      %循环运算，对噪声的图像取平均值
     X=imnoise(I,'gaussian')
     Y=double(X);
     J=J+Y/10;
   end
   subplot(224),imshow(mat2gray(J)),title('10幅噪声图像平均结果');

效果图如下：

2.图像相减运算

2.1比较余弦压缩变换图像和原图像的区别

I=imread('cameraman.tif');
I=im2double(I);
T=dctmtx(8);   %产生二维DCT矩阵
%计算二维DCT,T和T转置是DCT函数P1*x*P2的参数
B=blkproc(I,[8 8],'P1*x*P2',T,T'); 
%二值掩模，用来压缩DCT系数 
mask=[1 1 1 1 0 0 0 0
      1 1 1 0 0 0 0 0
      1 1 0 0 0 0 0 0
      1 0 0 0 0 0 0 0
      0 0 0 0 0 0 0 0
      0 0 0 0 0 0 0 0
      0 0 0 0 0 0 0 0
      0 0 0 0 0 0 0 0];
B2=blkproc(B,[8 8],'P1.*x',mask);  %只保留DCT变换的10个系数
I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);  %重构图像
subplot(131),imshow(I),title('原始图像');
subplot(132),imshow(I2),title('压缩图像');
N=I2-I;    %两个图像相减
subplot(133),imshow(N),title('差别图像');

效果图如下：

2.2去掉图像rice.png中的背景亮度图像

clear,close all
I=imread('rice.png');
subplot(121),imshow(I),title('原始图像');
background=imopen(I,strel('disk',15));  %得到背景图像
I2=imsubtract(I,background);   %通过代数减法去掉图像中的背景图像
subplot(122),imshow(I2),title('去除背景的图像');

效果图如下：