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

有一个图像分块的代码,可以直接将一幅图像分为5*5的小块,代码如下: %[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','Select the image'); Im=imread('Bicubic flowers.bmp'); imshow(Im) hold on L = size(Im); height=5; width=5; max_row = floor(L(1)/height);%实验图片为800*1280,则max_row=5,max_col=8 max_

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

论文的思路是先介绍分块压缩感知BCS,然后介绍使用投影和硬阈值方法的迭代投影方法PL,接着将PL与维纳滤波器结合形成SPL(平滑PL),并且介绍了稀疏表示的几种基,提出了两种效果较好的稀疏基:CT与DDWT,并且将PL中的硬阈值用bivariate shrinkage(双变量收缩)代替. BCS+SPL(PL+维纳滤波平滑)+CT or DDWT 首先介绍PL的框架,是赋予一些初值,通过迭代来逼近最优解. 其中γ为尺度因子,使用了ΦTΦ中最大的特征值,τ(i)是每次迭代中设定的门限值,CS中运用

转自赵文原文 gdal读写图像分块处理(精华版) Review: 用gdal,感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理.因为gdal进行太多封装,如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理,IO,遍历,转换,算法处理等操作,就别用gdal了.如果你想懒省事,那么这篇文章还是或许有些参考价值了.但是不推荐你这么做. 一．gdal进行数据操作 在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数. (需要包含的头文件:gdal_priv.h) 1．打开数据集 使用gdal库进行数据(影像)操作的第一

clc; clear all; close all; I = imread('E:\matlab\files-images\tomsen512.jpg'); rs = size(I, 1);% 行数cs = size(I, 2); % 列数% ch为列间隔 cw为行间隔 ,控制分块图像的大小,如现在的8*8% numr为间隔块个数 numc为间隔块个数ch = 8;   cw = 8; numr = round(rs/ch); numc = round(cs/cw); % 区域块分割t1 = (

1. block_divide % 返回的块向量构成的矩阵,其维度信息为 K^2 * N,每一列由块构成的列向量 function P = block_divide(I, K) r = size(I, 1)/K; c = size(I, 2)/K; P = zeros(K^2, r*c); f = @(A) A(:); for i = 1:r, for j = 1:c, P(:, (i-1)*c+j) = f(I(K*(i-1)+1:K*i, K*(j-1)+1:K*j)); end end e

matlab版本是2015b,其中更新了部分函数库之前网上相关程序不适用于新版本,在此提供适用于新版本的程序: 帧序列转换为视频 function video = frames2video(framepath , videoname) %framepath : 表示图像序列所在的路径,同时保证图像的大小相等 %videoname : 表示将要创建视频的名字 r_path = framepath; videoName = videoname; %初始化一个avi文件obj obj = VideoW

最近看了一些用matlab对图形图片进行保存的帖子和资源,关于图像保存的方法给大家分享一下这些方法是大家所使用方法的一个总结. 如今常用的方法有三种printf,imwrite,saveas下面分别介绍一下:imwriteimwrite将图像数据写成图像文件,一般用于图像处理,当我们使用imshow将一副图像使显示在坐标系上时,我们可以使用如下方式保存图像    I=getimage(gcf); % 获取坐标系中的图像文件数据   imwrite(I,'myphoto.jpg')%保存图像为文件

一．gdal进行数据操作在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数.(需要包含的头文件:gdal_priv.h)1．打开数据集使用gdal库进行数据(影像)操作的第一步就是打开一个数据集.对于“数据集”这个名词大家可能不会太习惯,但是对于一般的格式来说,一个“数据集”就是一个文件,比如一个TIFF文件就是一个以tiff为扩展名的文件.但是对于众多RS数据来说,一个数据集包含的绝对不仅仅是一个文件.对于很多RS数据,他们把一张图像分成数个图像文件,然后放在一个文件夹中,用一些额外的文件来组织它

1. 边缘提取算法 方法一:一阶微分算子 Sobel算子 Sobel算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好,Sobel算子对边缘定位不是很准确,图像的边缘不止一个像素. Roberts算子 Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好,但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗,因此边缘的定位不是很准确. Prewitt算子 Prewitt算子检测方法对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好.但边缘较宽,而且间断点多. Canny算子 Canny算子是目前边

功能:改变图像的大小. 用法:B = imresize(A,m)B = imresize(A,m,method)B = imresize(A,[mrows ncols],method) B = imresize(...,method,n)B = imresize(...,method,h) imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小.method的几种可选值:'nearest'(默认值)最近邻插值'bilinear'双线性插值'bicubic'双三次插值B = i

在matlab图像处理中,为了标识出图像的目标区域来,需要利用plot函数或者rectangle函数,这样标识目标后,就保存图像. 一般saves保存的图像存在白边,可以采用imwrite对图像进行保存,保留原始图像大小. 代码如下: set(gca,'units','pixels','Visible','off'); axes( 1.0 1.0]); [rows cols]=size(img); imshow(img); hold on s = regionprops(logicmap); :

数据类 Matlab中和IPT中支持的基本数据类型如下: 名称 描述 double 双精度浮点数,范围-10308~10308  8字节 uint8 无符号1字节整数,范围[0, 255] uint16 无符号2字节整数,范围[0, 65535] uint32 无符号4字节整数,范围[0, 4294967295] int8 有符号1字节整数,范围[-128, 127] int16 有符号2字节整数,范围[-32768, 32767] int32 有符号4字节整数,范围[-2147483648,

1 有些函数支持double型,而不支持uint8的数据类型,所以要转换 2 精度问题了,因为uint8进行数据处理的时候,容易造成数据溢出或精度不够. 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像. imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中. 因此,matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)存储和运算.所以要先将图像转为double格

author:ZKe ------------------------------- 以下是一个txt文件,每行11个字段,第一个字段是日期,后面10个是用户id和对应今天发表微博数,所有字段用制表符'\t'分隔 我们要对每一行数据,画一个柱状图,标题是日期,x轴是用户id,纵轴是发表微博数 而且是批量的,写一个Matlab脚本,绘制并保存每个图 1. 首先要处理每一行数据,进行字符串切割,假设str是我们读取的一行数据 parts = strsplit(str, '\t'); % 字符串切割,

一 前言 最近收到审稿人的修改意见,其中一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 但绝大多数SCI论文的实验部分都是五副红外图像,三个参考算法,即每一张红外图像对

[向图像域添加噪声] matlab自带一个函数:imnoise,可以对图像添加噪声. Matlab的说明 https://www.mathworks.com/help/images/ref/imnoise.html [高斯噪声] Image_noise = imnoise(rescale(Btemp),'gaussian',0,0.01) 第一个m是均值,第二个var是方差 这个是一位作者写的自己的函数,我试了一下觉得不是很方便: https://blog.csdn.net/weixin_443

polar可用于描绘极坐标图像. 最简单而经常使用的命令格式:POLAR(THETA, RHO)  当中,THETA是用弧度制表示的角度,RHO是相应的半径. 例: a=-2*pi:.001:2*pi; %设定角度 b=(1-sin(a)); %设定相应角度的半径 polar(a, b,'r') %画图 得到 这也是传说中笛卡尔最后一封情书中蕴含的秘密 借这个曲线献给爱七❤

在数值分析中我们通常需要将数据可视化成图像的形式作为我们分析结果的有效性的途径,常用的画图函数有:$\tt plot$,$\tt surf$,$\tt mesh$...当然,我们有时需要多窗口显示图像可以用到$\tt subplot$. 以下我要介绍的是另外一种称为“内嵌图像”的方法:$$\tt axes('position',[a,b,c,d]);$$ $ a表示图像的水平位置,\\ b表示图像的纵向位置,\\ c和d分别表示内嵌图像的大小(长和宽),  a,b,c,d \in (0,1).$