基于matlab的图像中心差分处理

FPGA开源工作室

发布于 2019-10-29 10:21:09

1.2K0

发布于 2019-10-29 10:21:09

最近一直在讲matlab的图像处理，其目的是让大家后边更好的对比与fpga处理的过程，matlab图像处理相对简单，只需要调用相应的函数。fpga需要对每个函数的处理过程以及每个步骤都要了解。

后续我还会讲到matlab的人脸识别算法的实现，也将尝试fpga的人脸识别，希望大家鼓励。

在处理图像的时候，特别是处理视频流图像的时候，往往会用到图像差分的方法。顾名思义，图像差分，就是把两幅图像的对应像素值相减，以削弱图像的相似部分，突出显示图像的变化部分。例如，差分图像往往能够检测出运动目标的轮廓，能够提取出闪烁导管的轨迹等等。

中心差分源码：

I = imread('lena1.png'); 
figure; imshow(I);
forward_dx = mipforwarddiff(I,'dx'); figure, imshow(forward_dx);
forward_dy = mipforwarddiff(I,'dy'); figure, imshow(forward_dy);
central_dx = mipcentraldiff(I,'dx'); figure, imshow(central_dx);
central_dy = mipcentraldiff(I,'dy'); figure, imshow(central_dy);
function dimg = mipcentraldiff(img,direction)
% MIPCENTRALDIFF     Finite difference calculations 
%
%   DIMG = MIPCENTRALDIFF(IMG,DIRECTION)
%
%  Calculates the central-difference for a given direction
%  IMG       : input image
%  DIRECTION : 'dx' or 'dy'
%  DIMG      : resultant image
%
img = padarray(img,[1 1],'symmetric','both');
[row,col] = size(img);
dimg = zeros(row,col);
switch (direction)
    case 'dx',
        dimg(:,2:col-1) = (img(:,3:col)-img(:,1:col-2))/2;
    case 'dy',
        dimg(2:row-1,:) = (img(3:row,:)-img(1:row-2,:))/2;
    otherwise,
        disp('Direction is unknown');
end
dimg = dimg(2:end-1,2:end-1);