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

1         图像增强 1.1            直方图均衡化 对于灰度图像,可以使用直方图均衡化的方法使得原图像的灰度直方图修正为均匀的直方图. 代码如下: I2=histeq(I1); figure,imshow(I2); figure,imhist(I2); 原图像为lena的图片,经过直方图均衡化后的图片为Figure 1. Figure 1 原图灰度直方图请参见:MATLAB数字图像处理(一)基础操作和傅立叶变换,经过修正后的灰度直方图为Figure 2: Figure 2

原文:Win8 Metro(C#) 数字图像处理--1 图像打开,保存 作为本专栏的第一篇,必不可少的需要介绍一下图像的打开与保存,一便大家后面DEMO的制作.   Win8Metro编程中,图像相关的操作基本都是以流的形式进行的,图像对象类型在Metro主要表现为两种形式:BitmapImage和WriteableBitmap,图像的显示控件为Image.   我们可以用如下方式打开和显示一幅图像对象. BitmapImage srcImage=newBitmapImage (new Uri(

本代码基于张铮主编的<数字图像处理与机器视觉>一书. 源图片:lena A = imread ('lena.jpg'); %读入图像lena.jpg,赋给变量A %imwrite(A,'lena.jpeg'); %将图片A另生成jpeg格式 % size (A); %显示图片A尺寸 % whos A; %显示图片A变量信息 % imfinfo ('lena.jpg'); %查看图片A属性信息,如修改日期,大小,存储方式等 % imshow(A) %显示图片A % zoom on %打开图像放缩

数字图像处理是一门集计算机科学.光学.数学.物理学等多学科的综合科学.随着计算机科学的发展,数字图像处理技术取得了巨大的进展,呈现出强大的生命力,已经在多种领域取得了大量的应用,推动了社会的发展.其中,遥感领域中,对于影像数据的处理均基于数字图像处理的技术.而遥感影像数据作为地理信息科学的重要数据源,如何从中获取有用的信息,是地理信息数据处理中重要的内容. MATLAB作为数学领域应用最广泛的一种软件,集成了对于图片处理的函数和功能,成为了处理数字图像问题的佼佼者.其出众的计算能力和简便的绘图能

1 为什么用MATLAB MATLAB的图像处理工具箱(Image Processing Toolbox,IPT)封装了一系列不同图像处理需求的标准算法,它们都是通过直接或间接调用MATLAB中矩阵运算和数值运算函数来完成图像处理任务. 2 MATLAB R2011a简介 2.1文件操作函数 1.addpath函数 1.addpath函数 向path变量中加入指定的目录路径,其原型如下. addpath('dir','dir','dir3'...'-flag') 参数说明: dir为要加入的目录

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--4图像颜色空间描述  图像颜色空间是图像颜色集合的数学表示,本小节将针对几种常见颜色空间做个简单介绍. /// <summary> /// Get rgba value from source image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></ret

亮度图像 二值图像 属于注释 数据类间的转换 图像类和类型间的转化 把一个double类的任意数组转换成[0,1]的归一化double类数组----->mat2gray 图像类和类型间的转化例题,double-->二值图像  :  mat2gray-->im2bw 或者f>2 将二值图像转换为double类:  im2double()

(1)线性变换:通过建立灰度映射来调整源图像的灰度. k>1增强图像的对比度:k=1调节图像亮度,通过改变d值达到调节亮度目的:0 i = imread('theatre.jpg');i = im2double(rgb2gray(i));[m,n]=size(i);%增加对比度Fa = 1.25; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(221), imshow(O);title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast incr

图像读取:imread(filename) 显示图像‘ 显示多幅图像 保存图像 b 计算压缩比

我们都知道一幅图片就相当于一个二维数组,可以用一个矩阵来表示,而MATLAB可以说就是为矩阵运算而生的,所以学习图像处理,学习MATLAB势在必行! 一. MATLAB基础知识 1. 读取图像 %imread ('filename') f = imread ('lena,jpeg')%图片必须和工程在同一个目录下 f = imread ('E:\MATLAB\lena,jpeg')%加上路径进行读取图像操作 f = imread ('.\MATLAB\lena,jpeg')%读取当前目录图像 格

图像的输入.输出和显示 1.图像的输入    imread('filename'),  实际中写的是 >> f = imread('sky.jpg'); 2.图像的显示    imshow(f) 3.图像的输出    imwrite(f,'test1.jpg')    更加通用的imwrite的语法是imwrite(f,'test2.jpg,''quality',q)  其中q是从0到100的一个整数(对于jpeg压缩,数字越小,劣化越高)  下列的图片分别是q = 1 ,q = 20 ,q=

实验要求: Objective: To further understand the well-known algorithm Fast Fourier Transform (FFT) and verify its effectiveness to calculate the discrete Fourier transform (DFT). Main requirements: Ability of programming with C, C++, or Matlab. Instruction

http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38961399 之前一段我们提到的算法都是和平滑有关, 经过平滑算法之后, 图像锐度降低, 降低到一定程度, 就变成了模糊. 今天我们反其道行之, 我们看看锐化是怎么做的. 这里的锐化, 还是的从平滑谈开去.我们先来观察原来的图像和平滑图像的区别: 原图 raw: 模糊图 blur: _________________________________________________________ 源图

将文件夹路径改成了我想要存放代码的文件夹下 然后也是在网上百度,找到了一个代码,敲着模仿了一个 自己建立了一个脚本文件 >>edit test1 然后在脚本中添加 %读取待嵌入水印的图像和水印图像img=imread('C:\Users\Jaoany\Desktop\practices\实验\lena256.BMP'); %读入水印图像如果是灰度图像,先二值化(就是黑白,只有0和255,自己可以百度详查) wm=uint8(imread('C:\Users\Jaoany\Desktop\pra

熟悉图像处理或者压缩的工程师.研究人员和学生,经常在他们的实验或者项目任务里使用"Lenna"或者"Lena"的图像.Lenna 图像已经成为被广泛使用的测试图像.今天,Lenna 图像的使用被认为是数字图像历史上最重要的事件之一. 然而,这张图片背后的故事是颇有意思的,很多 人都抱有学究都是呆子的看法,然而 Lena 对此就是一个有力的驳斥.lena(lenna)是一张于 1972 年 11 月出版的<Playboy>的中间插页,在 这期杂志中使用了&

第1章 绪论 1.1 什么是数字图像处理 一幅图像可以定义为一个二维函数\(f(x,y)\),这里的\(x\)和\(y\)是空间坐标,而在任意坐标\((x,y)\)处的幅度\(f\)被称为这一坐标位置图像的亮度或灰度.当\(x\).\(y\)和\(f\)的幅值都是有限的离散值时,称图像为数字图像.数字图像由有限数量的元素组成,每个元素都有特殊的位置和数值,这些元素称为画像元素.图像元素和像素.像素时定义数字图像元素时使用最广泛的术语. 图像处理和计算机视觉之间并没有清晰的划分界限: 低级处理:输

    色图(color map)是MATLAB系统引入的概念.在MATLAB中,每个图形窗口只能有一个色图.        色图是m×3 的数值矩阵,它的每一行是RGB三元组.色图矩阵可以人为地生成,也可以调用MATLAB提供的函数来定义色图矩阵.         色图代表的就是一个映射(彩色映射),它不是连续函数类型的映射,而是用一个有三列的矩阵来代表,这三列分别代表颜色的R.G.B分量.   1.数字图像处理中的应用:生成伪彩色图像     索引图像(伪彩色图像)有两个分量,即整数矩阵X和

写在前面的话 数字图像处理系列的学习笔记是作者结合上海大学计算机学院<数字图像处理>课程的学习所做的笔记,使用参考书籍为<冈萨雷斯数字图像处理(第二版)(MATLAB版)>,同时学习过程中会参考网络学习资源.对于数字图像处理的学习不可能仅仅依靠作者所写的这一系列笔记,而是需要花时间和精力学习,本文只可作参考和交流之用.由于涉及此学科不久,在学习过程中难免存在错误,请读者不吝赐教. 数字图像处理绪论 数字图像处理(DIP)的研究目标和处理对象: DIP的研究目标是获取信息,处理对象是

原文:C#数字图像处理时注意图像的未用区域 图1. 被锁定图像像素数组基本布局         如图1所示,数组的宽度并不一定等于图像像素数组的宽度,还有一部分未用区域.这是为了提高效率,系统要确定每行的字节数必须为4的倍数.例如一幅24位.宽为17个像素的图像,它需要每行占有的空间为51(3 * 17)个字节,但51不是4的倍数,因此还需要扩充1个字节,从而使每行的字节数扩展为52(4 * 13,即Stride=52),这样就满足了每行字节数是4的倍数的条件.需要扩展多少个字节不仅是由图像的宽