Matlab 的fspecial函数用法 转载:https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50255837 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H =

功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波. 用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大

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

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 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

Matlab 的fspecial函数用法 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H = FSPECIAL('average',HSIZE) returns an averaging filter H of si

saliencyMap = imfilter(saliencyMap,fspecial('gaussian',round(scale/64*3),min(scale/64*3*5/4))); fspecial函数 用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为: h = fspecial(type) h = fspecial(type,para) 其中type指定算子的类型,para指定相应的参数: 其中,type的类型有: 'average' averaging filter 为均值滤波,参数为hsi

Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters,sigma) 参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为: type='average',为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3]. type= 'gaussian',为高斯低通滤波器,参数有两个,n表示模版尺寸,默认值为[3,3], sigma表示滤波器的标准差,单位为像素,默认值为 0

Matlab 的fspecial函数用法 fspecial函数用于建立预定义的滤波算子,其语法格式为:h = fspecial(type)h = fspecial(type,para)其中type指定算子的类型,para指定相应的参数:type的类型有:1.'average'averaging filter为均值滤波,参数为hsize代表模板尺寸,默认值为[3,3].H = FSPECIAL('average',HSIZE) returns an averaging filter H of si

来源:https://blog.csdn.net/hustrains/article/details/9153553 Fspecial函数用于创建预定义的滤波算子,会与imfilter搭配使用,其语法格式为: h = fspecial(type)h = fspecial(type,parameters,sigma) 参数type制定算子类型,parameters指定相应的参数,具体格式为:type='average',为均值滤波,参数为n,代表模版尺寸,用向量表示,默认值为[3,3].type=

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某

sobel 算子的基本概念 sobel 算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子,它结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度. 其基础来自于一个事实,即在边缘部分,像素值出现“跳跃”或者较大的变化.如果在此边缘部分求取一阶导数,会看到极值的出现.正如下图所示: sobel 算子的计算过程 (1)分别在 x 和 y 两个方向求导 x 方向求导:将源图像与 Gx 进行卷积.对竖线敏感(导数大),横线不敏感(导数小). y 方向求导:将源图像与 Gy 进行卷积.对竖线不敏感(导数小),

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

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

在处理图像时,为了提取特征,经常用各种核函数和图像进行卷积,其实就是通过一个矩阵以滑窗的形式与原图像进行点乘求和,可以看作对一个像素和附近像素进行了加权平均. 比如经常用3x3的近似高斯卷积核 0 1 0 1 2 1 0 1 0 其实就是这幅图的俯视图中z值(高度)的近似,中间最高,边缘低.可见原来的一个像素现在经过卷积由周围的像素加权构成,所以以高斯为例,高斯有平滑效果. 但是刚才的举例是近似的于真正的高斯分布还有差距,我们怎么用matlab产生真正的高斯核呢? fspecial函数: 可以在

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

1. 简介 TLD目标跟踪算法是Tracking-Learning-Detection算法的简称.这个视频跟踪算法框架由英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal提出.TLD将传统的视频跟踪算法的跟踪模块(Tracker)与检测模块(Detector)结合起来,同时加入了学习(Learning)的过程,使得跟踪的效果更佳稳定.可靠.目前算法作者Zdenek Kalal已经拿着这个算法开了公司,最新的版本已经更新到TLD 2.1.在github上作者给出了TLD源码的1.0版本.作者的

%Matlab提供了计算线性卷积和两个多项式相乘的函数conv,语法格式w=conv(u,v),其中u和v分别是有限长度序列向量,w是u和v的卷积结果序列向量. %如果向量u和v的长度分别为N和M,则向量w的长度为N+M-1.如果向量u和v是两个多项式的系数,则w就是这两个多项式乘积的系数. x=ones(1,4);                                        %x(n)=R4(n) h=ones(1,4);                           

锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处理的本质是图像经过平均或积分运算,锐化进行逆运算(如微分)即可.微分运算是求信号变化频率,可以增强高频分量的作用.在对图像进行锐化处理前要确定图像有较高的信噪比,否则处理后的图像增加的噪声比信号多. 常用的微分运算有一阶微分和二阶微分.一阶微分 \[ \frac{\partial f}{\parti

一:概念: 滤波是信号处理机图像处理中的一个基本操作.滤波去除图像中的噪声,提取感兴趣的特征,允许图像重采样. 图像中的频域和空域:空间域指用图像的灰度值来描述一幅图像:而频域指用图像灰度值的变化来描述一幅图像.而低通滤波器和高通滤波器的概念就是在频域中产生的. 低通滤波器指去除图像中的高频成分,而高通滤波器指去除图像中的低频成分. 后面将介绍低通滤波器—均值和高斯滤波器:中值滤波器—非线性滤波器:高通滤波器—sobel算子(方向滤波器)和拉普拉斯变换(二阶导数).其中利用方向滤波器和拉普拉斯变

参考文献----------OpenCV-Python-Toturial-中文版.pdf 参考博客----------http://www.bubuko.com/infodetail-2498014.html 不废话进入主题: 角点是一类具有特定特征的点,角点也是处在一个无论框框往哪边移动 框框内像素值都会变化很大的情况而定下来的点 可以这么去理解.... 如上图有三个颜色的框框,如果我们对蓝色框框进行移动,无论是水平 还是垂直的方向移动 都不会对框框内像素造成很大的变化...这种是内部区域 如