matlab中imadd用法

在 MATLAB 中，`imadd` 函数也是用于图像加法操作。它的语法如下：

J = imadd(I1, I2)
J = imadd(I1, I2, 'uint16')

其中，`I1` 和 `I2` 是需要相加的两幅图像，`J` 表示相加后的结果图像。如果两幅图像的数据类型不同，则 `imadd` 函数会将它们自动转换为同一数据类型后再进行相加。默认情况下，输出图像的数据类型与输入图像的数据类型相同。

如果需要将输出图像的数据类型设置为其他类型，可以在第三个输入参数中指定。例如，将输出图像设置为 `uint16` 类型：

J = imadd(I1, I2, 'uint16')

需要注意的是，`imadd` 函数会对相加后的像素值进行裁剪操作，使其不超过数据类型的表示范围。因此，在使用 `imadd` 函数时，需要注意输出图像的数据类型和像素值范围是否符合要求。

相关问题

matlab中imadd使用方法

imadd函数用于两幅图像相加，具体使用方法如下：

C = imadd(A, B)

其中A、B为要相加的两幅图像，C为相加的结果图像。需要注意的是，A、B、C的数据类型必须相同，也可以设置一个常数值K，将其加到图像A上，如下所示：

C = imadd(A, K)

基于MATLAB的图像去雾retinex

MATLAB是一种常用的科学计算软件，也可以用于图像处理。而图像去雾Retinex算法是一种非常有效的图像去雾方法之一，它可以通过增强图像的局部对比度来去除雾霾效果。下面简单介绍一下基于MATLAB的图像去雾Retinex算法实现方法。

1. 读入图像

使用MATLAB中的imread函数读取需要去雾的图像。

2. 去雾处理

（1）将图像转换为灰度图像

使用MATLAB中的rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像。

（2）计算图像的局部对比度

使用Retinex算法可以计算图像的局部对比度，MATLAB中可以使用fspecial函数生成高斯滤波器，使用imfilter函数进行滤波操作。

（3）计算图像的全局对比度

Retinex算法还可以计算图像的全局对比度，这里可以使用MATLAB中的imadjust函数进行直方图均衡化操作。

（4）最终去雾处理

将图像的局部对比度和全局对比度相加，得到最终的去雾图像。可以使用MATLAB中的imadd函数进行图像加法操作。

3. 显示图像

使用MATLAB中的imshow函数将去雾后的图像显示出来。

以上就是基于MATLAB的图像去雾Retinex算法实现的简单介绍。需要注意的是，Retinex算法还有其他的变体，如Multi-Scale Retinex、Single-Scale Retinex等，可以根据实际需求选择合适的算法进行处理。