img_w=imfilter(img,w,'replicate')

时间: 2024-01-15 22:02:47 浏览: 109
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filter img

这是一段 MATLAB 代码，用于对图像进行滤波操作。其中，img表示待滤波的图像，w是滤波器（也称卷积核），'replicate'表示在卷积时对边缘进行复制扩展。具体而言，该操作会将滤波器中每个元素与图像中对应位置的像素值相乘，然后将所有乘积相加得到该位置的输出像素值。重复这个过程直到遍历完整个图像，从而得到经过滤波后的图像。
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w=fspecial('sobel'); img_w=imfilter(img,w,'replicate'); %求横边缘 w=w'; img_h=imfilter(img,w,'replicate'); %求竖边缘 img=sqrt(img_w.^2+img_h.^2); %注意这里不是简单的求平均，而是平方和在开方。 figure; imshow(uint8(img))

3. 分别将横向和纵向的边缘图片img_w和img_h进行平方和开方运算，得到最终的边缘检测图片img； 4. 使用MATLAB中的figure函数创建一个新的图形窗口，并使用imshow函数显示处理后的图片img。由于imshow函数默认情况下...

img_h=imfilter(img,w,'replicate');

其中，img表示待滤波的图像，w是滤波器（也称卷积核），'replicate'表示在卷积时对边缘进行复制扩展。具体而言，该操作会将滤波器中每个元素与图像中对应位置的像素值相乘，然后将所有乘积相加得到该位置的输出像素...

原代码为 %% 读取图像 img = rgb2gray(imread('图像拟合/cyy1.png')); imshow(img); title('原始图像'); %% 对图像进行滤波处理 sigma = 2.2; kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; h = fspecial('log', kernel_size, sigma); img_filtered = imfilter(double(img), h, 'replicate'); %% 设置阈值以保留边缘信息 thresh = 0.1; img_edges = img_filtered > thresh; %% 显示结果 figure(); imshow(img_edges); title('检测到的边缘');原代码为 %% 读取图像 img = rgb2gray(imread('图像拟合/cyy1.png')); imshow(img); title('原始图像'); %% 对图像进行滤波处理 sigma = 2.2; kernel_size = 2 * ceil(3 * sigma) + 1; h = fspecial('log', kernel_size, sigma); img_filtered = imfilter(double(img), h, 'replicate'); %% 设置阈值以保留边缘信息 thresh = 0.1; img_edges = img_filtered > thresh; %% 显示结果 figure(); imshow(img_edges); title('检测到的边缘');MATLAB APP designer中，想要在Image_2显示图片，应该在其对应按钮的代码如何修改想要在Image_2显示图片，应该在其对应按钮的代码如何修改

img = imread('path/to/image.png'); % 在 Image_2 中显示图片 imshow(img, 'Parent', app.Image_2); end 其中，path/to/image.png 是你想要显示的图片路径。你也可以使用 uigetfile 函数让用户选择要...

clc; clear,close; I = imread('flower.tif'); %使用fspecial函数创建一个运动模糊退化函数。假设我们想要一个方向为45度，长度为11像素的模糊核 motion_kernel = fspecial('motion', 11, 45); %应用运动模糊和高斯噪声 blurred = imfilter(I, motion_kernel, 'conv', 'circular'); blurred = imnoise(blurred, 'gaussian', 0, 0.01); % 添加均值为0，方差为0.01的高斯噪声 estimated_nsr = 0; % 估计信噪比 restored = deconvwnr(blurred, motion_kernel, estimated_nsr); % 维纳滤波 estimated_nsr = 0.001; % 估计信噪比 restored_wnr = deconvwnr(blurred, motion_kernel, estimated_nsr); % 自相关函数滤波 corr_img = xcorr2(blurred); % 计算自相关函数 corr_kernel = xcorr2(motion_kernel); % 计算模糊核的自相关函数 restored_wiener = deconvwnr(blurred, motion_kernel, corr_kernel, corr_img);这个程序改一下错

1. 在使用imfilter函数进行卷积时，可以指定边缘处理方式，如'conv'表示用0填充边缘，'replicate'表示用边缘像素填充，'symmetric'表示用图像对称的方式填充，等等。 2. 在添加高斯噪声时，可以根据需要调整均值和...

clear all; close all; clc; Ia=imread('/Users/aa/Desktop/截屏2023-05-31 16.55.11.png'); I=rgb2gray(Ia); [m n]=size(I); I=double(I); w=fspecial('gaussian',[5 5]);%%高斯滤波 I=imfilter(I,w,'replicate'); imshow(uint8(I))%%sobel边缘检测 w=fspecial('sobel'); Iw=imfilter(I,w,'replicate');%求横边缘 w=w'; Ih=imfilter(I,w,'replicate');%求竖边缘 I=sqrt(Iw.^2+Ih.^2);%平方和在开方。 imshow(uint8(I))%%下面是非极大抑制 new_edge=zeros(m,n); for i=2:m-1%避开边缘像素值检测 for j=2:n-1 Mx=Iw(i,j); My=Ih(i,j); if My~=0 o=atan(Mx/My); %边缘的法线弧度 elseif My==0 && Mx>0 o=pi/2; else o=-pi/2; end %Mx处用My和img进行插值 adds=get_coords(o); %边缘像素法线一侧求得的两点坐标，插值需要 M1=My*I(i+adds(2),j+adds(1))+(Mx-My)*I(i+adds(4),j+adds(3)); %插值后得到的像素，用此像素和当前像素比较 adds=get_coords(o+pi); %边缘法线另一侧求得的两点坐标，插值需要 M2=My*I(i+adds(2),j+adds(1))+(Mx-My)*I(i+adds(4),j+adds(3)); %另一侧插值得到的像素，同样和当前像素比较 isbigger=(Mx*I(i,j)>M1)*(Mx*I(i,j)>=M2)+(Mx*I(i,j)<M1)*(Mx*I(i,j)<=M2); %如果当前点比两边点都大置1 if isbigger new_edge(i,j)=I(i,j); end end end imshow(uint8(new_edge)) %%下面是滞后阈值处理 up=120; %上阈值 low=100; %下阈值 set(0,'RecursionLimit',10000); %设置最大递归深度 for i=1:m for j=1:n if new_edge(i,j)>up &&new_edge(i,j)~=255 %判断上阈值 new_edge(i,j)=255; new_edge=connect(new_edge,i,j,low); end end end imshow(new_edge==255)

这是一个 MATLAB 代码，实现了常见的图像处理中的边缘检测和滞后阈值处理。代码实现的具体步骤如下： 1. 读入图像，并将其转为灰度图像。 2. 对灰度图像进行高斯滤波，以消除图像噪声。 3. 使用 Sobel 算子求图像...

高斯滤波 clear,clc; % 读取图像 Img = imread('t1.jpg'); M = size(Img); if numel(M)>2 gray = rgb2gray(Img); else gray = Img; end % 创建滤波器 W = fspecial('gaussian',[5,5],1); G = imfilter(gray, W, 'replicate'); figure(1); subplot(121); imshow(gray); title('原始图像'); subplot(122); imshow(G); title('滤波后图像');中为什么用W = fspecial('gaussian',[5,5],1);

在高斯滤波中，使用高斯核对图像进行卷积操作可以实现平滑图像的目的。高斯核的大小和方差会影响滤波效果，一般情况下，高斯核的大小应该选取奇数大小，方差越大滤波效果越弱。在这段代码中， fspecial('gaussian',...

sigma=1;%滤波器的标准差 parameters=double(3*sigma*2+1); % 模板尺寸 H=fspecial('gaussian', parameters, sigma);%滤波算子 %gaussian低通滤波器 I0=imfilter(binary_img,H,'replicate');是什么意思

I0=imfilter(binary_img,H,'replicate'); 使用 imfilter 函数对二值图像 binary_img 进行滤波操作。第一个参数是输入图像，第二个参数是滤波算子，第三个参数 'replicate' 是指定边界处理方式，表示在边界处...

img = imread(‘C:\Users\86151\Documents\MATLAB\图2.tif’); log_img=imadjust(img); figure; imshow(log_img)加上解决图片过曝的代码但是不要用直方图

img_filtered = imfilter(img, ones(3) / 9, 'replicate'); % 或者使用自适应阈值分割 img_adaptive = adapthisteq(img); % 对调整后的图像进行显示 log_img_filtered = imadjust(img_filtered); figure; imshow...

请根据以下步骤给出matlab具体实现代码：1.对图像进行平滑滤波，分别采用均值滤波、加权均值、中值、最大值和最小值滤波 2.对图像进行锐化滤波，分别采用一阶和二阶锐化滤波器 3.用拉普拉斯模板对图像进行锐化增强，类似月球图像增强的案例。 提示： 1.滤波函数： g = imfilter(f,w); g = imfilter(f,w,filtering_mode); 其中，f是待滤波图像，w是滤波器函数。 2.线性空间滤波器函数的生成： w=fspecial(‘type’,parameters) 均值滤波：type=average; 拉普拉斯滤波：type=laplacian; 3.非线性滤波函数----中值滤波： g = medfilt2(f,[m,n]); 4.加噪声函数： J=imnoise(I, 'salt & pepper', 0.02); J=imnoise(I, 'gaussian', 0.02);

img_average = imfilter(img, h_average, 'replicate'); % 平滑滤波 % 加权均值 h_weighted = [1 2 1; 2 4 2; 1 2 1] / 16; % 3x3 加权均值滤波器 img_weighted = imfilter(img, h_weighted, 'replicate'); % 平滑...
zip

imfilter函数 code.zip

cv::copyMakeBorder(img, paddedImg, hsize / 2, hsize / 2, hsize / 2, hsize / 2, cv::BORDER_REPLICATE); cv::Mat filteredImg; cv::filter2D(paddedImg, filteredImg, -1, kernel2d); return filteredImg(cv...
-

C++实现matlab的meshgrid、fspecial及imfilter函数

给定输入图像img和生成的滤波器权重数组，你可以调用filter2D并指定滤波器类型（如'replicate'边界处理方式），将滤波器应用于图像。在上述代码中，没有直接给出imfilter的实现，但可以根据OpenCV的API进行...

snlo(:,:,i) = sigma*sigma*imfilter(img1,fspecial('log', floor(3*sigma+1), sigma),'replicate') matlab 中文

解释： - snlo：是一个三维数组，表示某个图像的 LoG 滤波结果。 - sigma：是一个标量，表示 LoG 滤波器...snlo(:,:,i) = sigma*sigma*imfilter(img1,fspecial('log', floor(3*sigma 1), sigma),'replicate');

snlo(:,:,i) = sigma*sigma*imfilter(img1,fspecial('log', floor(3*sigma+1), sigma),'replicate'); matlab中文

代码解析： - sigma为高斯滤波的标准差； - fspecial函数用于生成各种特定类型的滤波器；...- 'replicate'表示对边缘像素进行复制填充。 注：该代码中的 i 未定义，可能是在循环中使用。

matlab代码，采用3×3的拉普拉斯算子w = [ 1, 1, 1; 1 – 8 1; 1, 1, 1]， 对图像moon.tif进行滤波，输出滤波后的图像； (2)、编写函数w = genlaplacian(n)，自动产生任意一个奇数尺寸n的拉普拉斯算子； (3)、利用(2)的函数genlaplacian(),分别采用5×5，9×9，15×15大小的拉普拉斯算子 对moon.tif进行锐化滤波，输出不同尺寸下的拉普拉斯算子滤波增强的图像。

img_lap = imfilter(img, w, 'replicate'); % 显示滤波后的图像 imshow(img_lap); (2)、自动生成任意奇数尺寸n的拉普拉斯算子的matlab代码如下： matlab function w = genlaplacian(n) % 构造一个n×n的零...

在matlab中，使用imfilter，采用replicate填充方法，对图像进行低通滤波处理，应该怎么写代码

filtered_img = imfilter(img_padded, filter); % 显示原始和过滤后的图像 figure; subplot(1, 2, 1), imshow(img); title('Original Image'); subplot(1, 2, 2), imshow(filtered_img); title('Filtered Image ...

imfilter函数

filtered_img = imfilter(input_img, filter_kernel, filter_type, boundary_type, size_option); 其中，input_img表示输入的图像，filter_kernel表示滤波器的核，filter_type表示滤波器类型，boundary_type...

matlab中，函数imfilter时，如何实现采用零填充、’replicate’、’symmetric’、’circular’进行低通滤波，显示处理后的图像；

filtered_img_replicate = imfilter(img, h, 'Method', 'conv', 'EdgeOutput', 'replicate'); - **对称填充**（Symmetric）：边缘像素将由它们向内对称的像素填充。例如： matlab filtered_img_...

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