matlab点扩散函数代码

在MATLAB中，点扩散函数（Point Spread Function，PSF）通常用于模拟光学系统中的图像模糊效果。以下是一个简单的例子，展示如何生成一个二维的高斯点扩散函数：

% 设置PSF参数
sigma = 2; % 高斯标准差，越小则模糊程度越少
dx = dy = 1; % 每个像素的尺寸，假设单位为像素

% 创建一个全零矩阵作为PSF的基础
[rows, cols] = size(dx);
psf = zeros(rows, cols);

% 计算并填充高斯分布
for i = -round(sigma):round(sigma)
    for j = -round(sigma):round(sigma)
        psf(i+rows/2, j+cols/2) = exp(-((i^2 + j^2)/(2*sigma^2)));
    end
end

% 将PSF归一化到总和为1，以便于后续操作
psf = psf / sum(psf(:));

% 可视化PSF
imshow(psf, 'InitialMagnification', 'fit')
colorbar

在这个代码中，`sigma`决定了PSF的宽度，数值越大，模糊的效果越明显。你可以通过修改`sigma`值来调整模糊的程度。

相关问题

matlab中点扩散函数代码

点扩散函数是一种常见的图像处理算法，可以用于增强图像的对比度和细节。在MATLAB中，可以使用以下代码实现点扩散函数：

function output_img = point_spread(input_img, factor)
    [rows, cols] = size(input_img); % 获取输入图像的尺寸
    output_img = zeros(rows, cols); % 初始化输出图像

    for i = 1:rows
        for j = 1:cols
            output_img(i, j) = factor * input_img(i, j); % 使用点扩散函数对每个像素进行处理
            if output_img(i, j) > 255 % 处理图像溢出问题
                output_img(i, j) = 255;
            elseif output_img(i, j) < 0
                output_img(i, j) = 0;
            end
        end
    end

    output_img = uint8(output_img); % 转换输出图像数据类型为uint8
end

上述代码定义了一个名为`point_spread`的MATLAB函数，输入参数为`input_img`表示输入图像和`factor`表示扩散因子。函数首先获取输入图像的尺寸，并初始化一个与输入图像相同尺寸的输出图像。然后使用嵌套的for循环对输入图像的每个像素进行处理，将其乘以扩散因子得到输出图像的对应像素值。在处理过程中还对输出像素值进行了溢出处理，确保其范围在0到255之间。最后，将输出图像的数据类型转换为uint8，以保证图像显示的正确性。

使用这个函数可以对输入图像进行点扩散处理，增强图像的对比度和细节，使其更加清晰和鲜艳。

matlab点扩散函数

在 MATLAB 中，点扩散函数通常用 Kronecker Delta 函数表示。Kronecker Delta 函数在 MATLAB 中可以用 `kroneckerDelta()` 函数实现。假设你要在坐标系上绘制一个点扩散函数，可以使用以下代码：

% 定义点扩散函数的位置
x = 5;
y = 7;

% 定义坐标系范围
xmin = 0;
xmax = 10;
ymin = 0;
ymax = 10;

% 定义坐标轴刻度
xticks = 0:2:10;
yticks = 0:2:10;

% 绘制点扩散函数
[X,Y] = meshgrid(xmin:xmax, ymin:ymax);
Z = kroneckerDelta(X - x, Y - y);
surf(X, Y, Z);
view(2);
axis([xmin, xmax, ymin, ymax]);
xticks(xticks);
yticks(yticks);
colorbar;

这里，我们使用 `meshgrid()` 函数创建了一个二维的网格矩阵 `XY`，然后使用 `kroneckerDelta()` 函数生成一个与网格矩阵大小相同的矩阵 `Z`。最后，使用 `surf()` 函数将点扩散函数绘制在坐标系中。