I = imread('1.png'); %这里是你要读入的图像 I = imresize(I,0.1); %将图像大小缩小(可以不缩小，但是用matlab进行编译会花很长时间) I = rgb2gray(I); [M,N]= size(I); %将读取的图像转为二维矩阵 SIG=I(:); %转为一维向量 T= imhist(I)'; ，如何将上述代码的图像还原成原图像

要将一维向量 `SIG` 还原为二维图像，可以使用 `reshape` 函数，将其转换为大小为 `M` 行 `N` 列的矩阵，然后使用 `imshow` 函数显示即可。具体代码如下：

I_restored = reshape(SIG, M, N);
imshow(I_restored);

要将一维向量 `T` 还原为原始图像的直方图，可以使用 `imhistmatch` 函数，将 `T` 作为目标直方图，将当前图像的直方图作为源直方图，生成一个新的图像，其中直方图与 `T` 相匹配。具体代码如下：

I_matched = imhistmatch(I, T);

其中，`I` 是原始图像，`T` 是目标直方图。生成的新图像 `I_matched` 的直方图与 `T` 相匹配。

相关问题

用matlab将cameraman.tif和rice.png两张图像相加生成图像A时，说对于此运算，数组的大小不兼容。该怎样处理

当两个数组的大小不兼容时，可以使用`imresize`函数对其中一个数组进行调整大小，使其与另一个数组大小相同，再进行相加操作。具体步骤如下：

1. 使用`imread`函数读入两张图像，分别命名为`cameraman`和`rice`。

cameraman = imread('cameraman.tif');
rice = imread('rice.png');

2. 使用`imresize`函数将`rice`图像调整到与`cameraman`图像大小相同。

rice_resized = imresize(rice, size(cameraman));

3. 将调整后的`rice_resized`图像与`cameraman`图像相加。

A = cameraman + rice_resized;

这样就可以得到相加后的图像`A`了。

优化：Img=imread('C:\Users\86152\Desktop\RRT star\xuexiao01.png'); Img = flipud(Img);%y坐标调换，由于读入图像时上下会反转 map = rgb2gray(Img); a = size(map,1); %row b = size(map,2); %col % 设置网格格数 a表示横轴 b表示纵轴 length=1;%网格边长 B = imresize(map,[a/length b/length]);%对图像进行矩阵化 J=floor(B/(255-60)); %不接近白色的都变为黑色，即变成障碍物，这里的50是可以调整的范围，不同的图像有不同的处理方法 hold on; grid on;%添加网格线 axis([0,a,0,b]); % gca表示当前绘图区域 % xtick表示x轴坐标刻度，刻度为0到a，步进为1 set(gca,'xtick',0:1:a,'ytick',0:1:b); axis image xy % 障碍物填充为黑色 for i=1:a/length-1 for j=1:b/length-1 if(J(i,j)==0) y=[i,i,i+1,i+1]*length; x=[j,j+1,j+1,j]*length; h=fill(x,y,'k'); hold on end end end

这段代码的作用是读取一张图片，将其转化为灰度图，然后将其转化为网格地图，其中不接近白色的点被视为障碍物并被填充为黑色。以下是对代码的优化建议：

1. 代码注释不够详细，需要进一步解释每一行代码的作用和意义。

2. 由于图片的路径包含了反斜杠，可能会导致转义字符的问题，可以将其改为正斜杠或者使用双反斜杠。

3. 可以考虑将图片缩小一定比例，以提高程序的运行速度。

4. 可以使用逻辑运算符 ~ 替换 if(J(i,j)==0) 语句，这样可以使代码更加简洁。

5. 可以使用矩阵运算（如 .* 、 ./ ）替换循环语句，以提高程序的运行效率。

6. 可以将同一行或同一列的代码合并为一行，以提高程序的可读性。