阴影校正滤波 matlab
时间: 2023-07-13 22:33:45 浏览: 60
在Matlab中,阴影校正滤波可以使用adapthisteq函数实现。该函数可以自适应地对图像进行直方图均衡化,从而消除图像中的阴影。
函数的语法如下:
```
J = adapthisteq(I,'clipLimit',clipLimitValue,'Distribution','rayleigh')
```
其中,I为输入图像,clipLimitValue为限制对比度的参数,可调节的范围为0到1之间。'Distribution'表示直方图均衡的分布类型,这里选择了rayleigh分布。
例如,对一张名为img的图像进行阴影校正滤波,可以使用以下代码:
```
J = adapthisteq(img,'clipLimit',0.02,'Distribution','rayleigh');
```
需要注意的是,阴影校正滤波可能会使图像的细节信息丢失,因此需要根据具体需求来选择是否使用该滤波。
相关问题
扩展卡尔曼滤波 matlab
扩展卡尔曼滤波的MATLAB代码实现是一种用于状态估计和滤波的算法。它是卡尔曼滤波算法的一种扩展,能够处理非线性系统和非高斯噪声。在MATLAB中,可以使用一些函数和工具箱来实现扩展卡尔曼滤波。
首先,你需要定义系统的状态方程和观测方程。然后,可以使用MATLAB中的函数来计算预测和更新步骤。预测步骤用于估计下一个时间步的状态,而更新步骤用于校正预测的状态值。
接下来,你需要初始化滤波器的初始状态和协方差矩阵。可以使用MATLAB中的函数来实现这些操作。
一旦滤波器初始化完成,你可以使用循环结构来迭代地进行预测和更新步骤,以估计系统的状态。
在编写扩展卡尔曼滤波的MATLAB代码时,你可能需要使用一些MATLAB函数,如kf_predict和kf_update。这些函数可以帮助你实现滤波器的预测和更新步骤。
总结起来,扩展卡尔曼滤波的MATLAB代码实现需要以下步骤:
1. 定义系统的状态方程和观测方程。
2. 初始化滤波器的初始状态和协方差矩阵。
3. 使用循环结构迭代地进行预测和更新步骤。
4. 使用MATLAB函数来计算预测和更新步骤。
5. 最后,你可以使用一些MATLAB函数,如kf_predict和kf_update,来帮助你实现滤波器的预测和更新步骤。
参考文献:
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拓展卡尔曼滤波 matlab
拓展卡尔曼滤波(EKF)是一种用于解决非线性状态估计问题的滤波算法。尽管EKF不是最精确的最优滤波器,但在过去的几十年中被成功地应用于许多非线性系统。EKF算法的基本思想是将非线性函数进行泰勒展开,然后保留展开项的一阶项,以此来实现非线性函数的线性化。最后,通过卡尔曼滤波算法近似计算系统的状态估计值和方差估计值。
拓展卡尔曼滤波在Matlab中的实现可以参考以下步骤:
1. 初始化系统状态和误差协方差矩阵。
2. 通过系统的运动模型预测下一个时刻的状态和误差协方差。
3. 根据观测模型和传感器提供的测量值,计算卡尔曼增益。
4. 使用卡尔曼增益对预测的状态和误差协方差进行校正,并得到最终的状态估计值和方差估计值。
5. 重复第2到第4步,不断更新状态估计值。