写一段图像紫边校正的MATLAB代码
时间: 2023-12-01 22:17:42 浏览: 14
以下是一个简单的图像紫边校正的MATLAB代码:
```
% 读取图像
img = imread('input.jpg');
% 获取紫边像素坐标
purple_pixels = find(img(:,:,3) > 0.5*(img(:,:,1) + img(:,:,2)));
% 紫边校正
for i = 1:length(purple_pixels)
[r, c] = ind2sub(size(img(:,:,1)), purple_pixels(i));
img(r, c, 1) = min(img(r, c, 1), img(r, c, 3));
img(r, c, 2) = min(img(r, c, 2), img(r, c, 3));
end
% 显示结果
imshow(img);
```
该代码首先读取一张图像,然后获取该图像中所有紫边像素的坐标。接着,对于每个紫边像素,将其红色和绿色通道中较小的值与蓝色通道中的值进行比较,将较小的值作为新的红色和绿色通道值,从而消除紫色边缘。最后,显示校正后的图像。
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```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 提取图像的红色通道
redChannel = img(:,:,1);
% 计算红色通道的平均值
redMean = mean(redChannel(:));
% 计算每个像素的紫晕偏移量
offset = 0.75 * (redChannel - redMean);
% 对偏移量进行平滑处理
offsetSmooth = imgaussfilt(offset, 5);
% 校正图像
imgCorrected = img - offsetSmooth;
% 显示原始图像和校正后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(img);
title('原始图像');
subplot(1,2,2);
imshow(imgCorrected);
title('校正后的图像');
```
代码的主要思路是通过提取图像的红色通道,计算红色通道的平均值,并根据平均值计算每个像素的紫晕偏移量。然后,对偏移量进行平滑处理,并根据偏移量对图像进行校正。最后,显示原始图像和校正后的图像。
写一段图像畸变校正的MATLAB代码
图像畸变校正是图像处理中的一个重要问题,下面是一段MATLAB代码用于图像畸变校正:
```matlab
% 读入图像
img = imread('distorted_image.jpg');
% 设置相机内参和畸变参数
K = [fx, 0, cx;
0, fy, cy;
0, 0, 1];
D = [k1, k2, p1, p2, k3];
% 计算畸变校正映射矩阵
[width, height] = size(img);
[X, Y] = meshgrid(1:height, 1:width);
X = X - cx;
Y = Y - cy;
r = sqrt(X.^2 + Y.^2);
Xn = X.*(1 + D(1)*r.^2 + D(2)*r.^4 + D(5)*r.^6) + 2*D(3)*X.*Y + D(4)*(r.^2 + 2*X.^2);
Yn = Y.*(1 + D(1)*r.^2 + D(2)*r.^4 + D(5)*r.^6) + D(3)*(r.^2 + 2*Y.^2) + 2*D(4)*X.*Y;
Xn = Xn + cx;
Yn = Yn + cy;
% 利用畸变校正映射矩阵对图像进行畸变校正
undistorted_img = interp2(X, Y, double(img), Xn, Yn, 'cubic');
% 显示畸变校正结果
imshow(uint8(undistorted_img));
```
其中,`distorted_image.jpg`是待校正的图像文件,`fx`、`fy`、`cx`、`cy`、`k1`、`k2`、`p1`、`p2`和`k3`分别是相机的内参和畸变参数,根据具体相机的参数进行设置。代码中,首先计算出畸变校正映射矩阵,然后利用该映射矩阵对图像进行畸变校正,最后将校正后的图像显示出来。