close all; clear all; clc I = imread('D:\data\test\5.jpg'); I_r = double(I(:,:,1)); I_g = double(I(:,:,2)); I_b = double(I(:,:,3)); I_r_log = log(I_r+1); I_g_log = log(I_g+1); I_b_log = log(I_b+1); Rfft1 = fft2(I_r); Gfft1 = fft2(I_g); Bfft1 = fft2(I_b); % SSR算法 [m,n] = size(I_r); sigma = 200; f = fspecial('gaussian', [m, n], sigma); efft1 = fft2(double(f)); D_r = ifft2(Rfft1.*efft1); D_g = ifft2(Gfft1.*efft1); D_b = ifft2(Bfft1.*efft1); D_r_log = log(D_r + 1); D_g_log = log(D_g + 1); D_b_log = log(D_b + 1); R = I_r_log - D_r_log; G = I_g_log - D_g_log; B = I_b_log - D_b_log; R = exp(R); MIN = min(min(R)); MAX = max(max(R)); R = (R - MIN)/(MAX - MIN); R = adapthisteq(R); G = exp(G); MIN = min(min(G)); MAX = max(max(G)); G = (G - MIN)/(MAX - MIN); G = adapthisteq(G); B = exp(B); MIN = min(min(B)); MAX = max(max(B)); B = (B - MIN)/(MAX - MIN); B = adapthisteq(B); J = cat(3, R, G, B); figure; subplot(121);imshow(I); subplot(122);imshow(J); figure;imshow(J)

这段代码实现了一种图像增强算法，叫做 SSR (Single Scale Retinex)。主要思想是对原始图像进行对数变换，然后使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，再将原始图像和平滑后的图像相减，得到反射分量。最后将反射分量进行直方图均衡化，得到增强后的图像。

具体步骤如下：

1. 读入一张彩色图像，将RGB三个通道分离成三个矩阵。
2. 对三个矩阵进行对数变换。
3. 使用高斯滤波器对每个矩阵进行平滑处理。
4. 将原始图像和平滑后的图像相减，得到反射分量。
5. 对反射分量进行直方图均衡化。
6. 将三个增强后的矩阵合并成一张彩色图像，并显示出来。

注意：此算法适用于图像中有大量光照变化的情况，可以提高图像的对比度和亮度。但是，对于暗部细节的保留效果不是很好，可能会出现过度增强的问题。

相关问题

clear clc pathname = uigetdir; name_list=dir(pathname); for i=3:22 name_list(i).引用了不存在的字段 'num'。 出错 LoadData (line 33)num=zeros(20,1); name_list(i).num(i-2)=1; end %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E:\\train.txt'); img_train_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_train_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_1(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_1(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); train_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata1(:,num)=temp; end for i=1:img_train_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_1(i).name) label_1(i).num=name_list(j+2).num; end end train_y(:,i)=uint8(label_1(i).num); end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %pathname = uigetdir; img_name1=importdata('E\\test.txt'); img_test_num=size(img_name1,1); num=0; for i=1:img_test_num img_name_char=cell2mat(img_name1(i)); label_2(i).name=extractBefore(cell2mat(img_name1(i)),'_'); imgPath = [pathname,'\',label_2(i).name,'\',cell2mat(img_name1(i))]; temp = imread(imgPath); test_x(:,:,i)=temp; % temp = double(temp(:)); % num=num+1; % imagedata2(:,num)=temp; end for i=1:img_test_num for j=1:20 if strcmp(name_list(j+2).name,label_2(i).name) label_2(i).num=name_list(j+2).num; end end test_y(:,i)=uint8(label_2(i).num); end save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');

这段代码的作用是从指定文件夹中读取图像数据和标签，并将它们保存到.mat文件中。但是，代码中有一些错误：

1. `name_list(i).num(i-2)=1;` 这行代码是错误的，因为`name_list`结构体中没有`num`这个字段。我猜测你想要的是给`label_1`结构体中的`num`字段赋值，因此应该改为`label_1(i).num=1;`。

2. `img_name1=importdata('E:\\train.txt');` 和 `img_name1=importdata('E\\test.txt');` 这两行代码中的路径分隔符不一致，应该都使用反斜杠`\`。

3. `save('E\\imgdata_uint8.mat', 'train_x','train_y','test_x','test_y');` 这行代码中的路径分隔符也应该改为反斜杠`\`。另外，如果你想要在`E:`盘保存文件，应该使用双反斜杠`\\`，因为单反斜杠`\`是转义符。

修改后的代码如下：

clear
clc

pathname = uigetdir;
name_list = dir(pathname);

for i = 3:22
    label_1(i-2).num = 0;
end

img_name1 = importdata('E:\train.txt');
img_train_num = size(img_name1, 1);

for i = 1:img_train_num
    img_name_char = cell2mat(img_name1(i));
    label_1(i).name = extractBefore(cell2mat(img_name1(i)), '_');
    imgPath = [pathname, '\', label_1(i).name, '\', cell2mat(img_name1(i))];
    temp = imread(imgPath);
    train_x(:,:,i) = temp;
end

for i = 1:img_train_num
    for j = 1:20
        if strcmp(name_list(j+2).name, label_1(i).name)
            label_1(i).num = name_list(j+2).num;
        end
    end
    train_y(:,i) = uint8(label_1(i).num);
end

for i = 1:img_train_num
    label_2(i).num = 0;
end

img_name1 = importdata('E:\test.txt');
img_test_num = size(img_name1, 1);

for i = 1:img_test_num
    img_name_char = cell2mat(img_name1(i));
    label_2(i).name = extractBefore(cell2mat(img_name1(i)), '_');
    imgPath = [pathname, '\', label_2(i).name, '\', cell2mat(img_name1(i))];
    temp = imread(imgPath);
    test_x(:,:,i) = temp;
end

for i = 1:img_test_num
    for j = 1:20
        if strcmp(name_list(j+2).name, label_2(i).name)
            label_2(i).num = name_list(j+2).num;
        end
    end
    test_y(:,i) = uint8(label_2(i).num);
end

save('E:\imgdata_uint8.mat', 'train_x', 'train_y', 'test_x', 'test_y');

clc clear; close all %% 读入参数 data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); data = data(1:101,:); data2 = importdata("C1_4_4.TXT"); local_data = data(:,2:3); task = data(2:end,4); tasknum = length(task); dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); for i = 1:tasknum+1 for j = 1:tasknum+1 dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); end end；请写出上述伪代码

这是一段MATLAB代码，主要功能是读入一个TXT文件中的数据，并根据数据中的位置信息，计算任意两个任务点之间的距离。

具体代码如下：

clc
clear
close all

%% 读入参数
data = readmatrix('C1_4_4.TXT'); % 读取TXT文件中的数据
data = data(1:101,:); % 取前101行数据
data2 = importdata("C1_4_4.TXT");
local_data = data(:,2:3); % 取位置信息
task = data(2:end,4); % 取任务信息
tasknum = length(task); % 任务数量
dist = zeros(tasknum+1,tasknum+1); % 初始化任务之间的距离矩阵

%% 计算任务之间的距离
for i = 1:tasknum+1
    for j = 1:tasknum+1
        dist(i,j) = sqrt(sum((local_data(i,:)-local_data(j,:)).^2)); % 计算任务i和任务j之间的距离
    end
end

其中，`readmatrix`函数用于读取TXT文件中的数据，`importdata`函数也可以读取TXT文件，但会将文件中的数据全部读入为一个字符串数组，需要进行一些处理。`local_data`矩阵存储了数据中每个任务点的位置信息，`task`向量存储了每个任务点的任务信息，`tasknum`记录了任务点的数量。`dist`矩阵是一个(tasknum+1)*(tasknum+1)的矩阵，用于存储任意两个任务点之间的距离。在代码的最后，使用两层循环计算出了每个任务点之间的距离，并存储在`dist`矩阵中。