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 =

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变化.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像降噪,图像增强等处理,这一篇主要学习傅里叶变换,后面在学习霍夫变换. 下面学习一下傅里叶变换.有人说傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波 傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,

一:Mean Shift算法介绍 Mean Shift是一种聚类算法,在数据挖掘,图像提取,视频对象跟踪中都有应用.本文 重要演示Mean Shift算法来实现图像的低通边缘保留滤波效果.其处理以后的图像有点 类似油画一样.Mean Shift算法的输入参数一般有三个: 1.      矩阵半径r,声明大小 2.      像素距离,常见为欧几里德距离或者曼哈顿距离 3.      像素差值value 算法大致的流程如下: a.      输入像素点P(x, y) b.      计算该点的像素

blur()函数可以用标准化的盒式过滤器来平滑图像. C++ API: 相关官网资料: https://docs.opencv.org/3.4.1/d4/d86/group__imgproc__filter.html#gad533230ebf2d42509547d514f7d3fbc3 代码: //-----------------------------------[头文件包含部分]--------------------------------------- // 描述:包含程序所依赖的头文

滑动平均(moving average):在地球物理异常图上,选定某一尺寸的窗口,将窗口内的所有异常值做算术平均,将平均值作为窗口中心点的异常值.按点距或线距移动窗口,重复此平均方法,直到对整幅图完成上述过程,这种过程称为滑动平均. 滑动平均相当于低通滤波,在重力勘探和测井资料处理解释中常用此方法. 如果滑动窗长为n的话,滑动平均就是让数据通过一个n点的FIR滤波器,滤波器抽头系数都是1,这样取滑动平均就是起到序列平滑的作用. Matlab中有多种滑动平均方法,比如filter和tsmovavg

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化 参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img)  将图像中的低频部分移动到图像的中心 参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根 参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img

一.直方图 用于统计图片中各像素值: # 画一个图像各通道的直方图 def draw_hist(img): color = ('b', 'g', 'r') for i, col in enumerate(color): hist = cv.calcHist([img], [i], None, [256], [0, 256]) # print(hist.shape) plt.plot(hist, color=col) plt.xlim([0, 256]) plt.show() 计算直方图时使用ma

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邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

MATLAB用“fitgmdist”函数拟合高斯混合模型(一维数据) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 在MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法中介绍过"fitgmdist"函数的用法,这次用"fitgmdist"拟合一维数据. 1. 一维高斯混合数据的产生 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模 N=300; %数据维

MATLAB高斯混合数据的生成 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 高斯混合模型的基本原理:聚类——GMM,MATLAB中GMM聚类算法:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法.本文主要讨论如何用MATLAB人工生成符合高斯混合模型的数据,文中给出生成二维数据与三维数据的案例. 1. 二维数据生成 1.1. 程序 function data=generate_GMM() %前两列是数据,最后一列是类标签 %数据规模

巴特沃斯:1.带阻滤波器设计带阻滤波器指标:阻带上边界频率:5Kz:阻带下边界频率:7Kz:通带上边界频率:2Kz:通带下边界频率:9Kz:通带最大衰减:1dB:阻带最小衰减:20dB:设计程序如下:wp=2*pi*[2000,9000];ws=2*pi*[5000,7000];Rp=1;As=20;[Nb,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s');[BSB,ASB]=butter(Nb,wc,'stop','s');[hk,w]=freqs(BSB,ASB);subplot(2

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

傅里叶分析 公式法 下例 是将振幅为1的5Hz正弦波和振幅为0.5的10Hz正弦波相加之后进行傅里叶分析. clear all N=512; dt=0.02; n=0:N-1; t=n*dt; x=sin(2*pi*5*t)+0.5*sin(2*pi*10*t);%生成和信号 %傅里叶变换 m = floor(N/2)+1; a=zeros(1,m); b=zeros(1,m); for k=0:m-1 for ii=0:N-1 a(k+1) = a(k+1)+2/N*x(ii+1)*cos(2

在实时图像采集中,不可避免的会引入噪声,尤其是干扰噪声和椒盐噪声,噪声的存在严重影响边缘检测的效果,中值滤波是一种基于排序统计理论的非线性平滑计数,能有效平滑噪声,且能有效保护图像的边缘信息,所以被广泛用于数字图像处理的边缘提取,其基本原理是把数字图像或数字序列中的一点的值用该点邻域内所有的点排序后的中值来代替. 中值滤波对椒盐噪声有良好的滤除作用,特别是在滤除噪声的同时,能够保护信号的边缘,使之不被模糊.这些优良特性是线性滤波方法所不具有的.而且,中值滤波的算法比较简单,也易于用硬件实现.这篇

有的网站已经加载了商务通.商桥的,前期定义了js函数 触发商务通.商桥代码的,可以重新定义新的函数对之前的函数进行覆盖,其 js代码为: var domain = document.domain; /*------------------加载快务通链接---------------*/ var kstJS='<script type="text/javascript" src="http://kefu6.kuaishang.cn/bs/ks.j?cI=399142&am

Mittag-Leffer函数: $E_{\alpha,\beta}(x) = \sum\limits^{\infty}_{k=0} \frac{x^k}{ \Gamma( \alpha k + \beta ) }$Matlab内部函数表示: function u = Mitt_Leff( x,alph,beta,degree) %MITT_LEFF Mittag-Leffer函数 % E_alph_beta = \limits\sum^{n or \infty}_{k=} \frac{x^n}

功能说明 验证输入参数的个数   函数语法 msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs)msgstring = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'string')msgstruct = nargchk(minargs, maxargs, numargs, 'struct')   参数解析 在函数中使用nargchk来检查输入参数的个数在期望的范围内.   msgstring = nargchk(minargs,

Description Sol 这题好难啊QAQ 反正不看题解我对自然数幂求和那里是一点思路都没有qwq 先推出一个可做一点的式子: \(f(n)=\sum_{k=1}^{n}[(n,k)=1]k^d\) \(=\sum_{k=1}^{n}k^d\sum_{e|n,e|k}\mu(e)\) \(=\sum_{e|n}\sum_{k=1}^{n/e}(ek)^d\mu(e)\) \(=\sum_{e|n}e^d\mu(e)\sum_{k=1}^{n/e}k^d\) 我们假装(反正就是可以但是我太弱