实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.10图像中值滤波  [函数名称] 图像中值滤波函数MedianFilterProcess(WriteableBitmap src) [函数代码] ///<summary> /// Median filter process. ///</summary> ///<param name="src">Source image.</param> ///<returns></

1.中值滤波概念 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊.中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其结果为70.80.90.1000.110.1

x=imread(‘x.jpg’); x=rbg2gray(x);  %转成灰度图像 k=medfilt2(x);   %中值滤波,默认为3X3矩阵 figure, imshow(k); medfilt2(A,[M,N]):使用 M X N 的模板读A矩阵做中值滤波 k=medfilt2(x,[5,5]) eg: >> xx=rgb2gray(x);>> figure,imshow(xx); dd

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

前言 项目需要,想要实现算法中的其中一步即中值滤波,同时,因为图像处理部分中值滤波相对来说还是比较简单的,将中值滤波的硬件实现作为进入FPGA领域的第一次尝试.虽然说网上有较多关于中值滤波的文档,可是说实话,其一没有详细地讲解实现方法及原因,其二没有关于完整过程的叙述,其三有些网站上有代码但是下载下来几乎没有用,因为你根本看不明白,俗话说得好,吃别人嚼过的馍真tm的没味儿还会难受.所以,还是需要自己静下心来分析原理.设计模块.编写实现以及仿真调试.对于FPGA新手来说,前三部分还能自己慢慢摸索,

我们的开源宗旨:自由 协调 开放 合作 共享 拥抱开源,丰富国内开源生态,开展多人运动,欢迎加入我们哈~ 和一群志同道合的人,做自己所热爱的事! 项目开源地址:https://github.com/Cai-Zi/STM32_RC_Transmitter Bilibili账号:蔡子CaiZi 个人主页:https://space.bilibili.com/349576976 1.为什么要用STM32做航模遥控器?Arduino不香嘛? 之前用Arduino Pro Mini制作了一个航模遥控器+接

来源: 1.https://ww2.mathworks.cn/help/images/ref/fspecial.html?searchHighlight=fspecial&s_tid=doc_srchtitle#d117e81237 2.https://www.cnblogs.com/leegod/p/8202731.html 简单的原理: 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

一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和宽度. 5. LockBits方法和UnlockBits

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

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

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

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

文章来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/fseek.html?searchHighlight=fseek&s_tid=doc_srchtitle fseek 移至文件中的指定位置 全页折叠 语法 fseek(fileID, offset, origin) status = fseek(___)   说明 示例 fseek(fileID, offset, origin) 在指定文件中设置文件位置指示符相对于 origin 的 offset 字节数

array_unique() 函数移除数组中的重复的值,并返回结果数组. 当几个数组元素的值相等时,只保留第一个元素,其他的元素被删除. 返回的数组中键名不变.

本文链接:https://blog.csdn.net/Pxzly1117/article/details/79201772程序: I=imread('13.jpg');%读入图像imshow(I);h=imnoise(I,'salt & pepper');%为I图片叠加椒盐噪声噪声figure;imshow(h);w=[1 2 1;2 4 2;1 2 1]/16;%高斯模板I5=imfilter(h,w,'corr','replicate');%高斯平滑figure;imshow(I5);w=[

pop() 函数用于移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值.

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: 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; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

function [state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数调用:[state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数功能:在图像画个长方形框 % 函数输入:data为原始的大图,可为灰度图,可为彩色图 % pointAll 框的左上角在大图中的坐标(每行代表一个坐标), % 注意:在图中的坐标系为第一列为y,第二列为x(很奇怪的) % w

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝