来源:https://blog.csdn.net/qq_15971883/article/details/78334380 转载自:http://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56554332 以及http://blog.csdn.net/u010740725/article/details/51557202 功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波.用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,op

Matlab中imfilter()函数的用法 功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波.用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_option

来源 :https://blog.csdn.net/u013066730/article/details/56665308(比较详细) https://blog.csdn.net/yuanhuiling/article/details/79128116 mfilter实现的是线性空间滤波: conv2是计算两个矩阵的二维卷积1.MATLAB中提供了卷积运算的函数命令conv2,其语法格式为: C = conv2(A,B) C = conv2(A,B)返回矩阵A和B的二维卷积C.若A为ma×na的

将百度文库上一份局部加权回归的代码,将其改为模板以便复用. q2x,q2y为数据集,是n*1的矩阵: r是波长参数,就是对于距离的惩罚力度: q_x是要拟合的数据横坐标,是1*n的矩阵: 得到的q_y即为所求坐标,是n*1的矩阵. 由于使用的是正规方程而非最小化代价函数来求方程,这份代码就留给建模的时候使用吧,毕竟对于多变量或特殊情况,正规方程效果并不好. function q_y = LWR(q2x, q2y, r, q_x) q2x=[ones(size(q2x,),) q2x]; m =

功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波. 用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的

在模板模式(Template Pattern)中,一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板.它的子类可以按需要重写方法实现,但调用将以抽象类中定义的方式进行.本文以数据库SQL语法为例来阐述模板模式的应用场景.由于不同的数据库SQL语法存在差异,在替换数据库时需要更改程序大量的SQL语句,而模板模式能够将零散的并且随数据库变化的SQL语句提取出来,提高了软件的可移植性和兼容性,本文依据http://www.w3school.com.cn/sql/sql_top.asp上面给出的语法,设计出了

图像卷积.相关以及在MATLAB中的操作 2016年7月11日 20:34:35, By ChrisZZ 区分卷积和相关 图像处理中常常需要用一个滤波器做空间滤波操作.空间滤波操作有时候也被叫做卷积滤波,或者干脆叫卷积(离散的卷积,不是微积分里连续的卷积):滤波器也有很多名字:卷积模版.卷积核.掩模.窗口等. 空间滤波可以分为线性滤波和非线性滤波.非线性滤波常见的有中值滤波.最大值滤波等,相当于自定义一个函数,在数学上由于不满足线性变换因此叫做非线性滤波.这里不细研究它. 线性滤波则通常是:将模

1 conv2函数 C=conv2(A,B,shape); %卷积滤波 参数说明: A:输入图像 B:卷积核 shape的可选值为full.same.valid. 1)当shape=full时,返回全部二维卷积结果,即返回B的大小为(ma+mb-1)x(na+nb-1). 2)shape=same时,返回与A同样大小的卷积中心部分. 3)shape=valid时,不考虑边界补零,即只要有边界补出的零参与运算的都舍去,返回B的大小为(ma-mb+1)x(na-nb+1). 上面叙述看起来略有些抽象

转载: 1.https://blog.csdn.net/jinv5/article/details/52874880 2.https://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/50256049 3.https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51783879 1.用法 C=conv2(A,B,shape);        %卷积滤波 复制代码 A:输入图像,B:卷积核       假设输入图像

在这个程序中:优秀的模板值得学习,变量的定义字典值得学习 .^ .* ./的使用:        图形的显示及标注 % 脚本文件: 功率计算 % 文件名:cac_power.m % 目标:随着电阻值的变化(-)计算并打印功率值 % % 版本记录: % 时间 编者 变化描述 % -- :: 泡泡 原始代码 % % 定义变量: % amps --当前电流值 % pl --功率值 % rl --外部电阻,自变量 % rs --电源内部电阻 % volts --电源电压 %清除空间变量 clear; %

R3=; F=zeros(*R3+,*R3+); sigma=R3/; r=; :*R3+     :*R3+         r=(x-R3)*(x-R3)+(y-R3)*(y-R3);         F(x,y)=exp(-r/(*sigma*sigma));         K=K+F(x,y);     end end

% 脚本文件: 温度转换 % 文件名:temp_conversion % 目标:将输入的华氏温度转换为绝对温度 % % 版本记录: % 时间 编者 描述 % -- :: 泡泡 原始代码 % % 定义变量: % temp_f --华氏温度 % temp_k --绝对温度 %清除空间变量 clear; %提示用户输入华氏温度 temp_f=input('请你输入华氏温度:'); %转换计算 temp_k=(/)*(temp_f-) +273.15; %输出 fprintf('%6.2f degree

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

安装 1. 在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ 中下载libsvm 2. 按照http://zjhello123.blog.163.com/blog/static/25495143201251792625811/ 中的安装方法安装libsvm 3. 设置路径. 如果不设置的话会报错:Error using svmtrain (line 233) Y must be a vector or a character array. 我开始设置了也报错,后来重新mak

matlab练习程序(HOG方向梯度直方图) HOG(Histogram of Oriented Gradient)方向梯度直方图,主要用来提取图像特征,最常用的是结合svm进行行人检测. 算法流程图如下(这篇论文上的): 下面我再结合自己的程序,表述一遍吧: 1.对原图像gamma校正,img=sqrt(img); 2.求图像竖直边缘,水平边缘,边缘强度,边缘斜率. 3.将图像每16*16(取其他也可以)个像素分到一个cell中.对于256*256的lena来说,就分成了16*16个cell了

功能:对任意类型数组或多维图像进行滤波. 用法:B = imfilter(A,H) B = imfilter(A,H,option1,option2,...) 或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中,f为输入图像,w为滤波掩模,g为滤波后图像.filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用“相关”还是“卷积”.boundary_options用于处理边界充零问题,边界的大小由滤波器的大

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

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

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

论文:Frequency-tuned Salient Region Detection.CVPR.2009 MATLAB代码运行出错如下: Error using makecform>parseWPInput (line 389)Expected input number 2, PROPERTYNAME, to match one of these strings: AdaptedWhitePoint The input, ''whitepoint'', did not match any of