一.求均值 % 求一副灰度图像的均值 close all; clear; clc; i=imread('d:/lena.jpg'); %载入真彩色图像 i=rgb2gray(i); %转换为灰度图 i=double(i); %将uint8型转换为double型,否则不能计算统计量 % avg1=mean(i,); %列向量均值 % avg2=mean(i,); %行向量均值 % avg3=mean(i); %列向量均值 [m,n]=size(i); s=; :m :n s=s+i(x,y); %

一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和宽度. 5. LockBits方法和UnlockBits

一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和宽度. 5. LockBits方法和UnlockBits

在matlab中用dicomread读取dicom文件后,生成一个MxN矩阵(对应图像像素个数),每个像素灰度数据是int16格式 但是bmp图像灰度是int8格式的(灰度范围0~255),所以若想把dicom图像存储为bmp图像做后续处理,需要将16位的dicom灰度数据映射为8位的灰度数据. 采用的方法即医学图像处理中常见的加窗处理. 实例代码如下: img=imadjust(img_raw,[;]); %调整灰度范围 img= low=min(min(img)); high=max(max

c#图像处理入门 -bitmap类和图像像素值获取方法 一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

访问图像中的像素 访问图像像素有三种可行的方法方法一:指针访问指针访问访问的速度最快,Mat类可以通过ptr函数得到图像任意一行的首地址,同时,Mat类的一些属性也可以用到公有属性 rows和cols 表示行和列通道数可以通过channels()函数获得:void visitPix1(){ Mat srcImg = imread("jpg/1.jpeg"); Mat dstImg; srcImg.copyTo(dstImg); int rowNum = dstImg.rows; int

根据项目需求编写的代码. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 那么在下载瓦片与拼接瓦片之前,用户希望能看到待下载的瓦片数量与待拼接图像的像素尺寸,再决定是否拼接. 该java代码根据该矩形框的经纬度范围与用户指定的瓦片层级,计算需要下载的瓦片数量与待拼接结果图像的像素尺寸. 支持EPSG4326经纬度与EPSG3857谷歌全球墨卡托投影.经纬度瓦片切图规则与天

opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度

OpenCV中,有3种访问每个像素的方法:使用at方法.使用迭代器方法.使用指针 运行如下程序后可以发现使用at方法速度最快. 代码如下: //操作图像像素 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; using namespace cv; void colorReduce(Mat &a, Mat &b, int div)

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 前言: 第一篇中视频解码成YUVJ420P图像像素数据(以下简称YUV或YUV数据),只是YUV在流媒体协议中用的较多

原文:简述WPF中的图像像素格式(PixelFormats) --------------------------------------------------------------------------------引用或转载时请保留以下信息:大可山 [MSN:a3news(AT)hotmail.com] http://www.zpxp.com http://www.brawdraw.com萝卜鼠在线图形图像处理---------------------------------------

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值. 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素. 优点:算法简单,计算速度快. 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊. matla程序: [width,height]=size(result1); n=; a=ones(n,n); x1=double(result1); x2=x1; :(height-n)+ :width-n+ c=x1(i:i+(n-),j:j+(n-)).

常用的像素灰度内插法:最近邻元法.双线性内插法.三次内插法 %%像素灰度内插 factor = 0.75;%缩放比 u = 0.6;v = 0.7; itp1 = uint8(zeros(ceil(h/factor),ceil(w/factor))); itp2 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); itp3 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); 下述的J3为待插值灰度图像,itp为插值图像 1.最近邻元法 在待求像素的四邻

Roberts边缘检测算子:根据一对互相垂直方向上的差分可用来计算梯度的原理,采用对角线方向相邻两像素之差. 小波变换的方法比较适用于展现夹带在正常信号中的瞬间反常现象,具有方向敏感性.所以可以边缘检测. Roberts边缘检测算子: clear; I=imread('D:\文件及下载相关\图片\gray2.png'); I=rgb2gray(I); grayPic=mat2gray(I); [m,n]=size(grayPic); newGrayPic=grayPic; robertsNum=

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.52图像K均值聚类  [函数名称]   图像KMeans聚类      KMeansCluster(WriteableBitmap src,int k) /// <summary> /// KMeans Cluster process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <pa

本科毕设做的是医学CT图像特征提取方法研究,主要是肺部CT图像的特征提取.由于医学图像基本为灰度图像,因此我将特征主要分为三类:纹理特征,形态特征以及代数特征,每种特征都有对应的算法进行特征提取. 如上图所示,三类特征都有对应方法进行特征提取,在毕设中,利用matlab编程实现了三类算法,并且利用matlab的GUI做出了一个简单的界面系统,用于特征提取.

clear; [A,map]=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); X=rgb2gray(A); %画出原始图像 subplot(,,);imshow(X); title('原始图像'); %产生含噪图像 x=imnoise(X ,,0.003); %画出含噪图像 subplot(,,);imshow(x); title('含噪声图像'); %下面进行图像的去噪处理 %用小波函数sym4对x进行2层小波分解 [c,s]=wavedec2

对图像的像素进行访问,可以实现空间增强,反色,大部分图像特效系列都是基于像素操作的.图像容器Mat是一个矩阵的形式,一般情况下是二维的.单通道灰度图一般存放的是<uchar>类型,其数据存放格式如下: 多通道的图像中,每列并列存放通道数量的子列,如RGB三通道彩色图: 注意通道的顺序为BGR.通常在内存足够大的情况下,图像的每一行是连续存放的,亦即在内存上图像的所有数据组成一个一维向量,这种情况下,在访问时将更快捷.可用成员函数isContinuous()来判断Mat图像在内存中是否为连续存储

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一