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1、基于 Simulink的图像处理 课程小结 图像增强的 simulink实现 图像灰度变换增强：增强图像的对比度 Simulink实现的具体步骤： 1、启动 Simulink 方法有两个： （ 1）在“ CommandWindow” 中输入“ simulink” 启动 （ 2）单击 matlAB窗体的 simulink快捷键 2、选择 Simulink窗口菜单栏的 File|New|Model命令，新建一个 *.mdl文件。 如右图： 3、添加仿真模型所需要的子模块在 lx1的窗口中。 （ 1）从“ sources” 子模块库中选择“ Image Form File” 模块拖放到 lx1 中相
2、应的位置； （ 2）从“ analysis (2) “ Contrast Adjustment” 模块中设置： main标签 Adjust pixels values from下拉列表中选择 Range determined by saturating outlier pixels; 6、仿真器参数的设置：在 lx1窗口的菜单项 Simulation|Configuration Parameters命令，弹出如图对话框，幵迚行相应设置：选择 select标签 的 solver选项； simulation time标签，将 star time和 stop time分别为 0； 在 type标签下
3、拉列表选择 Fixed step；在 solver标签下拉列表中选择 Discret额（ no continous states）。 6、运行仿真系统。 仿真结果 上述例子还可由 M语言实现： I=imread(C: Program FilesMATLABR2010btoolboximagesimdemospout.tif); I=double(I); M,N=size(I); for i=1:M for j=1:N if I(I,j)=30 I(I,j)= I(I,j); elseif I(I,j)emax)|(cnt0.5 c(i,j)=1; elseif c(i,j)0.2 c(i,j)=0; end end end disp(模式 X1X4的识别结果 ) c disp(时间： ) t 运行结果： 模式 X1的识别结果： c1 = 0.9491 0.0217 0.0412 模式 X2的识别结果： c2 = 0.0434 0.9515 0.0462 模式 X3的识别结果： c3 = 0.0457 0.0501 0.9351 模式 X4的识别结果： c4 = 0.8990 0.0216 0.0829 模式 X1X4的识别结果 c = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 时间： t = 0.2581 论文提交 MATLAB实现的 M程序 适当的注释 结果的简要说明
基于simulink的图像处理
