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matlab | 图像增强-模板处理

图像加减

对图片的像素值进行加减,在图片相加的时候为避免出现大于255的值,可以对两者图片进行加权处理。图片相减的时候,差值小于0时可以直接取0,当然也可以取绝对值。

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图片模糊

常见的有均值滤波,加权滤波和中值滤波。模板大小会直接影响处理效果,对于图片边缘采取不处理或者新的模板进行处理。

举例,中值滤波,边缘不处理

function new_img = mid_smooth(img_path,template)%MEAN_SMOOTH 此处显示有关此函数的摘要%   此处显示详细说明img=imread(img_path);radius=floor(template/2);shape=size(img);new_img=img;
for tunnel=1:ndims(img)    for height =radius+1:shape(1)-radius        for width =radius+1:shape(2) - radius            new_img(height, width,tunnel)=0;            pixel=zeros(template,template);            for i = (-radius):radius                for j = (-radius):radius                    pixel((i+radius+1),(j+radius+1)) = img(height + i, width + j,tunnel);                end            end            pixel=sort(pixel,2);            new_img(height, width,tunnel)=pixel(floor(template^2/2));        end    endend
new_img=uint8(new_img);end

◆ ◆ ◆ ◆ ◆

图片锐化

图片锐化主要就是一阶锐化和二阶锐化。除了基本锐化,一阶锐化一般还有Sobel和Reborts算子一类,而二阶锐化则是Laplacian算子。继续细分则在于模板的大小,是否添加对角等。

举例,Reborts一阶锐化

function new_img = reborts_first_sharpen(img_path,dire)%FIRST_SHARPEN 此处显示有关此函数的摘要%   此处显示详细说明img=imread(img_path);new_img=img;shape=size(img);if dire==1    for tunnel=1:ndims(img)        for height=1:shape(1)-1            for width=1:shape(2)-1                new_img(height,width,tunnel)=img(height,width,tunnel)-img(height+1,width+1,tunnel);            end        end    end endif dire==2    for tunnel=1:ndims(img)        for height=1:shape(1)-1            for width=1:shape(2)-1                new_img(height,width,tunnel)=img(height+1,width,tunnel)-img(height,width+1,tunnel);            end        end            endendnew_img=uint8(new_img);end

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为什么使用matlab?

程序需要GUI,Python的tkinter库让我放弃。

为什么matlab写的这么差?

为了GUI才学的,差也正常。

为什么我看不懂写的什么?

没关系,反正写了是给自己看的,或者已经懂了的人看的。

吐槽:微信公众号对日语编码不友好。

本文分享自微信公众号 - Python与MySQL(Python_Rick)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-04-06

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