EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

本文所述方法可以检测同一图像中的多个圆形(准确的说,应该是闭合图像). 在Matlab2010a中可以实现. 附录效果图: %颗粒圆度 clear;close all; %% %读取源图像 I = imread('999.png'); figure;imshow(I); %% %灰度化.取反 h = rgb2gray(I); figure;imshow(h);%灰度图像 h = imcomplement(h);%取反 figure;imshow(h); %% %中值滤波.二值化 h = medf

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

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

OpenCV 计算图像的直方图 计算图像的直方图是图像处理领域一个非经常见的基本操作. OpenCV 中提供了 calcHist 函数来计算图像直方图.只是这个函数说实话挺难用的,研究了好久才掌握了些主要的使用方法. calcHist 函数 C++ 的函数原型例如以下: void calcHist(const Mat* images, int nimages, const int* channels, InputArray mask, SparseMat& hist, int dims, con

本篇懒得排版,直接在网页html编辑器编辑 在图像处理时,我们常常需要求出图像的直方图.灰度平均值.灰度的方差,这里给出一个opencv2+自带程序,实现这些功能. 直方图 对于直方图,使用cv::calcHist函数可以求出. 原型 void calcHist(const Mat* arrays, int narrays, const int* channels, InputArray mask, OutputArray hist, int dims, const int* histSize,

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

声明:本文最初发表于赖勇浩(恋花蝶)的博客http://blog.csdn.net/lanphaday 先将两张图片转化为直方图,图像的相似度计算就转化为直方图的距离计算了,本文依照如下公式进行直方图相似度的定量度量: Sim(G,S)= 其中G,S为直方图,N 为颜色空间样点数 转换为相应的 Python 代码如下: #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import Image def make_regalur_image(img,size=(256,25

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

在统计分析中,有时候需要计算矩阵每列非0元素的个数,可以用以下方法: 先用find找到每列不为0的元素index,然后用count计数. 假设有矩阵A[M,N], 结果存在countZeros countZeros=zeros(1,N); for i=1:M countZeros(i)=length(find(A(:,i)>0); end

图像的与.或.非.异或逻辑运算涉及到了&.|.~和xor符号 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 clc; clear all; I=imread('ipexroundness_01.png');%读入图像,赋值给I和J J=imread('ipexroundness_04.png'); I1=im2bw(I); %转化为二值图像 J1=im2bw(J); K1=I1 & J1; %实现图像的逻辑“与”运算 K2=I1 | J1; %实现图像

比如有图像1,将其旋转n度得到图像2,问如何比较两张图像得到旋转的度数n. 算法思路参考logpolar变换: 1.从图像中心位置向四周引出射线. 2.计算每根射线所打到图像上的像素累计和,得到极坐标灰度曲线. 3.比较两张图的灰度曲线,得到最相关的偏移位置,即为两张图像的旋转角度. 原图: 旋转了10°的图像: 灰度曲线: 代码如下: main.m clear all; close all; clc; img1 = imread('lena.jpg'); img2 = imrotate(img

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

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

http://hi.baidu.com/dreamflyman/item/11e920165596280fd0d66d9f >> syms k;>> kfac=sym('k!');>> subs(kfac,k,10) ans = 3628800 >> subs('x!',10) ans = 3628800 其实,以上程序还可以求更大的数的阶乘,只不过即使算出来为Inf,似乎没有什么用处. http://www.zdh1909.com/html/matlab/

一.差分与微分 我自己的理解. 二.求解 2.1 矩阵 这就是matlab的计算结果.太小的话放大些: c = 4 5 9 7 2 1 5 2 6 >> [x,y]=gradient(c) x = 1.0000 2.5000 4.0000 -5.0000 -3.0000 -1.0000 -3.0000 0.5000 4.0000 y = 3.0000 -3.0000 -8.0000 0.5000 -1.5000 -1.5000 -2.0000 0 5.0000 先看x,x就是矩阵的横向梯度,怎

夜深人静时分,宿舍就我自己,只有蚊子陪伴着我,我慢慢码下这段文字............ 感觉知识结构不完善:上学期看论文,发现类间离散度矩阵和类内离散度矩阵,然后百度,找不到,现在学模式识别,见了,发现是数学公司,不过老师不讲........ 一.问题来源 今天有个意想不到的收货,下午讲课的时候遇到一个人主动加我,来自南京信息工程大学的某X(处于隐私保护,未经李某X同意,笔者不敢公开其信息),下面是他的话:很久没去博客园了....现在只有matlab版本的一些hash算法;我现在主要就是在研究

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

实验的过程中,经常需要对所采集的数据进行频谱分析,软件的选择对计算速度影响挺大的.我在实验过程中,通常使用Origin7.5来进行快速傅里叶变换,因为方便快捷,计算之后,绘出来的图也容易编辑.但是当数据容量太大,达到100M大小,这时候使用Origin7.5进行快速傅里叶变换,运算速度非常慢,甚至运算不出来. 对大容量的数据进行快速傅里叶变换,我使用Matlab,运算速度比Origin7.5快很多.但是使用Matlab进行FFT时,需要进行一些小的处理,才能使运算结果与使用Origin7.5进行

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