一.何为图像噪声?噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素,是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差. 举个例子: 从这个图中,我们可以观察到噪声的特点:1>位置随机 2>大小不规则.我们将这种噪声称为随机噪声(random noise),这是一种非常常见的噪声类型. 二.噪声的类型 噪声可以借用随机过程以及概率密度函数(Probability Density Function,PDF)来描述,通常可采用其数组特征,即均值,方差,相关函数等.按照概率密度函数分为高斯噪声.瑞利噪声.伽马

Matlab实现图像错切源代码 %错切im=(imread('robot.jpg'));im1=rgb2gray(im);figure,imshow(im1);[row,col]=size(im1); %获取行数 和 列数 %图像的水平错切G=zeros(row,col);a=pi/6; %水平错切30度b=tan(a);for m=1:row for n=1:col G(round(m+b*n),n)=im1(m,n); endendfigure,imshow(uint8(G)); %图像的垂

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

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA

本节内容主要将如何平滑图像.如通过低通道滤波模糊图像.或者自定义滤波处理图像. import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread(r'C:\root\learn\python\opencvTest\img\opencvLog.jpg') kernel = np.ones((5,5),np.float32)/25'''2D滤波函数.dst=cv2.filter2D(src,ddepth

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

MATLAB基本函数一 矩阵运算 1.基本算数运算(加减乘除) + -运算要求矩阵维数相同,例m*n * /运算,例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵,B是n*p矩阵,则A是m*p矩阵 A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘 A\B相当于inv(A)*B 2.点运算.* ./ .^两个矩阵对应元素进行相应运算 3.关系运算<.> <= >= == ~=,表达式成立则为1,否则为0.如果是矩阵, 则按位置逐个进行比较. 4.逻辑运算& | ~ 5.矩阵其他运算 1.矩阵

以下使用极小值点阈值选取方法,编写MATLAB程序实现图像切割的功能. 极小值点阈值选取法即从原图像的直方图的包络线中选取出极小值点, 并以极小值点为阈值将图像转为二值图像 clear all; close all ; G=imread('rabbit.png'); figure(); subplot(2,2,1); imshow(G); subplot(2,2,2); imhist(G); subplot(2,2,3); imhist(G); [h,x]=imhist(G); h=smooth

原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

matlab怎样看图像是彩色还是灰度_莹莹_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_76088a1f0101diq0.html 解决一: isrgb(A) 如果A是RGB图像返回1,否则0:isgray(A) 同:lol 解决二: imread图片后在matlab界面的左边会显示读取的图像矩阵如果是灰度图像 那么是a*b如果是彩色图像 那么是a*b*3 判断图像是灰度还是彩色: rgb=imread(file); %读入图像mysize=size(rgb);if

原图: (0) 代码: I=imread('1.jpg'); I=rgb2gray(I); I=im2double(I); F=fft2(I); F=fftshift(F); F=abs(F); T=log(F+1); figure; imshow(T,[]); 傅里叶变换: (1) 分析代码: 1. I=imread('1.jpg'); 读取图像,不多说了 2. I=rgb2gray(I); 将图像转换为灰度图,如果没有这一步的话,最终得到的傅里叶变换是这个样子的 (2) 3. I=im2do

准备知识 之 Matlab Engine 执行命令 /* Execute matlab statement */ int engEvalString(Engine* ep, const char* string); 让engine执行string中的命令,命令格式为matlab命令. 在这里主要用到的有: x = imread(filename) figure imshow(x) imwrite(x, filename) 功能依次为 读入filename中的内容到x中 打开一个图形窗口 显示读入

平滑滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊  关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. I = imread('0001.jpg'); Target = imcrop(I, [134,5

利用edge()函数提取图像轮廓,绘制出对象的边界和提取边界坐标信息,matlab实现代码如下: close all;clear all;clc; % 提取图像轮廓,提取图像边缘 I = imread('yifu.jpg'); c = im2bw(I,graythresh(I)); figure; subplot(131);imshow(I); c = flipud(c); %实现矩阵c上下翻转 b = edge(c,'canny'); [u,v] = find(b); %返回边界矩阵b中非零元

目录 1.使用求补运算对各类图像进行处理 2.利用imlincomb函数将图像的灰度值放大1.5倍 3.利用imlincomb函数计算两幅图像的平均值. 4.图像的加法运算 5.利用imnoise函数对噪声进行相加运算 6.图像的减法运算 7.利用两种函数去图像的相减值和绝对值 8.降低R图像的亮度 9.图像的乘法运算 10.图像的除法运算 @ 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用,它除了可以实现自身所需的算数操作,还能为许多复杂的图像处理提供准备.例如,图像减法就可以用来检测同一场景或物体

file_path = 'D:/MATLAB/bin/IMAGES/GreenChannels/_512_pixel/';% 图像文件夹路径 img_path_list = dir(strcat(file_path,'*.tif'));%获取该文件夹中所有jpg格式的图像 img_num = length(img_path_list);%获取图像总数量 if img_num > 0 %有满足条件的图像 for k = 1:img_num %逐一读取图像 image_name = img_path

FPGA图像仿真平台 1 引言 在使用modelsim进行图像算法的功能仿真时,无法得到图像的实时预览,因此直观性有所欠缺.因此可配合matlab使用,通过modelsim读出txt格式的图像,利用matlab进行转换与显示,从而既可验证时序关系,又可直观看到算法的效果. 2 matlab代码 2.1 图片读取及通道转换 注意事项:图片与程序需放到同一文件夹内 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % ProjectName : ycbcrcode