function PQ = paddedsize(AB, CD, PARAM)里面的PQ AB CD PARAM代表什么
时间: 2023-12-16 21:05:14 浏览: 28
在函数paddedsize(AB, CD, PARAM)中,AB和CD是原始图像的大小,PARAM是一个字符串参数,用于指定填充模式。函数的返回值PQ是一个包含两个元素的向量,表示填充后的图像大小。其中,第一个元素表示行数,第二个元素表示列数。 在函数实现中,根据原始图像的大小和填充模式,计算出填充后的图像大小PQ。如果原始图像大小为M×N,填充后的大小为P×Q,则有以下几种情况:
- 如果填充模式为'symmetric'或'replicate',则P=M+2*(AB-1),Q=N+2*(CD-1);
- 如果填充模式为'circular',则P=M+AB-1,Q=N+CD-1;
- 如果填充模式为'pad',则P=AB,Q=CD。
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[M N]=size(r); 17. u=0:(M-1); 18. v=0:(N-1); 19. idx=find(u>M/2); 20. u(idx)=u(idx)-M; 21. idy=find(v>M/2); 22. v(idy)=v(idy)-N; 23. [V,U]=meshgrid(v,u); 24. D=sqrt(U.^2+V.^2); 25. H=double(D<=D0); 26. %r=mat2gray(r); 27. %PQ=paddedsize(size(r)); 28. F=fft2(r,size(H,1),size(H,2)); 29. G=H.*F; 30. g=real(ifft2(G)); 31. g=g(1:size(r,1),1:size(r,2)); 32. g=uint8(g); 33. axes(handles.axes3); 34. imshow(g); 35. % handles.imdata=g; 36. % guidata(hObject, handles);
这段代码是关于频域滤波的操作,主要是对图像进行带通滤波,其中:
第17行和第18行是获取图像矩阵r的行数和列数,同时生成对应的行和列向量u和v。
第19行和第20行是对行向量u的一半进行取整,再将大于一半的部分减去总行数M,以便后续进行频率中心化操作。
第21行和第22行是对列向量v进行类似的操作。
第23行是生成网格矩阵U和V,用于计算频率域中每个点的距离D。
第24行是计算距离矩阵D。
第25行是生成滤波器H,其中D0是频率域中的截止频率。
第28行是进行傅里叶变换,将图像r转换到频率域。
第29行是对频率域图像进行滤波操作,H和F进行点乘。
第30行是进行傅里叶反变换,将滤波后的频率域图像转换回空域。
第31行和第32行是将反变换后的图像进行截取和类型转换,最终得到滤波后的图像g。
第33行和第34行是将滤波后的图像g显示在GUI界面上。
第35行和第36行是将滤波后的图像g保存到handles结构体中,以便在后续的操作中使用。
paddedsize函数
paddedsize函数在MATLAB中用于计算给定大小的数组的最小填充大小。该函数返回一个大小为ndims(sz)的数组,其中第i个元素是在第i个维度上添加的填充数,以便将数组大小增加到2的幂次方(或其他指定的填充)。以下是paddedsize函数的语法:
p = paddedsize(sz, p2)
其中,sz是一个包含数组大小的向量,p2是可选参数,指定填充大小的幂次方。如果未提供p2,则默认情况下将使用2。paddedsize函数的输出p是一个大小为ndims(sz)的数组,其中第i个元素是在第i个维度上添加的填充数,以便将数组大小增加到2的幂次方。以下是一个示例:
A = rand(3,5);
sz = size(A);
p = paddedsize(sz);
B = zeros(p);
B(1:sz(1),1:sz(2)) = A;
在这个示例中,我们首先创建一个3x5的随机矩阵A,然后使用size函数获取其大小,将其存储在向量sz中。接下来,我们使用paddedsize函数计算A的最小填充大小,并将其存储在向量p中。我们然后创建一个大小为p的零矩阵B,并将A复制到B的左上角。由于B是经过填充的,因此它具有2的幂次方大小。