分析img = log(double(img)+1); img = (img-mean(img(:)))/(std(img(:))+eps); %对图像数据进行标准化处理 img = img.*win;
时间: 2023-10-26 15:07:58 浏览: 34
这段代码主要是对图像数据进行标准化处理,具体的步骤如下:
1. 将图像数据转换为 double 类型,并加 1 取对数,目的是将图像数据的范围映射到 [0,1] 区间内。
2. 计算图像数据的均值 mean(img(:)),并将所有像素点的数值减去该均值,从而使图像数据的平均值为 0。
3. 计算图像数据的标准差 std(img(:)),并将所有像素点的数值除以该标准差,从而使图像数据的方差为 1。
4. 将标准化后的图像数据乘以一个窗口函数 win,目的是在处理后的图像数据上加权,窗口函数可以是任意形状,常见的有矩形窗口、汉宁窗口、汉明窗口等。
总的来说,这段代码的作用是将图像数据进行标准化处理并加权,以便后续的图像处理任务能够更加准确和稳定。
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在MATLAB中,用LOG算子进行边缘检测,不要使用MATLAB自带的LOG算子
在MATLAB中,可以使用自己定义的LOG算子进行边缘检测。以下是一个简单的实现过程:
1. 定义一个二维高斯函数:
```matlab
function g = gaussian2d(sigma)
x = -floor(3*sigma):floor(3*sigma);
[X,Y] = meshgrid(x,x);
g = exp(-(X.^2 + Y.^2)/(2*sigma^2));
g = g / sum(g(:));
end
```
2. 定义一个函数来计算LOG算子:
```matlab
function log = laplacian_of_gaussian(sigma)
% 计算二维高斯函数
g = gaussian2d(sigma);
% 计算拉普拉斯算子
[X,Y] = meshgrid(-floor(3*sigma):floor(3*sigma));
log = (X.^2 + Y.^2 - 2*sigma^2) .* g;
% 归一化
log = log - mean(log(:));
log = log / std(log(:));
end
```
3. 对图像进行卷积:
```matlab
img = imread('test.jpg');
gray = rgb2gray(img);
sigma = 1.5;
log = laplacian_of_gaussian(sigma);
% 对图像进行卷积
edgeImg = conv2(double(gray), log, 'same');
% 显示图像
imshow(edgeImg, []);
```
这样就可以使用自己定义的LOG算子进行边缘检测了。需要注意的是,这里使用的是二维高斯函数,可以通过调整sigma来调整算子的大小。
水下成像模型分离背景光, 并用retinex算法增强水下图像 matlab代码如何编写
实现水下成像模型分离背景光并用Retinex算法增强水下图像的matlab代码如下:
```matlab
% 读入水下图像
img = imread('underwater.jpg');
% 将图像转换为灰度图
gray_img = rgb2gray(img);
% 计算图像的平均亮度
mean_gray = mean2(gray_img);
% 计算图像的标准差
std_gray = std2(gray_img);
% 分离背景光
bg_img = gray_img - (mean_gray + 2 * std_gray);
% 对背景光进行Retinex增强
bg_img_retinex = retinex(bg_img);
% 将背景光增强后的图像与原图像相加
enhanced_img = uint8(double(gray_img) + double(bg_img_retinex));
% 显示原图像和增强后的图像
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(enhanced_img), title('Enhanced Image');
% 定义Retinex算法函数
function img = retinex(img)
% 调整图像范围
img = double(img) / 255.0;
% Retinex算法
img_log = log(img);
img_mean = exp(mean2(img_log));
img_retinex = log(img) - log(img_mean);
% 调整图像范围
img_retinex = (img_retinex - min(img_retinex(:))) / (max(img_retinex(:)) - min(img_retinex(:)));
img = uint8(img_retinex * 255.0);
end
```
这个程序首先读入水下图像,将其转换为灰度图。然后计算图像的平均亮度和标准差,分离背景光,并对其进行Retinex增强。最后将背景光增强后的图像与原图像相加,得到增强后的水下图像。程序中还定义了一个Retinex算法函数,用于对背景光进行增强。
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