07 2020 档案
摘要:##原理 ##代码 close all; clear all; clc; I=imread('C:\Users\luoqi\Desktop\图片\影院\tree.jpg'); if ndims(I)==3 I=rgb2gray(I); end [M,N]=size(I); img=zeros(M,N
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摘要:本博客借鉴:https://blog.csdn.net/Zhwers/article/details/105625160#%E4%BA%8C%E3%80%81%E7%89%B9%E5%BE%81%E9%87%8F ##一、基本理论 ###1、背景 20世纪70年代,R.Haralick等人提出了用灰
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摘要:##目标 本篇主要介绍了以下几点: 1.了解图像噪声,何为图像中的噪声。 2.何为加性均值高斯噪声。加性为什么意思?均值又表示了什么?高斯噪声有何特点? 3.如何产生加性零均值高斯噪声。如何产生正太分布?Box-Muller变换又是什么? 4.如何编程实现? ##噪声 实际的图像经常会受到一些随机的
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摘要:##histogram.m function bars=histogram(I) %用==提取某个灰度的像素 %并用sum计算个数 tic bars=zeros(1,256); for value 0:255 bars(value+1)=sum(value==I(:)) end bars=bars.
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摘要:#距离 ###定义 满足以下函数条件 D(p,q)>=0,当且仅当p=q时D(p,q)=0; D(p,q)=D(q,p) D(p,r)<=D(p,q)+D(q,r) ###欧式距离 D[(i,j),(k,h)]=((i-k)^2+(j-h)2)(1/2); ###城市街区距离 只允许横向以及纵向的移
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摘要:#imdivide 将一个图像划分为另一图像或将图像除以常数折叠全部页面 句法 Z = imdivide(X,Y) 描述 Z = imdivide(X,Y) 将数组中X的每个元素除以数组中的相应元素Y,并将结果返回到输出数组中的相应元素中Z。 #immultiply 将两个图像相乘或将图像乘以常数折
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