当前位置: 首页 > news >正文

matlab处理函数3

1. 直方图均衡化的 Matlab 实现

1.1 imhist 函数

功能:计算和显示数字数字图像的色彩直方图
格式:imhist(I,n)
        imhist(X,map)
说明:imhist(I,n) 其中,n 为指定的灰度级数目,缺省值为256;imhist(X,map) 就算和显示索引色数字数字图像 X 的直方图,map为调色板。用stem(x,counts) 同样可以显示直方图。

1.2 imcontour 函数

功能:显示数字数字图像的等灰度值图
格式:imcontour(I,n),imcontour(I,v)
说明:n 为灰度级的个数,v 是有用户指定所选的等灰度级向量。

1.3 imadjust 函数

功能:通过直方图变换调整对比度
格式:J=imadjust(I,[low high],[bottomtop],gamma)
        newmap=imadjust(map,[low high],[bottomtop],gamma)
说明:J=imadjust(I,[low high],[bottomtop],gamma) 其中,gamma 为校正量r,[lowhigh] 为原数字数字图像中要变换的灰度范围,[bottom top]
指定了变换后的灰度范围;newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottom top],gamma) 调整索引色数字数字图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和
[bottom top] 都为2×3的矩阵,则分别调整 R、G、B 3个分量。

1.4 histeq 函数

功能:直方图均衡化
格式:J=histeq(I,hgram)
        J=histeq(I,n)
        [J,T]=histeq(I,...)
        newmap=histeq(X,map,hgram)
        newmap=histeq(X,map)
        [new,T]=histeq(X,...)
说明:J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”,即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram 。hgram 中的每一个元素
都在 [0,1] 中;J=histeq(I,n) 指定均衡化后的灰度级数 n ,缺省值为 64;[J,T]=histeq(I,...)返回从能将数字数字图像 I 的灰度直方图变换成
数字数字图像 J 的直方图的变换 T ;newmap=histeq(X,map) 和 [new,T]=histeq(X,...) 是针对索引色数字数字图像调色板的直方图均衡。
 

2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现

        imnoise 函数
格式:J=imnoise(I,type)
        J=imnoise(I,type,parameter)
说明:J=imnoise(I,type) 返回对数字数字图像 I 添加典型噪声后的有噪数字数字图像 J ,参数type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。

3. 数字数字图像滤波的 Matlab 实现

3.1 conv2 函数

功能:计算二维卷积
格式:C=conv2(A,B)
        C=conv2(Hcol,Hrow,A)
        C=conv2(...,'shape')
说明:对于 C=conv2(A,B) ,conv2 的算矩阵A 和 B 的卷积,若[Ma,Na]=size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];
C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中,矩阵 A 分别与Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积;C=conv2(...,'shape') 用来指定 conv2
返回二维卷积结果部分,参数 shape 可取值如下:
        》full为缺省值,返回二维卷积的全部结果;
        》same返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分;
        valid 返回在卷积过程中,未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分,当 size(A)>size(B) 时,size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。
 

3.2 conv 函数

功能:计算多维卷积
格式:与 conv2 函数相同

3.3 filter2函数

功能:计算二维线型数字滤波,它与函数 fspecial 连用
格式:Y=filter2(B,X)
        Y=filter2(B,X,'shape')
说明:对于 Y=filter2(B,X) ,filter2 使用矩阵B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波,结果 Y 是通过二维互相关计算出来的,其大
小与 X 一样;对于Y=filter2(B,X,'shape') ,filter2返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的,其大小由参数 shape 确定,其取值如下

        》full返回二维相关的全部结果,size(Y)>size(X);
        》same返回二维互相关结果的中间部分,Y 与X 大小相同;
        》valid返回在二维互相关过程中,未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分,有 size(Y)<size(X) 。

3.4 fspecial 函数

功能:产生预定义滤波器
格式:H=fspecial(type)
        H=fspecial('gaussian',n,sigma)        高斯低通滤波器
        H=fspecial('sobel')                        Sobel 水平边缘增强滤波器
        H=fspecial('prewitt')                     Prewitt 水平边缘增强滤波器
        H=fspecial('laplacian',alpha)            近似二维拉普拉斯运算滤波器
        H=fspecial('log',n,sigma)                高斯拉普拉斯(LoG)运算滤波器
        H=fspecial('average',n)                  均值滤波器
        H=fspecial('unsharp',alpha)            模糊对比增强滤波器
说明:对于形式 H=fspecial(type) ,fspecial 函数产生一个由 type 指定的二维滤波器 H ,返回的H 常与其它滤波器搭配使用。
 

4. 彩色增强的 Matlab 实现

4.1 imfilter函数

功能:真彩色增强
格式:B=imfilter(A,h)
说明:将原始数字数字图像 A 按指定的滤波器 h 进行滤波增强处理,增强后的数字数字图像 B 与A 的尺寸和类型相同

相关文章:

matlab处理函数3

1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数 功能&#xff1a;计算和显示数字数字图像的色彩直方图 格式&#xff1a;imhist(I,n) imhist(X,map) 说明&#xff1a;imhist(I,n) 其中&#xff0c;n 为指定的灰度级数目&#xff0c;缺省值为256&#xff1b;imhist(X…...

跨系统环境下LabVIEW程序稳定运行

在LabVIEW开发中&#xff0c;不同电脑的配置和操作系统&#xff08;如Win11与Win7&#xff09;可能对程序的稳定运行产生影响。为了确保程序在不同平台上都能正常且稳定运行&#xff0c;需要从兼容性、驱动、以及性能优化等多个方面入手。本文将详细介绍如何在不同系统环境下&a…...

开源项目低代码表单FormCreate中通过接口加载远程数据选项

在开源项目低代码表单 FormCreate 中&#xff0c;fetch 属性提供了强大的功能&#xff0c;允许从远程 API 加载数据并将其应用到表单组件中。通过灵活的配置&#xff0c;fetch 可以在多种场景下发挥作用&#xff0c;从简单的选项加载到复杂的动态数据处理。 源码地址: Github …...

k8s的搭建

一、安装环境 准备三台主机&#xff1a; 192.168.1.66 k8s-master 192.168.1.77 k8s-node01 192.168.1.88 k8s-node02 网段&#xff1a; Pod ⽹段 172.16.0.0/16 Service ⽹段 10.96.0.0/16 注&#xff1a;宿主机⽹段、Pod…...

人工智能与机器学习原理精解【19】

文章目录 马尔科夫链概述定义与性质分类应用领域收敛性马尔科夫链蒙特卡洛方法 马尔科夫链原理详解一、定义二、特性三、数学描述四、类型五、应用六、示例定义性质转移概率矩阵应用举例结论 马尔科夫链在语音识别和语音合成中的应用一、马尔科夫链在语音识别中的应用1. 基本概…...

DingoDB:多模态向量数据库的实践与应用

DingoDB&#xff1a;多模态向量数据库的实践与应用 1. 引言 在当今数据驱动的时代&#xff0c;高效处理和分析大规模、多样化的数据变得至关重要。DingoDB作为一个分布式多模态向量数据库&#xff0c;为我们提供了一个强大的解决方案。本文将深入探讨DingoDB的特性、安装过程…...

03.01、三合一

03.01、[简单] 三合一 1、题目描述 三合一。描述如何只用一个数组来实现三个栈。 你应该实现push(stackNum, value)、pop(stackNum)、isEmpty(stackNum)、peek(stackNum)方法。stackNum表示栈下标&#xff0c;value表示压入的值。 构造函数会传入一个stackSize参数&#xf…...

github上clone代码过程

从 GitHub 上拉取代码的过程非常简单&#xff0c;一般通过 git clone 命令来完成。以下是详细步骤&#xff1a; 下载git工具 要下载并安装 Git&#xff0c;你可以根据你的操作系统来选择相应的步骤。以下是如何在不同操作系统上安装 Git 的详细说明&#xff1a; 1. 在 Windo…...

ChatGLM3模型搭建教程

一、介绍 ChatGLM3 是智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型&#xff0c;在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上&#xff0c;ChatGLM3-6B 引入了如下特性&#xff1a; 更强大的基础模型…...

多层建筑能源参数化模型和城市冠层模型的区别

多层建筑能源参数化&#xff08;Multi-layer Building Energy Parameterization, BEP&#xff09;模型和城市冠层模型&#xff08;Urban Canopy Model, UCM&#xff09;都是用于模拟城市环境中能量交换和微气候的数值模型&#xff0c;但它们的侧重点和应用场景有所不同。以下是…...

27. Redis并发问题

1. 前言 对于一个在线运行的系统,如果需要修改数据库已有数据,需要先读取旧数据,再写入新数据。因为读数据和写数据不是原子操作,所以在高并发的场景下,关注的数据可能会修改失败,需要使用锁控制。 2. 分布式场景 2.1 分布式锁场景 面试官提问: 为什么要使用分布式锁?…...

JVM四种垃圾回收算法以及G1垃圾回收器(面试)

JVM 垃圾回收算法 标记清除算法&#xff1a;标记清除算法将垃圾回收分为两个阶段&#xff1a;标记阶段和清除阶段。 在标记阶段通过根节点&#xff0c;标记所有从根节点开始的对象。然后&#xff0c;在清除阶段&#xff0c;清除所有未被标记的对象 适用场合&#xff1a; 存活对…...

Python 数学建模——Vikor 多标准决策方法

文章目录 前言原理步骤代码实例 前言 Vikor 归根到底其实属于一种综合评价方法。说到综合评价方法&#xff0c;TOPSIS&#xff08;结合熵权法使用&#xff09;、灰色关联度分析、秩和比法等方法你应该耳熟能详。Vikor 未必比这些方法更出色&#xff0c;但是可以拓展我们的视野。…...

计算机网络八股总结

这里写目录标题 网络模型划分&#xff08;五层和七层&#xff09;及每一层的功能五层网络模型七层网络模型&#xff08;OSI模型&#xff09; 三次握手和四次挥手具体过程及原因三次握手四次挥手 TCP/IP协议组成UDP协议与TCP/IP协议的区别Http协议相关知识网络地址&#xff0c;子…...

AMD CMD UMD CommonJs ESM 的历史和区别

这几个东西都是用于定义模块规范的。有些资料会提及到这些概念&#xff0c;不理清楚非常容易困惑。 ESM&#xff08;ES Module&#xff09; 这个实际上我们是最熟悉的&#xff0c;就是ES6的模块功能。出的最晚&#xff0c;因为是官方出品&#xff0c;所以大势所趋&#xff0c…...

人工智能数据基础之微积分入门-学习篇

目录 导数概念常见导数和激活导数python代码绘制激活函数微分概念和法则、积分概念微积分切线切面代码生成案例链式求导法则反向传播算法(重要) 一、概念 二、常见导数及激活导数 常见激活函数及其导数公式&#xff1a; 在神经网络中&#xff0c;激活函数用于引入非线性因素&…...

【PSINS】ZUPT代码解析(PSINS_SINS_ZUPT)|MATLAB

这篇文章写关于PSINS_SINS_ZUPT的相关解析。【值得注意的是】:例程里面给的这个m文件的代码,并没有使用ZUPT的相关技术,只是一个速度观测的EKF 简述程序作用 主要作用是进行基于零速更新(ZUPT)的惯性导航系统(INS)仿真和滤波 什么是ZUPT ZUPT是Zero Velocity Update(…...

多态(上)【C++】

文章目录 多态的概念多态的实现多态产生的条件什么是虚函数&#xff1f;虚函数的重写和协变重写协变 析构函数的重写为什么有必要要让析构函数构成重写&#xff1f; 多态的概念 C中的多态是面向对象编程&#xff08;OOP&#xff09;的一个核心特性&#xff0c;指的是同一个接口…...

如何驱动一枚30年前的音源芯片,YMF288驱动手记 Part2

一些问题 在上一篇里面虽然策划了想要驱动YMF288所需要做的事情以及目标。但是&#xff0c;在板子打出来后&#xff0c;我在进一步的研究中&#xff0c;发现我犯了个错误&#xff0c;那就是YMF288并不是使用现在很多轻量化的嵌入式&#xff0c;比如ESP32常用的I2S协议的&#x…...

yarn webpack脚手架 react+ts搭建项目

安装 Yarn 首先&#xff0c;确保你已经安装了 Node.js 和 Yarn。如果还没有安装 Yarn&#xff0c;可以通过以下命令安装&#xff1a; npm install -g yarn创建项目 使用 create-react-app 脚手架创建一个带有 TypeScript 的项目&#xff0c;node更新到最新版&#xff0c;并指定…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第4章 虚拟机性能监控,故障处理工具

第2章 虚拟机性能监控&#xff0c;故障处理工具 4.1 概述 略 4.2 基础故障处理工具 4.2.1 jps:虚拟机进程状况工具 命令&#xff1a;jps [options] [hostid] 功能&#xff1a;本地虚拟机进程显示进程ID&#xff08;与ps相同&#xff09;&#xff0c;可同时显示主类&#x…...

ArcGIS Pro制作水平横向图例+多级标注

今天介绍下载ArcGIS Pro中如何设置水平横向图例。 之前我们介绍了ArcGIS的横向图例制作&#xff1a;ArcGIS横向、多列图例、顺序重排、符号居中、批量更改图例符号等等&#xff08;ArcGIS出图图例8大技巧&#xff09;&#xff0c;那这次我们看看ArcGIS Pro如何更加快捷的操作。…...

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学&#xff1f;传统医学奠基期&#xff08;远古 - 17 世纪&#xff09;近代医学转型期&#xff08;17 世纪 - 19 世纪末&#xff09;​现代医学成熟期&#xff08;20世纪至今&#xff09; 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

站群服务器的应用场景都有哪些?

站群服务器主要是为了多个网站的托管和管理所设计的&#xff0c;可以通过集中管理和高效资源的分配&#xff0c;来支持多个独立的网站同时运行&#xff0c;让每一个网站都可以分配到独立的IP地址&#xff0c;避免出现IP关联的风险&#xff0c;用户还可以通过控制面板进行管理功…...

【 java 虚拟机知识 第一篇 】

目录 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 1.2.堆和栈的区别 1.3.栈的存储细节 1.4.堆的部分 1.5.程序计数器的作用 1.6.方法区的内容 1.7.字符串池 1.8.引用类型 1.9.内存泄漏与内存溢出 1.10.会出现内存溢出的结构 1.内存模型 1.1.JVM内存模型的介绍 内存模型主要分…...

水泥厂自动化升级利器:Devicenet转Modbus rtu协议转换网关

在水泥厂的生产流程中&#xff0c;工业自动化网关起着至关重要的作用&#xff0c;尤其是JH-DVN-RTU疆鸿智能Devicenet转Modbus rtu协议转换网关&#xff0c;为水泥厂实现高效生产与精准控制提供了有力支持。 水泥厂设备众多&#xff0c;其中不少设备采用Devicenet协议。Devicen…...

上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式

简介 在我的 QT/C 开发工作中&#xff0c;合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式&#xff1a;工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...

嵌入式学习之系统编程(九)OSI模型、TCP/IP模型、UDP协议网络相关编程(6.3)

目录 一、网络编程--OSI模型 二、网络编程--TCP/IP模型 三、网络接口 四、UDP网络相关编程及主要函数 ​编辑​编辑 UDP的特征 socke函数 bind函数 recvfrom函数&#xff08;接收函数&#xff09; sendto函数&#xff08;发送函数&#xff09; 五、网络编程之 UDP 用…...

【1】跨越技术栈鸿沟:字节跳动开源TRAE AI编程IDE的实战体验

2024年初&#xff0c;人工智能编程工具领域发生了一次静默的变革。当字节跳动宣布退出其TRAE项目&#xff08;一款融合大型语言模型能力的云端AI编程IDE&#xff09;时&#xff0c;技术社区曾短暂叹息。然而这一退场并非终点——通过开源社区的接力&#xff0c;TRAE在WayToAGI等…...