图像的降采样与升采样(二维插值) 1.先说说这两个词的概念: 降采样,即是采样点数减少.对于一幅N*M的图像来说,如果降采样系数为k,则即是在原图中 每行每列每隔k个点取一个点组成一幅图像.降采样很容易实现. 升采样,也即插值.对于图像来说即是二维插值.如果升采样系数为k,即在原图n与n+1两点之间插入k-1个点,使其构成k分.二维插值即在每行插完之后对于每列也进行插值. 插值的方法分为很多种,一般主要从时域和频域两个角度考虑.对于时域插值,最为简单的是线性插值.除此之外,Hermite插值,样

clear all clc im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片 dis = dir('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\*.bmp'); :length(dis) path = strcat('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\',dis(i).name); im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中 up_scale = ; %%将降采样系数设为3,

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1.使得图像符合显示区域的大小:2.生成对应图像的缩略图.放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上.对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地受到影响.然而,确实有一些缩放方法能够增加图像的信息,从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的.

图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片 图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到

文件路径: 滤波算法main.m: %% 测试函数 %NLM滤波及滤波与 clc,clear all,close all; ima_ori=double(imread('F:\Users\****n\Documents\MATLAB\TestImages\标准图像\lenna.bmp'));%原图 ima=imresize(ima_ori,0.5,'nearest'); [wid,len,channels]=size(ima); search=;%搜索窗半径大小= patch=;%匹配窗半径大小

缩小图像 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的是两个: 使得图像符合显示区域的大小: 生成对应图像的缩略图: 下采样的原理: 对于一幅图像尺寸为M*N,对其进行s倍的下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然,s应该是M和N的公约数才可以,如果考虑是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点就是窗口内所有像素的均值 Pk = (∑ Xi)/ S^2 放大图像 放大图像(或称为上采样(upsamp

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

降采样: Edit=>Subsample 出现一个弹窗,可以选择3种降采样的方式:Random, Space, Octree. 下面用一个例子来说明3种方式.例子是一个5.88M个点的点云文件(用space方式,0.2米,降采样之后的). 1. Random 参数是一个点数. 设置为1M,得到的结果点云,有1M个点. 2. Space 参数是一个距离阀值.结果点云中,任意2个点的距离都必须大于等于这个阀值. 0.2米降采样,得到的结果,有5.88M个点. 0.5米降采样,得到的结果,有0.87M

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.

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

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

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=

这里包含了这样一个数据集:slice_data.mat. 这个数据集中包含的mri数据是:64*64*25.共有25个slice.每个slice的分辨率是64*64. 程序非常简短: load slice_data.mat %转载数据 for i=1:25 %总共有25个切片 subplot(5,5,i) slice=scan1(:,:,i); imagesc(slice'); %这里对图像矩阵过了转置.不然头是歪的. end 本程序讲解了:fMRI每1秒钟对大脑进行25层全脑扫描究竟发生了什么

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-)).

本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码.今天先通过调用函数的方法来实现. 图像的旋转: A=imread('2.jpg'); J=imrotate(A, 30); subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('旋转后的图'); 运行结果: 图像缩放: I=imread('2.jpg'); F=imresize(I,1.5,'nearest'); imwrite(F,'3.jpg'); S=im

EUL = C - H 其中EUL表示欧拉数  C表示对象数 H表示孔洞数 欧拉数常用来识别数字: 识别数字 8 ,8 的欧拉数为 -1 ,不同于0,1,2,3,4,5,6,7,9 close all;clear all;clc; % 识别数字8 I = imread('8.jpg'); K = im2bw(I); J = ~K; %图像取反 EUL = bweuler(J); figure; subplot(131);imshow(I); subplot(132);imshow(K); sub

原始文章链接:http://bubblexc.com/y2011/163/ 原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/5606859 关于三种特征点检测的对比:http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 利用SURF特征点进行检测(有code):http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/17/2644903.html 利

(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子,并在2004年深入发展和完善. SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度. 该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向,以便实现算子对尺度和方向的无关性. 1.2 SIFT特征向量生成步骤 一幅图像SIFT特征向量的生成步骤主要有如下四步: (1)检测尺度空间极值点,初步确定关键点的位置和所在尺度: [初步找出关键点群] (2)精确确定关键点

1.算法功能简介 图像重采样是指对采样后形成的由离散数据组成的数字图像按所需的像元位置或像元问距重新采样,以构成几何变换后的新图像.重采样过程本质上是图像恢复过程,它用输入的离散数字图像重建代表原始图像二维连续函数,再按新的像元间距和像元位置进行采样.其数学过程是根据重建的连续函数(曲面),用周围若干像元点的值估计或内插出新采样点的值.图像重采样在图像处理中应用非常广泛,如SIFT特征提取. 图像重采样后图像的维数会发生改变.当重采样图像小于原图像维数时,称为降采样:当重采样图像维数大于原图像时

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究 原文链接 摘要 将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好 介绍 AD的早期诊断可以通过