% Subtract the Background Image from the Original Image I2 = imsubtract(I,background); figure, imshow(I2) % Adjust the Image Contrast I3 = imadjust(I2, stretchlim(I2), [0 1]); figure, imshow(I3);
% Apply Thresholding to the Image level = graythresh(I3); bw = im2bw(I3,level); figure, imshow(bw)
% Determine the Number of Objects in the Image
[labeled,numObjects] = bwlabel(bw,4); % Label components. numObjects
% Examine the Label Matrix
RGB_label = label2rgb(labeled, @spring, 'c', 'shuffle'); figure, imshow(RGB_label);
% Measure Object Properties in the Image graindata = regionprops(labeled,'basic') allgrains = [graindata.Area];
% Compute Statistical Properties of Objects in the Image max(allgrains);
biggrain = find(allgrains==695) mean(allgrains); figure, hist(allgrains,20);
(详见MATLAB IPT的 帮助文档demo中的Correcting Nonuniform Illumination)
（二）查看MATLAB IPT 帮助文档，研究其它应用演示
三、实验设备
1．PIII以上微机； 2．MATLAB6.5；
四、预习与思考
1．预习实验内容，阅读教材熟悉实验原理； 2．查阅资料，熟悉实验中涉及的有关函数。
3．利用课余时间，采用MATLAB函数编程实现实验内容（二）。
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五、实验报告要求
1．简述试验的目的和试验原理；
2．叙述各段程序功能，改变有关函数的参数，分析比较实验结果； 3．打印出所编写的实验程序。 4．写出本实验的心得体会及意见。
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