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大中小网站的区分led动态视频网站建设

news 2025/9/18 6:56:40

大中小网站的区分,led动态视频网站建设,wordpress同步头条,用ps网站首页怎么做1. 直方图均衡化的 Matlab 实现 1.1 imhist 函数功能：计算和显示数字数字图像的色彩直方图格式：imhist(I,n) imhist(X,map) 说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X…

1. 直方图均衡化的 Matlab 实现

1.1 imhist 函数

功能：计算和显示数字数字图像的色彩直方图
格式：imhist(I,n)
imhist(X,map)
说明：imhist(I,n) 其中，n 为指定的灰度级数目，缺省值为256；imhist(X,map) 就算和显示索引色数字数字图像 X 的直方图，map为调色板。用stem(x,counts) 同样可以显示直方图。

1.2 imcontour 函数

功能：显示数字数字图像的等灰度值图
格式：imcontour(I,n),imcontour(I,v)
说明：n 为灰度级的个数，v 是有用户指定所选的等灰度级向量。

1.3 imadjust 函数

功能：通过直方图变换调整对比度
格式：J=imadjust(I,[low high],[bottomtop],gamma)
newmap=imadjust(map,[low high],[bottomtop],gamma)
说明：J=imadjust(I,[low high],[bottomtop],gamma) 其中，gamma 为校正量r，[lowhigh] 为原数字数字图像中要变换的灰度范围，[bottom top]
指定了变换后的灰度范围；newmap=imadjust(map,[lowhigh],[bottom top],gamma) 调整索引色数字数字图像的调色板 map 。此时若 [low high] 和
[bottom top] 都为2×3的矩阵，则分别调整 R、G、B 3个分量。

1.4 histeq 函数

功能：直方图均衡化
格式：J=histeq(I,hgram)
J=histeq(I,n)
[J,T]=histeq(I,...)
newmap=histeq(X,map,hgram)
newmap=histeq(X,map)
[new,T]=histeq(X,...)
说明：J=histeq(I,hgram) 实现了所谓“直方图规定化”，即将原是图象 I 的直方图变换成用户指定的向量 hgram 。hgram 中的每一个元素
都在 [0,1] 中；J=histeq(I,n) 指定均衡化后的灰度级数 n ，缺省值为 64；[J,T]=histeq(I,...)返回从能将数字数字图像 I 的灰度直方图变换成
数字数字图像 J 的直方图的变换 T ；newmap=histeq(X,map) 和 [new,T]=histeq(X,...) 是针对索引色数字数字图像调色板的直方图均衡。

2. 噪声及其噪声的 Matlab 实现

imnoise 函数
格式：J=imnoise(I,type)
J=imnoise(I,type,parameter)
说明：J=imnoise(I,type) 返回对数字数字图像 I 添加典型噪声后的有噪数字数字图像 J ，参数type 和 parameter 用于确定噪声的类型和相应的参数。

3. 数字数字图像滤波的 Matlab 实现

3.1 conv2 函数

功能：计算二维卷积
格式：C=conv2(A,B)
C=conv2(Hcol,Hrow,A)
C=conv2(...,'shape')
说明：对于 C=conv2(A,B) ，conv2 的算矩阵A 和 B 的卷积，若[Ma,Na]＝size(A), [Mb,Nb]=size(B), 则 size(C)=[Ma+Mb-1,Na+Nb-1];
C=conv2(Hcol,Hrow,A) 中，矩阵 A 分别与Hcol 向量在列方向和 Hrow 向量在行方向上进行卷积；C=conv2(...,'shape') 用来指定 conv2
返回二维卷积结果部分，参数 shape 可取值如下：
》full为缺省值，返回二维卷积的全部结果；
》same返回二维卷积结果中与 A 大小相同的中间部分；
valid 返回在卷积过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的卷积结果部分，当 size(A)>size(B) 时，size(C)=[Ma-Mb+1,Na-Nb+1]。

3.2 conv 函数

功能：计算多维卷积
格式：与 conv2 函数相同

3.3 filter2函数

功能：计算二维线型数字滤波，它与函数 fspecial 连用
格式：Y=filter2(B,X)
Y=filter2(B,X,'shape')
说明：对于 Y=filter2(B,X) ，filter2 使用矩阵B 中的二维 FIR 滤波器对数据 X 进行滤波，结果 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大
小与 X 一样；对于Y=filter2(B,X,'shape') ，filter2返回的 Y 是通过二维互相关计算出来的，其大小由参数 shape 确定，其取值如下
：
》full返回二维相关的全部结果，size(Y)>size(X)；
》same返回二维互相关结果的中间部分，Y 与X 大小相同；
》valid返回在二维互相关过程中，未使用边缘补 0 部分进行计算的结果部分，有 size(Y)<size(X) 。

3.4 fspecial 函数

功能：产生预定义滤波器
格式：H=fspecial(type)
H=fspecial('gaussian',n,sigma) 高斯低通滤波器
H=fspecial('sobel') Sobel 水平边缘增强滤波器
H=fspecial('prewitt') Prewitt 水平边缘增强滤波器
H=fspecial('laplacian',alpha) 近似二维拉普拉斯运算滤波器
H=fspecial('log',n,sigma) 高斯拉普拉斯（LoG）运算滤波器
H=fspecial('average',n) 均值滤波器
H=fspecial('unsharp',alpha) 模糊对比增强滤波器
说明：对于形式 H=fspecial(type) ，fspecial 函数产生一个由 type 指定的二维滤波器 H ，返回的H 常与其它滤波器搭配使用。