matlab图像如何用代码完成图像的分割、边缘检测和拼接的任务？

你可以试试下面的程序：\x0d\x0aI=imread('myphoto.jpg') % 假设要处理的图像是myphoto.jpg\x0d\x0aheights=size(I,1) % 图像的高\x0d\x0awidths=size(I,2) % 图像的宽\x0d\x0am=8% 假设纵向分成8幅图\x0d\x0an=10% 假设横向分成10幅图\x0d\x0a% 考虑到rows和cols不一定能被m和n整除，所以对行数和列数均分后要取整\x0d\x0arows=round(linspace(0,heights,m+1))% 各子图像的起始和终止行标\x0d\x0acols=round(linspace(0,widths,n+1))% 各子图像的起始和终止列标\x0d\x0ablocks=cell(m,n) % 用一个单元数组容纳各个子图像\x0d\x0afor k1=1:m\x0d\x0afor k2=1:n\x0d\x0ablocks{k1,k2}=I(rows(k1)+1:rows(k1+1),cols(k2)+1:cols(k2+1),:)\x0d\x0asubimage=blocks{k1,k2}\x0d\x0a% 以下是对subimage进行边缘检测\x0d\x0a% 加入边缘检测的代码\x0d\x0a% 以上是对subimage进行边缘检测\x0d\x0ablocks{k1,k2}=subimage\x0d\x0aend\x0d\x0aend\x0d\x0aprocessed=I% processed为处理后的图像，用原图像对其初始化\x0d\x0a% 以下为拼接图像\x0d\x0afor k1=1:m\x0d\x0afor k2=1:n\x0d\x0aprocessed(rows(k1)+1:rows(k1+1),cols(k2)+1:cols(k2+1),:)=blocks{k1,k2}\x0d\x0aend\x0d\x0aend\x0d\x0afigure,imshow(processed)\x0d\x0a% 以上的程序已测试过，对灰度图像和真彩图像都可以运行。

clear I=imread('bai.jpg') %读入图像

q=imadjust(I,[.2 .3 0.6 .7 1],[])%增强图像的对比度

j=rgb2gray(q) %彩色图像变灰度图像

j1=im2bw(q,230/255)%二值化

se90=strel('line',3,90) %构造元素

se0=strel('line',3,0) %同上

BW2=imdilate(j1,[se90 se0]) % 用构造的元素膨胀

BW3=bwareaopen(BW2,100)%开 *** 作

BW3=~BW3%取反

BW4=bwareaopen(BW3,20)%开

BW5=bwperim(BW4)%计算BW4周长

[imx,imy]=size(BW5)计算长宽

L=bwlabel(BW5,8)%用不同的数字根据是否连通标记图像，

a=max(max(L))%得到L图像中标记结果的最大值

BW6=bwfill(BW5,'hole')%填充背景

I2=I

for i=1:3I2(:,:,i)=I2(:,:,i).*uint8(BW6)

end imshow(I2)有大神能逐条解释一下语句吗，本人是菜鸟啊，跪求！！

直接用矩阵 *** 作就可以了，用imread读取图像，读取的结果在matlab中就是一个矩阵，然后用imwrite把你需要的部分写到新的文件中。

例如（时间有限，仅写了灰度图像的一部分）：

I=imread('source.bmp')

n=ndims(I)%获得图像维数，如果是2就是灰度图像，3是彩色图像，需要分别处理

if n==2

[x,y]=size(I)%求图像大小

imwrite(I(1:round(x/4),1:round(y/4)),'file.bmp','bmp')

end

这样就把图像分成4*4，最左上角的图像保存到file.bmp中了。

思路大致如此，手头没有matlab，上班ing，供你参考。

以上。

专业路过的老狼

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