imfilter(Gau{N-1},h,'conv','same','replicate')

时间: 2024-01-26 20:01:46 浏览: 21
This is a MATLAB code that applies a Gaussian filter to an image or a signal. - "Gau{N-1}" refers to a pre-calculated Gaussian kernel with a standard deviation of N-1. This kernel is used as the input to the filter. - "h" is the filter kernel that will be convolved with the Gaussian kernel. This kernel can be any filter, such as a high-pass or a low-pass filter. - 'conv' tells MATLAB to perform convolution between the two kernels. - 'same' specifies that the output of the convolution has the same size as the input. - 'replicate' tells MATLAB to replicate the border pixels of the input image when performing the convolution. This avoids edge artifacts that can occur when using a filter with a kernel larger than the input. Overall, the code applies a filter to an image or signal using a Gaussian kernel, while also taking care to avoid edge artifacts.

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I2 = imfilter(I1,H,'replicate');

This line of code applies a linear filter (kernel) represented by the matrix H to the image I1 using the imfilter function in MATLAB. The resulting filtered image is saved in the variable I2. The '...

img_h=imfilter(img,w,'replicate');

其中，img表示待滤波的图像，w是滤波器（也称卷积核），'replicate'表示在卷积时对边缘进行复制扩展。具体而言，该操作会将滤波器中每个元素与图像中对应位置的像素值相乘，然后将所有乘积相加得到该位置的输出像素...

% Create image filter (Laplacian of Gaussian 'log') flog = fspecial('log',[1 1]*ceil(p_size)*2+1,p_size) ; % Apply LoG filter im_filt=imfilter(im,-flog,'replicate','same'); 转写成python

flog = kernel.reshape(-1, 1) * log_kernel.reshape(-1, 1).T 其中，k 表示高斯核的大小，sigma 表示高斯核的标准差，x 和 y 是二维网格坐标，log_kernel 表示 LoG 算子，reshape 函数用于将数组...

%% MSR I=imread('C:\Users\sensen\Desktop\雾霾天气素材\1.jpg'); wu1 = rgb2gray(I); fr=I(:,:,1); fg=I(:,:,2); fb=I(:,:,3); mr=im2double(fr); mg=im2double(fg); mb=im2double(fb); n=141;%定义模板大小。 kid=141； n1=floor((n+1)/2);%确定中心 a1=60; %定义标准差（尺度） kid=60； for i=1:n for j=1:n b(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a1*a1))/(pi*a1*a1); %高斯函数。 end end nr1=imfilter(mr,b,'conv','replicate'); ng1=imfilter(mg,b,'conv','replicate'); nb1=imfilter(mb,b,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur1=log(nr1); ug1=log(ng1); ub1=log(nb1); tr1=log(mr+eps);tg1=log(mg+eps);tb1=log(mb+eps); yr1=(tr1-ur1)/3;yg1=(tg1-ug1)/3;yb1=(tb1-ub1)/3; a2=10; %定义标准差（尺度） for i=1:n for j=1:n a(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a2*a2))/(pi*a2*a2); %高斯函数。 end end nr2=imfilter(mr,a,'conv','replicate'); ng2=imfilter(mg,a,'conv','replicate'); nb2=imfilter(mb,a,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur2=log(nr2);ug2=log(ng2);ub2=log(nb2); tr2=log(mr+eps);tg2=log(mg+eps);tb2=log(mb+eps); yr2=(tr2-ur2)/3;yg2=(tg2-ug2)/3;yb2=(tb2-ub2)/3; a3=150; %定义标准差（尺度）kid=150； for i=1:n for j=1:n e(i,j) =exp(-((i-n1)^2+(j-n1)^2)/(a3*a3))/(pi*a3*a3); %高斯函数。 end end nr3=imfilter(mr,e,'conv','replicate'); ng3=imfilter(mg,e,'conv','replicate'); nb3=imfilter(mb,e,'conv','replicate');%卷积滤波。 ur3=log(nr3);ug3=log(ng3);ub3=log(nb3); tr3=log(mr+eps);tg3=log(mg+eps);tb3=log(mb+eps); yr3=(tr3-ur3)/3;yg3=(tg3-ug3)/3;yb3=(tb3-ub3)/3; dr=yr1+yr2+yr3;dg=yg1+yg2+yg3;db=yb1+yb2+yb3; cr=im2uint8(dr); cg=im2uint8(dg); cb=im2uint8(db); z=cat(3,cr,cg,cb); wu2 = rgb2gray(z); figure(2) subplot(2,2,1), imshow(I);title('原图'); subplot(2,2,2), imshow(z);title('MSR去雾后'); subplot(2,2,3), imhist(wu1);title('原图-灰度'); subplot(2,2,4), imhist(wu2);title('SSR去雾后-灰度');

nr1 = imfilter(mr, b, 'conv', 'replicate'); ng1 = imfilter(mg, b, 'conv', 'replicate'); nb1 = imfilter(mb, b, 'conv', 'replicate'); % 卷积滤波 ur1 = log(nr1); ug1 = log(ng1); ub1 = log(nb1); tr1 = log...

% Create image filter (Laplacian of Gaussian 'log') flog = fspecial('log',[1 1]*ceil(p_size)*2+1,p_size) ; % Apply LoG filter im_filt=imfilter(im,-flog,'replicate','same');将这个转为python

im_filt = cv2.filter2D(im, -1, flog, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE) 其中，cv2.getGaussianKernel()函数用于创建高斯滤波器，cv2.sepFilter2D()函数用于将高斯滤波器分解为水平和垂直方向的一维...

img_w=imfilter(img,w,'replicate')

其中，img表示待滤波的图像，w是滤波器（也称卷积核），'replicate'表示在卷积时对边缘进行复制扩展。具体而言，该操作会将滤波器中每个元素与图像中对应位置的像素值相乘，然后将所有乘积相加得到该位置的输出像素...

function [mag,ax,ay, or] = Canny(im, sigma) % Magic numbers GaussianDieOff = .0001; % Design the filters - a gaussian and its derivative pw = 1:30; % possible widths ssq = sigma^2; width = find(exp(-(pw.*pw)/(2*ssq))>GaussianDieOff,1,'last'); if isempty(width) width = 1; % the user entered a really small sigma end gau=fspecial('gaussian',2*width+1,1); % Find the directional derivative of 2D Gaussian (along X-axis) % Since the result is symmetric along X, we can get the derivative along % Y-axis simply by transposing the result for X direction. [x,y]=meshgrid(-width:width,-width:width); dgau2D=-x.*exp(-(x.*x+y.*y)/(2*ssq))/(pi*ssq); % Convolve the filters with the image in each direction % The canny edge detector first requires convolution with % 2D gaussian, and then with the derivitave of a gaussian. % Since gaussian filter is separable, for smoothing, we can use % two 1D convolutions in order to achieve the effect of convolving % with 2D Gaussian. We convolve along rows and then columns. %smooth the image out aSmooth=imfilter(im,gau,'conv','replicate'); % run the filter across rows aSmooth=imfilter(aSmooth,gau','conv','replicate'); % and then across columns %apply directional derivatives ax = imfilter(aSmooth, dgau2D, 'conv','replicate'); ay = imfilter(aSmooth, dgau2D', 'conv','replicate'); mag = sqrt((ax.*ax) + (ay.*ay)); magmax = max(mag(:)); if magmax>0 mag = mag / magmax; % normalize end or = atan2(-ay, ax); % Angles -pi to + pi. neg = or<0; % Map angles to 0-pi. or = or.*~neg + (or+pi).*neg; or = or*180/pi; % Convert to degrees. end

这是一个实现Canny边缘检测算法的Matlab函数。函数接受一个图像和一个高斯滤波器的标准差作为输入，并输出图像的边缘强度、x和y方向的梯度以及每个像素的梯度方向。首先，函数设计高斯滤波器和它的一阶导数。...

sigma=1;%滤波器的标准差 parameters=double(3*sigma*2+1); % 模板尺寸 H=fspecial('gaussian', parameters, sigma);%滤波算子 %gaussian低通滤波器 I0=imfilter(binary_img,H,'replicate');是什么意思

I0=imfilter(binary_img,H,'replicate'); 使用 imfilter 函数对二值图像 binary_img 进行滤波操作。第一个参数是输入图像，第二个参数是滤波算子，第三个参数 'replicate' 是指定边界处理方式，表示在边界处...

% 生成模糊核 h = fspecial('gaussian', 19, 2); % 读取图像 f = imread('D:\txcl\tu\lena.bmp'); % 替换为您的图像路径 % 将图像归一化到0-1范围 f = im2double(f); % 图像与模糊核卷积并添加高斯噪声 g = imfilter(f, h, 'conv', 'replicate'); sigma2 = 30*30/255^2; % 替换为您所需的噪声方差 n = sigma2 * randn(size(g)); g_noisy = g + n; % 逆滤波法 F_hat_inv = fft2(g_noisy)./ fft2(h + eps); f_inv = ifft2(F_hat_inv); f_inv = real(f_inv); imshow(f_inv);

3. 使用im2double函数将图像归一化到0-1范围。 4. 使用imfilter函数将图像与模糊核进行卷积，并添加高斯噪声。这里的'conv'表示进行卷积操作，'replicate'表示对边界进行复制填充。 5. 根据给定的噪声方差...

w=fspecial('sobel'); img_w=imfilter(img,w,'replicate'); %求横边缘 w=w'; img_h=imfilter(img,w,'replicate'); %求竖边缘 img=sqrt(img_w.^2+img_h.^2); %注意这里不是简单的求平均，而是平方和在开方。 figure; imshow(uint8(img))

2. 使用MATLAB中的imfilter函数对之前读取的图片img分别进行横向和纵向的滤波操作，第二个参数w表示使用的滤波器，'replicate'表示使用边缘复制法处理图像边缘； 3. 分别将横向和纵向的边缘图片img_w和img_h进行平方...

matlab 卷积算子,matlab  矩阵卷积imfilter  conv2  filter 区别探究

1. imfilter：imfilter函数是Matlab提供的图像处理工具箱中的一个函数，一般用于图像处理领域。imfilter可以对图像进行各种滤波操作，包括线性滤波、非线性滤波、均值滤波、中值滤波等等。imfilter函数的...

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imfilter函数是MATLAB中用于图像滤波的函数。它可以对图像进行各种线性和非线性滤波操作，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波、锐化滤波等。 imfilter函数的调用格式为： matlab filtered_img = imfilter(input_...

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imfilter是MATLAB中的一个函数，用于对图像进行滤波操作。它可以对一张图像进行不同类型的滤波操作，如高斯滤波、中值滤波、锐化滤波等。 imfilter函数的语法格式如下： outputImage = imfilter(inputImage...

imfilter(double(gray_img), [-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]是什么意思

[-1, 0, 1; -2, 0, 2; -1, 0, 1]是一个3x3的sobel算子，用于计算图像在x方向上的梯度。在这个矩阵中，中间的元素0表示当前像素，而周围的元素表示与当前像素相关的像素。通过对这个滤波器应用于图像，我们可以计算...

f=imread('test.tif'); PSF=fspecial('motion',30,40); gb=imfilter(f,PSF,'replicate','same'); subplot(2,3,1),imshow(gb),title('模糊图像'); f1=imnoise(f,'gaussian',0,0.01); subplot(2,3,2),imshow(f1),title('高斯噪声模糊图像'); wnr = deconvwnr(f1, PSF); subplot(2,3,3),imshow(wnr),title('不带参数维纳滤波');请计算上述代码中的信噪比

gb=imfilter(f,PSF,'replicate','same'); subplot(2,3,1),imshow(gb),title('模糊图像'); f1=imnoise(f,'gaussian',0,0.01); subplot(2,3,2),imshow(f1),title('高斯噪声模糊图像'); wnr = deconvwnr(f1, PSF); ...

matlab imfilter

B = imfilter(A, h) 其中，A 是输入图像，h 是滤波器（也称为卷积核或内核）。B 是输出图像，表示对输入图像 A 应用滤波器 h 后得到的结果。 除了这个基本语法，imfilter 还有很多参数可以调整，...

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