for k = 1:m for kk = 1:n if(imgray(k,kk)<30) Xout_image(k,kk) = 0; end end end
时间: 2024-02-10 10:59:06 浏览: 23
这段代码的作用是将输入的灰度图像(imgray)中所有像素值小于30的像素点赋值为0,生成一个输出图像(Xout_image)。具体来说,代码中使用了两个循环分别遍历输入图像的每一行和每一列,然后对于每个像素点,如果它的灰度值小于30,就将对应位置的输出图像像素值设为0。最终得到的输出图像将与输入图像有相同的大小和分辨率,但是所有灰度值小于30的像素点都被变成了黑色。
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X=reshape(double(imgray)/256.0,m*n,1); for i=1:m*n if(X(i)==0 ||X(i)<30/256.0) Xout(i)=0; else p1=w1*normpdf(X(i),mu1,sigma1)/(w1*normpdf(X(i),mu1,sigma1)+w2*normpdf(X(i),mu2,sigma2)); p2=1-p1; if(p1>=p2) Xout(i)=1; else Xout(i)=0.5; end end end Xout_image=reshape(Xout,m,n); for k = 1:m for kk = 1:n if(imgray(k,kk)<30) Xout_image(k,kk) = 0; end end end figure('NumberTitle', 'on', 'Name', '灰度分类'), imshow(Xout_image),title('Gray\_processing');
这段代码是基于高斯分布模型,对图像进行阈值分割,将灰度大于30的像素点置为白色(1),灰度小于等于30的像素点置为黑色(0),并将灰度在30和128之间的像素点置为灰色(0.5)。
具体来说,该段代码首先将原始图像(imgray)转换为一个列向量X,并将其归一化,然后遍历X中的每个元素,判断其是否为0或小于30/256,如果是,则将相应的输出Xout置为0,否则,根据贝叶斯公式计算该像素点属于两个类别的概率p1和p2,进而判断其分类结果Xout。具体来说,如果p1>=p2,则将Xout置为1,否则将其置为0.5。
然后,该段代码通过reshape函数,将Xout转换为图像格式,并遍历图像的所有像素点,将灰度小于30的像素点的分类结果置为0,即黑色。
最后,通过imshow函数显示分割后的图像,并将图像命名为“灰度分类”。
该段代码的目的是基于高斯分布模型,对图像进行自适应分割,实现对灰度值在30和128之间的像素点的精细分类,从而得到更加准确的分割结果。
imagbwhigh=imbinarize(imgray,128/255.0); imagbwlow=~imagbwhigh&imbinarize(imgray,30/255.0); k_num = 1; k_num1 = 1; for k = 1:m for kk = 1:n if(imgray(k,kk)>30) if(imagbwhigh(k,kk)>0) sample_gray1(k_num)=double(imgray(k,kk))/256.0; k_num = k_num + 1; else sample_gray2(k_num1)=double(imgray(k,kk))/256.0; k_num1 = k_num1 + 1; end end end end
这段代码是对图像进行阈值分割,将灰度大于128的像素点置为白色(1),灰度小于等于128的像素点置为黑色(0),并且将灰度大于30且被标记为白色的像素点的灰度值存入sample_gray1数组中,将灰度大于30但被标记为黑色的像素点的灰度值存入sample_gray2数组中。
具体来说,该段代码首先将原始图像(imgray)转换为二值图像(imagbwhigh)。然后,通过对灰度图像(imgray)进行二值化操作,将灰度大于128的像素点置为白色(1),灰度小于等于128的像素点置为黑色(0),并将结果存入imagbwlow数组中。接下来,通过遍历图像的所有像素点,判断其灰度值是否大于30,如果是,则将其灰度值存入相应的数组中。
最后,该段代码通过k_num和k_num1两个计数器来计算sample_gray1和sample_gray2数组中灰度值的个数。
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