本文链接:https://blog.csdn.net/Pxzly1117/article/details/79201772程序: I=imread('13.jpg');%读入图像imshow(I);h=imnoise(I,'salt & pepper');%为I图片叠加椒盐噪声噪声figure;imshow(h);w=[1 2 1;2 4 2;1 2 1]/16;%高斯模板I5=imfilter(h,w,'corr','replicate');%高斯平滑figure;imshow(I5);w=[

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

前言: 最近想看看矢量中值滤波(Vector median filter, VMF)在GRB图像上的滤波效果,意外的是找了一大圈却发现网上没有现成的code,所以通过matab亲自实现了一个,需要学习的朋友可以拿过去用.本文的核心是VMF的matlab实现,最后通过在RGB图像上应用举例说明. VMF的数学表达: 含有N个矢量的集合{C1,C2,...CN},它的VMF结果如下所示: 其中,CVM1表示距离所有其他向量的距离和最小的那个向量.而距离可以自己定义,常用的欧氏距离,曼哈顿距离等等.

1.一维码简述: 一维条码是一种能用于信息编码和信息自动识别的标准符号,是由一组宽度不同的黑白符号按一定规则交替排列编码组成的图形符号,用于表示一定的信息. 码制指条码符号的类型,不同的类型有不同的编码规则.我们本次实验是基于EAN-13码制.EAN-13码主要由起始符(3).左侧数据符(42).中间分割符(5).右侧数据符(42).校验符.终止符(3)组成,一共95个模块,表示13个字符.条表示1,空表示0:只能表示0-9这十个数字:每个字符的宽度为7个模块,交替由两个条和两个空组成,每个条或

Matlab 图像处理相关函数命令大全 一.通用函数: colorbar  显示彩色条 语法:colorbar \ colorbar('vert') \ colorbar('horiz') \ colorbar(h) \ h=colorbar(...) \ colorbar(...,'peer',axes_handle) getimage 从坐标轴取得图像数据 语法:A=getimage(h) \ [x,y,A]=getimage(h) \ [...,A,flag]=getimage(h) \

1.图像的读取MATLAB中从图像文件中读取数据用函数imread(),这个函数的作用就是将图像文件的数据读入矩阵中,此外还可以用imfinfo()函数查看图像文件的信息(见例1)%例1:图像数据及图像信息的读取imfinfo c:/lilizong/boat.bmp%读取图像信息[A,M]=imread('c:/lilizong/boat.bmp'); %图像数据的读取,将图像数据放入矩阵A中,颜色数据放入矩阵M中imshow(A,M);title('原图像');M(:,1)=0; %将颜色数

Chapter_3 Intensity Transsformations and Spatial Filtering 灰度变换与空间滤波 Intensity transformation function s = T(r) (size of the neighborhood is 1*1) Some Basic Intensity Transformation Functions 1.Image Negatives 图像反转 $ s = T(r) = L - 1 - r $ 2.Log Tran

1． Matlab基础 1.1     数据格式 Matlab默认的数据格式为双精度浮点数的矩阵或数组,同时支持其它数据类型.Matlab将单变量看作1´1的数组.Matlab支持的数据类型如下: 索引值从1开始.字符串须用单引号括起来.有些matlab函数或操作符只能用于双精度浮点数. 1.2 基本运算 1.2.1 赋值,如 A = [1 2 3],A = [1,3,5],A = [1:3],A = [1:0.5:3],则A是个行向量,各元素值分别为:1 2 3    1 3 5      

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

matlab 图像分割算法源码 1.图像反转 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');J=double(I);J=-J+(256-1); %图像反转线性变换H=uint8(J);subplot(1,2,1),imshow(I);subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下:I=imread('xian.bmp');subplot(2,2,1),imshow(I);title('原始图像');axis([50,250,5

一 图像的读写 1 imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2 imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3 imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:\w01.tif') 二 图像的显示 1 image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示函数,如: a

60.imnoise 功能:增加图像的渲染效果. 语法: J = imnoise(I,type) J = imnoise(I,type,parameters) 举例 I = imread('eight.tif'); J = imnoise(I,'salt & pepper',0.02); imshow(I) figure, imshow(J) 相关命令: rand 61.impixel 功能:确定像素颜色值. 语法: MATLAB高级应用——图形及影像处理 348 P = impixel(I)

LBP(local banary patter)是一种非常经典的用来描述图像局部纹理特征的算子. 1,基本LBP LBP方法自1994年提出,此后就作为一个有效的纹理特征,不断的被人使用和改进.LBP非常简单,也非常有效. 左边的图是从一个图片上拿下来的3*3矩阵,矩阵上的值就是像素值,现在我们要计算的中间那个点的LBP.除了它此外的8个点依次与中间点比较,比它(也就是15)大的记成1,比它小的记成0,然后我们就得到右面的图片.然后我们选定一个起始点-这个图片选的是左上角第一个点,然后按照顺时针

下列表格中除了个别函数外,其余函数都是图像处理工具箱提供的关于图像处理的函数,现摘录到此以备查找. 表1 图像显示 函数名 功能说明 函数名 功能说明 colorbar 颜色条显示 montage 按矩形剪辑方式显示多帧图像 getimage 从坐标系中获取图像数据 immovie 从多帧索引图像中制作电影 image 建立显示图像 movie 播放电影 subimage 在同一图像窗口显示多个图像 trueszie 调整图像显示大小 imagesc 调整数据并显示图像 warp 显示图像为纹理

原文地址http://jncumter.blog.51cto.com/812546/243961   图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤.去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割.边缘检测等.图像信号在产生.传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生).椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等: 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波,主要思想

diagram = imread('lena1.png') diagram = rgb2gray(diagram);%------------------------------将图片转换为灰度图 N=120 M=100 % B = roipoly(diagram) % [B,c,r] = roipoly(diagram) %统计图像的直方图 % h = imhist(diagram) % h1 = h(1:10:256) % horz = 1:10:256 % bar(h) %统计ROI直方图

一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:/w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:/w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文件的有关信息,如:imfinfo('e:/w01.tif') 二. 图像的显示 1. image image函数是MATLAB提供的最原始的图像显示

平时不怎么玩游戏,有时消遣就玩玩QQ里的2D桌球,但是玩的次数少,不能像骨灰级玩家一样百发百中,肿么办呢?于是某天突发奇想,决定自己也来做个“外挂”.说是外挂,其实只是一个瞄准器,毕竟外挂是修改别人的软件,有点违法的意思,况且自己还没有能力去那么做,所以自己还是弄个瞄准器,做做弊,过下小瘾,同时也提高一下自己的编程能力. 起初(也就是半年前),自己尝试做一个瞄准器的初始版本,用C#做,想法很简单: Step1.把鼠标移到洞口,获取鼠标位置: Step2.将鼠标放到要击打的球的圆心上,获取鼠标当前

x=imread(‘x.jpg’); x=rbg2gray(x);  %转成灰度图像 k=medfilt2(x);   %中值滤波,默认为3X3矩阵 figure, imshow(k); medfilt2(A,[M,N]):使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波 k=medfilt2(x,[5,5]) eg: >> xx=rgb2gray(x);>> figure,imshow(xx); dd

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf