I1=double(I); J(:,:,1) = uint8((I1(:,:,1) - (1-t)*Max_dark_channel)./t); J(:,:,2) = uint8((I1(:,:,2) - (1-t)*Max_dark_channel)./t); J(:,:,3) =uint8((I1(:,:,3) - (1-t)*Max_dark_channel)./t); subplot(222) imshow(J); title('去雾后的图像');

时间: 2024-04-27 19:23:27 浏览: 34
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Matlab整理1

这是一段 MATLAB 代码，用于对输入图像进行去雾处理。其中，输入图像为 I，I1 是将 I 转换为 double 类型后得到的结果。Max_dark_channel 是 I 的暗通道图像的最大值，t 是去雾强度的参数，取值范围通常为 [0, 1]。代码中的 J 是输出的去雾后的图像，包含三个通道。具体实现过程为，对每个通道的像素值进行去雾处理，去除雾霾影响，得到更加清晰的图像。最后，代码使用 subplot 和 imshow 函数将输入图像和输出图像显示在一个 MATLAB 窗口中。
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J=-J+(256-1); % 图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 二、灰度线性变换 灰度线性变换是将图像转换为灰度图像的过程。MATLAB 中可以使用以下代码实现灰度线性...
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图像反转是通过线性变换实现的，代码中使用了imread函数读取图像，然后将其转换为双精度类型double，接着执行J=-J+(256-1)进行反转，最后将结果转换回无符号8位整型uint8并显示。 2. **灰度线性变换**： ...

clc; clear; I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 [m,n] = size(I_PepperSalt);% 读取图像长和宽 I1 = double(I_PepperSalt);%将图像转换成double类型 I2 = I1; for i=2:m-1 for j=2:n-1 %从去除边缘的像素开始源波 Mat = I1(i-1:i+1,j-1:j+1); Mat2 = Mat(:); s=sort(Mat2);%对像素进行排序 I2(i,j) = s(floor(9/2)+1); %选取中值 end end I3 = uint8(I2); %%图像对比 figure; subplot(131) imshow(I); title("原始图像"); subplot(132) imshow(I_PepperSalt); title("椒盐噪声图像"); subplot(133) imshow(I3); title("中值滤波图像");帮我分析一下这段代码中添加椒盐噪声的部分原理

J = imnoise(I,'salt & pepper',d); 其中，I表示原始图像，'salt & pepper'表示要添加的噪声类型，d表示噪声比例。imnoise函数会将图像中的像素随机地替换为白色或黑色像素点，替换的概率由噪声比例d...

请帮我分析这段代码中均值滤波的原理：clc; clear; I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 Mat = ones(3,3)/9; %3x3均值滤波矩阵 [m,n] = size(I_PepperSalt); %读取图像长和宽 I1 = double(I_PepperSalt); %将图像转换成double类型 I2 = I1; for i=2:m-1 for j=2:n-1 %从去除边缘的像素开始滤波 Mat2 = I1(i-1:i+1,j-1:j+1).*Mat; s = sum(Mat2(:)); I2(i,j) = s; end end I3 = uint8(I2); %图像对比 figure; subplot(131) imshow(I); title("原始图像"); subplot(132) imshow(I_PepperSalt); title("椒盐噪声图像"); subplot(133) imshow(I3); title("均值滤波图像");

5. 遍历结束后，将I2转换成uint8类型，即可得到经过均值滤波处理后的图像I3。 在代码中，Mat定义了一个3x3的均值滤波矩阵，即每个元素都为1/9，这个矩阵相当于一个模板，用于对每个像素进行处理。在处理过程中，...

I=imread("1.jpg"); figure(); imshow(I); title('原始图像'); [h,w,s]=size(I); min_I=zeros(h,w); %下面取得暗影通道图像 for i=1:h for j=1:w dark_I(i,j)=min(I(i,j,:)); end end figure(); imshow(dark_I); title('dark channnel的图形'); atmosphere_light = double(max(max(dark_I))) dark_channel=double(dark_I); t=1-w0*(dark_channel/atmosphere_light); %取得传输函数分布率图 figure(); T=uint8(t*255); imshow(T); title('传输函数t的图形'); t = max(t,t0); I1=double(I); J(:,:,1) = uint8((I1(:,:,1) - (1-t)*atmosphere_light)./t); J(:,:,2) = uint8((I1(:,:,2) - (1-t)*atmosphere_light)./t); J(:,:,3) =uint8((I1(:,:,3) - (1-t)*atmosphere_light)./t); figure(); imshow(J); title('去雾后的图像');

这段代码是使用暗通道先验算法进行图像去雾的过程。首先，读入一张图片并显示原始图像。然后，通过计算暗通道图像得到暗影通道图像。接着，通过计算暗影通道图像中的最大值得到大气光值。然后，通过传输函数分布率图...

Im = imread('szy1.jpg'); In = rgb2gray(Im); I1 = bitget(In, 1); one = I1(1:200,1:200); one = im2bw(uint8(one) * 255); figure; subplot(2,3,3) imshow(one); title('第一层图像'); I = In - (min(In(:))); [M,N] = size(I); subplot(2,3,1) imshow(I); title('载体图像'); message=imread('watermark.bmp');[Mw,Nw]=size(message); subplot(2,3,2) imshow(message);title('原始水印'); embed=I; for i=1:Mw for j=1:Nw embed(i,j)=embed(i,j)-mod(embed(i,j),2)+uint8(message(i,j)); end end subplot(2,3,4) imshow(embed);title('含水印图像');drawnow; imwrite(embed,'ok.bmp') I = imread('ok.bmp'); I0 = bitget(I, 1); waterMark = I0(1:32,1:32); waterMark = im2bw(uint8(waterMark) * 255); subplot(2,3,5) imshow(waterMark); title('提取图像'); waterMark = I0(1:200,1:200); waterMark = im2bw(uint8(waterMark) * 255); subplot(2,3,6) imshow(waterMark); title('第一层加水印图像'); I_double = im2double(I); Im_double = im2double(Im); MSE = mean((I_double(:) - Im_double(:)).^2); PSNR = 10 * log10(1/MSE); fprintf('PSNR = %f dB\n', PSNR); NC = sum(waterMark(:) == one(:)) / numel(one); fprintf('NC = %f\n', NC); diff = abs(waterMark - one); BER = sum(diff(:)) / numel(diff); fprintf('BER = %f\n', BER);修改，矩阵维度不一样

I0 = bitget(I, 1); waterMark = I0(1:M1,1:N1); % 提取水印 waterMark = im2bw(uint8(waterMark) * 255); subplot(2,3,5); imshow(waterMark); title('提取图像'); waterMark = I0(1:M2,1:N2); % 提取第一层加水印...

1.clc; 2.clear; 3.I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 4.I_PepperSalt=imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 5.Mat = ones(3,3)/9; %3x3均值滤波矩阵 6.[m,n] = size(I_PepperSalt); %读取图像长和宽 7.I1 = double(I_PepperSalt); %将图像转换成double类型 8.I2 = I1; 9.for i=2:m-1 10.    for j=2:n-1 %从去除边缘的像素开始滤波 11.        Mat2 = I1(i-1:i+1,j-1:j+1).*Mat; 12.        s = sum(Mat2(:)); 13.        I2(i,j) = s; 14.    end 15.end 16.I3 = uint8(I2); 17. 18.%图像对比 19.figure; 20.subplot(131) 21.imshow(I); 22.title("原始图像"); 23.subplot(132) 24.imshow(I_PepperSalt); 25.title("椒盐噪声图像"); 26.subplot(133) 27.imshow(I3); 28.title("均值滤波图像");请帮我分析这段代码中均值滤波处理过程和原理

5. 遍历结束后，将I2转换成uint8类型，即可得到经过均值滤波处理后的图像I3。 6. 最后将原始图像、添加椒盐噪声后的图像以及均值滤波处理后的图像进行对比展示。 均值滤波的原理是通过对图像的像素进行平均处理来...

报错信息：错误使用 subplot 索引超出子图数目。 出错 new_med_filter (第 35 行) subplot(2,2,k+2); imshow(results{k}); title(sprintf("窗口大小：%d", win_sizes(k)));请帮我修改下面这段matlab代码：clc; clear; I = imread('Panda.bmp'); %读取图片 I_PepperSalt = imnoise(I,'salt & pepper'); %添加椒盐噪声 [m,n] = size(I_PepperSalt); % 读取图像长和宽 I1 = double(I_PepperSalt); %将图像转换成double类型 % 定义不同的窗口大小 win_sizes = [3, 5, 7]; % 存储不同窗口大小对应的结果图像 results = cell(1, length(win_sizes)); for k = 1:length(win_sizes) win_size = win_sizes(k); I2 = I1; for i = (win_size+1)/2 : m-(win_size-1)/2 for j = (win_size+1)/2 : n-(win_size-1)/2 Mat = I1(i-(win_size-1)/2:i+(win_size-1)/2,j-(win_size-1)/2:j+(win_size-1)/2); Mat2 = Mat(:); s = sort(Mat2); I2(i,j) = s(floor(win_size^2/2)+1); end end results{k} = uint8(I2); end % 显示原始图像、椒盐噪声图像和不同窗口大小对应的结果图像 figure; subplot(2,2,1); imshow(I); title("原始图像"); subplot(2,2,2); imshow(I_PepperSalt); title("椒盐噪声图像"); for k = 1:length(win_sizes) subplot(2,2,k+2); imshow(results{k}); title(sprintf("窗口大小：%d", win_sizes(k))); end

Mat = I1(i-(win_size-1)/2:i+(win_size-1)/2,j-(win_size-1)/2:j+(win_size-1)/2); Mat2 = Mat(:); s = sort(Mat2); I2(i,j) = s(floor(win_size^2/2)+1); end end results{k} = uint8(I2); end % 计算行数...

clear,clc % 导入图片和水印 I1=double(imread('img\Lena.bmp')); I2=double(imread('img\Baboon.bmp')); I3=double(imread("img\barbara.bmp")); I4=double(imread("img\elain.bmp")); inImg=double(im2bw(imread('img\w.bmp'))); %视觉密码加密水印 % 平移归一化、X-shearing归一化、Y-shearing归一化和缩放归一化 im=I1; [normim1, normtform1, xdata1, ydata1] = imnorm(im); im=I2; [normim2, normtform2, xdata2, ydata2] = imnorm(im); im=I3; [normim3, normtform3, xdata3, ydata3] = imnorm(im); im=I4; [normim4, normtform4, xdata4, ydata4] = imnorm(im);，其中normim1输出的图片形式是什么，怎么将其改成灰度图

gray_normim1 = rgb2gray(uint8(normim1)); % 显示灰度图像 imshow(gray_normim1); 首先将normim1转换为uint8类型的图像，然后使用rgb2gray函数将其转换为灰度图像，最后使用imshow函数显示灰度图像。

obj = VideoReader('C:\Users\hejom\Desktop\数图课设\7385387fac45ea1333c10147d8031da8.mp4');%输入视频位置 numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数 for k = 1 : 1% 读取前15帧 frame = read(obj,k);%读取第几帧 I=frame; %读取图像 I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图 L=bwlabel(I1); L1=edge(L,'canny'); I2 = L1 + double(I1); imwrite(uint8(I2),strcat('D:\课设图片二\',num2str(k),'.jpg'),'jpg');% 保存帧 end分析

这段代码是用 MATLAB 读取一个 MP4 格式的视频文件，并将其中前15帧图像转换成灰度图像。然后使用边缘检测算法 Canny 检测图像边缘，并将边缘图像和原始灰度图像相加，得到一幅新的图像。最后将新图像保存为 JPEG ...

obj = VideoReader('C:\Users\hejom\Desktop\数图课设\7385387fac45ea1333c10147d8031da8.mp4');%输入视频位置 numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数 for k = 1 : 1% 读取前15帧 frame = read(obj,k);%读取第几帧 I=frame; %读取图像 I1=rgb2gray(I); %将彩色图变成灰色图 L=bwlabel(I1); L1=edge(L,'canny'); I2 = L1 + double(I1); imwrite(uint8(I2),strcat('D:\课设图片二\',num2str(k),'.jpg'),'jpg');% 保存帧 end代码分析

8.使用imwrite函数将叠加后的图像保存为JPEG格式的图像文件，保存路径包括文件名和序号，序号使用num2str函数将数字转换为字符串。 需要注意的是，该代码只处理视频的前15帧，如果想处理整个视频文件，需要将for...
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obj = VideoReader('7385387fac45ea1333c10147d8031da8.mp4');%输入视频位置 numFrames = obj.NumberOfFrames;% 帧的总数 for k = 1 :1 % 读取前15帧 frame = read(obj,k);%读取第几帧 %输入图像 I= frame; [H,W,G]=size(I) ; subplot(331),imshow(I),title('原图'); %将图像二值化 I1=im2bw(I,0.6); subplot(332),imshow(I1),title('二值化'); %进行开运算闭运算 se=strel('disk',5); I2=imclose(I1,se); I3=imopen(I2,se); subplot(333),imshow(I3),title('开运算闭运算'); %进行canny算子边缘检测 L=bwlabel(I3); L1=edge(L,'canny'); subplot(334),imshow(L1),title('canny算子边缘检测'); %膨胀运算 SE = strel('disk', 4); J = imdilate(I4, SE); subplot(335),imshow(J),title('将图像膨胀处理'); % 将二值图像转化为连通域标记图像 cc = bwconncomp(J); L = labelmatrix(cc); % 计算所有连通域的属性 props = regionprops(cc, 'area', 'BoundingBox'); % 根据面积筛选出面积大于 1000 的连通域 idx = find(area >= 2000 & area <= 3800); % 创建不同形状的平行四边形 ps1 = polyshape([200 236 315 300],[360 160 180 360]); ps2 = polyshape([420 500 400 350],[360 360 190 220]); % 绘制框选形状 figure; imshow(I); hold on; for i = 1:length(idx) % 判断连通域是否在 ps1 中 if ps1.isinterior(props(idx(i)).BoundingBox(1:2)) plot(ps1); end % 判断连通域是否在 ps2 中 if ps2.isinterior(props(idx(i)).BoundingBox(1:2)) plot(ps2); end end hold off; imwrite(I,strcat('D:\课设图片二\',num2str(k),'.jpg'),'jpg');% 保存帧 end改进代码，保存带有多边形框选的每一帧图片

I_masked = uint8(double(I).*repmat(mask,[1 1 3])); % 保存带有多边形框选的每一帧图片 imwrite(I_masked,strcat('D:\课设图片二\',num2str(k),'_',num2str(i),'.jpg'),'jpg'); end % 判断连通域是否在 ps2 ...

用2023a版matlab写一段将四副256*256的灰度图像I1、I2、I3、I4进行灰度加权平均图像融合后的图像进行几何质心提取固定大小的有效区域，将标准图像内切圆中的内接正方形区域确定为标准图像的有效区域

I_avg = w(1)*double(I1) + w(2)*double(I2) + w(3)*double(I3) + w(4)*double(I4); I_avg = uint8(I_avg); % 提取有效区域 I_bw = imbinarize(I_avg); % 二值化 I_bw = imfill(I_bw, 'holes'); % 填充孔洞 I_props...
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掌握Makefile多目标编译与清理操作

资源摘要信息:"makefile学习用测试文件.rar" 知识点: 1. Makefile的基本概念： Makefile是一个自动化编译的工具，它可以根据文件的依赖关系进行判断，只编译发生变化的文件，从而提高编译效率。Makefile文件中定义了一系列的规则，规则描述了文件之间的依赖关系，并指定了如何通过命令来更新或生成目标文件。 2. Makefile的多个目标： 在Makefile中，可以定义多个目标，每个目标可以依赖于其他的文件或目标。当执行make命令时，默认情况下会构建Makefile中的第一个目标。如果你想构建其他的特定目标，可以在make命令后指定目标的名称。 3. Makefile的单个目标编译和删除： 在Makefile中，单个目标的编译通常涉及依赖文件的检查以及编译命令的执行。删除操作则通常用clean规则来定义，它不依赖于任何文件，但执行时会删除所有编译生成的目标文件和中间文件，通常不包含源代码文件。 4. Makefile中的伪目标： 伪目标并不是一个文件名，它只是一个标签，用来标识一个命令序列，通常用于执行一些全局性的操作，比如清理编译生成的文件。在Makefile中使用特殊的伪目标“.PHONY”来声明。 5. Makefile的依赖关系和规则： 依赖关系说明了一个文件是如何通过其他文件生成的，规则则是对依赖关系的处理逻辑。一个规则通常包含一个目标、它的依赖以及用来更新目标的命令。当依赖的时间戳比目标的新时，相应的命令会被执行。 6. Linux环境下的Makefile使用： Makefile的使用在Linux环境下非常普遍，因为Linux是一个类Unix系统，而make工具起源于Unix系统。在Linux环境中，通过终端使用make命令来执行Makefile中定义的规则。Linux中的make命令有多种参数来控制执行过程。 7. Makefile中变量和模式规则的使用： 在Makefile中可以定义变量来存储一些经常使用的字符串，比如编译器的路径、编译选项等。模式规则则是一种简化多个相似规则的方法，它使用模式来匹配多个目标，适用于文件名有规律的情况。 8. Makefile的学习资源： 学习Makefile可以通过阅读相关的书籍、在线教程、官方文档等资源，推荐的书籍有《Managing Projects with GNU Make》。对于初学者来说，实际编写和修改Makefile是掌握Makefile的最好方式。 9. Makefile的调试和优化： 当Makefile较为复杂时，可能出现预料之外的行为，此时需要调试Makefile。可以使用make的“-n”选项来预览命令的执行而不实际运行它们，或者使用“-d”选项来输出调试信息。优化Makefile可以减少不必要的编译，提高编译效率，例如使用命令的输出作为条件判断。 10. Makefile的学习用测试文件： 对于学习Makefile而言，实际操作是非常重要的。通过提供一个测试文件，可以更好地理解Makefile中目标的编译和删除操作。通过编写相应的Makefile，并运行make命令，可以观察目标是如何根据依赖被编译和在需要时如何被删除的。 通过以上的知识点，你可以了解到Makefile的基本用法和一些高级技巧。在Linux环境下，利用Makefile可以有效地管理项目的编译过程，提高开发效率。对于初学者来说，通过实际编写Makefile并结合测试文件进行练习，将有助于快速掌握Makefile的使用。