matlab数字图像处理代码（matlab做数字图像处理，读入jpg格式的彩色图像，FFT2做变换，ABS取幅频后，imshow显示出来是大白板！）
本文目录
- matlab做数字图像处理，读入jpg格式的彩色图像，FFT2做变换，ABS取幅频后，imshow显示出来是大白板！
- 数字图像处理clean算法的MATLAB代码
- Matlab数字图像处理,要求详细解释代码,每个函数都要解释.这个是对图像求幅值谱和相位谱,并对其进行重构.
- Matlab数字图像处理二值化
- 想问问关于一matlab数字图像处理代码的意义 望高手解答一下 谢谢啦
matlab做数字图像处理，读入jpg格式的彩色图像，FFT2做变换，ABS取幅频后，imshow显示出来是大白板！
你在imshow之前先执行下列语句s1=s1-min(min(s1));s1=s1/max(max(s1));imshow(s1)我还是担心你不明白为什么，所以特地解释一下。MATLAB显示图片，如果是unit的无符号型，可以使各种深度的：1-bit，8-bit，甚至16-bit，32-bit。如果要是double型变量，则需要其范围控制在0~1之间，否则负数算作0，大数算作1.这里你fft之后，虽然取abs为了保证是实数的想法非常的健全而保险，但是你忽略了我上述所说的一点，就是你的范围。一般来讲一定会转成double型的，因为你懂得fft的原理么~很可能其幅值变化得超过了原来的0~1，或者干脆本来就就是0~255的，所以更加超过了。所以你需要先归一化。
数字图像处理clean算法的MATLAB代码
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。 实验一：均值滤波对高斯噪声的效果 I=imread(’C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\1.gif’);%读取图像
Matlab数字图像处理,要求详细解释代码,每个函数都要解释.这个是对图像求幅值谱和相位谱,并对其进行重构.
我和你说说吧，先说基本函数：fft2是求傅里叶变换；fftshift是把变换后的图像转置，让非零值转到中心，好观察。real就是求实部；imag就是求虚部；你知道经过傅里叶变换原来的空间域转到频域上了吧？频域的概念是有实部有虚部的是吧，那你怎么能在平面上表示出来呢？就用到了复数里的几个概念：一个是虚部实部的平方和均值（sqrt( RRfdp1.^2+IIfdp1.^2);）在一个就是夹角问题（b=angle(fftI);）这个知识高数都有，我就不用说了吧？至于a=(a-min(min(a)))/(max(max(a))-min(min(a)))*225;我觉得就是一个圆滑函数，比如235.536我想让它变成240.就是乘以圆滑系数，再乘以225。max(max(a))是求矩阵a里的最大的那个像素值。希望你掌握好的学习方法，分析程序如果看不懂的话可以一行行的运行，通过workspace找到分步运行的结果，具体分析。最后感慨一句：百度知道不是赚钱的地方，分多分少不是衡量知识的标准。我助人为乐我快乐，积分又不能换钱，要那么多干嘛。
Matlab数字图像处理二值化
你可以先把原图像a滤波保存到一个数组中b再把原图像a锐化保存到c数组中b+c构成处理后的图像用imwrite把这个写到你新的bmp中或者是在photoshop中直接滤波然后在图像上锐化即可
想问问关于一matlab数字图像处理代码的意义 望高手解答一下 谢谢啦
%%%大概解释下吧close allclcrgb=imread(’121.jpg’);%%%读入图片hsv=rgb2hsv(rgb);%%%HSV模型空间对应的图像h=hsv(:,:,1);%% 取HSV的第一页分量，就是H分量 m=medfilt2(h,);%%%%滤波strel_h=strel(’line’,15,90);opened=imopen(m,strel_h);closed=imclose(opened,strel_h);%%%开运算+闭运算bw=im2bw(closed,graythresh(closed));%%%二值化bw=bwareaopen(bw,2000);%移除所有小于2000对象stats=regionprops(bw,’BoundingBox’);%%标记区域figure,imshow(rgb)for i=1:length(stats) rectangle(’Position’,stats(i).BoundingBox,’EdgeColor’,’r’)%%绘制一个矩形，其默认位置是（也就是，%%%没有曲率）。rectangle(’Position’,)，从点(x,y)开始绘制一个宽w高h的矩形，%%轴数据单元指定值。endtitle(sprintf(’Detect %d Car(s)’,length(stats)))
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