T1=(min(I(:))+max(I(:)))/2;
时间: 2023-05-12 20:05:34 浏览: 82
这是一个MATLAB语言中的计算表达式,其中I(:)表示将矩阵I展开成一列向量,min(I(:))表示向量中的最小值,max(I(:))表示向量中的最大值,/2表示除以2,最终得到的结果赋值给变量T1。
相关问题
l01_0 = l11_0 = l21_0 = 127; l02_0 = l12_0 = l22_0 = 127; minmax_0 = l02_0; maxmin_0 = l22_0; for (i = 0; i < cols; i++) { l00_0 = *line0++; l10_0 = *line1++; l20_0 = *line2++; // sort l00_0, l10_0, l20_0 l20_1 = l20_0; l10_1 = l10_0; if (l20_0 > l10_0) { l10_1 = l20_0; l20_1 = l10_0; } // swap l00_1 = l00_0; l10_2 = l10_1; if (l10_1 > l00_0) { l00_1 = l10_1; l10_2 = l00_0; } // swap l20_2 = l20_1; l10_3 = l10_2; if (l20_1 > l10_2) { l10_3 = l20_1; l20_2 = l10_2; } // swap if (l01_0 < minmax_0) minmax_0 = l01_0; /* Compute min of max */ if (l00_1 < minmax_0) minmax_0 = l00_1; if (l21_0 > maxmin_0) maxmin_0 = l21_0; /* Comput max of min */ if (l20_2 > maxmin_0) maxmin_0 = l20_2; // sort l10 l11 l12 t0_1 = l10_3; /* Compute median of median */ t1_1 = l11_0; if (l10_3 > l11_0) { t0_1 = l11_0; t1_1 = l10_3; } t1_2 = t1_1; if (t1_1 > l12_0) { t1_2 = l12_0; } medmed_0 = t1_2; if (t0_1 > t1_2) { medmed_0 = t0_1; } // swap // minmax, medmed, maxmin medmed_1 = medmed_0; minmax_1 = minmax_0; if (minmax_0 > medmed_0) { medmed_1 = minmax_0; minmax_1 = medmed_0; } medmed_2 = medmed_1; if (medmed_1 > maxmin_0) { medmed_2 = maxmin_0; } medmed_3 = medmed_2; if (minmax_1 > medmed_2) { medmed_3 = minmax_1; } /* Move data along by one column */ minmax_0 = l01_0; l12_0 = l11_0; maxmin_0 = l21_0; l01_0 = l00_1; l11_0 = l10_3; l21_0 = l20_2; *out_data++ = medmed_3; } }
这段代码是用于图像处理中的中值滤波器,它的作用是去除噪声并平滑图像。在这段代码中,它对图像的每一列进行处理,首先将当前像素点的上下三个像素点按大小排序,然后取中间值作为当前像素点的值。接着,根据当前像素点左侧的像素点和右侧的像素点的大小关系,计算出当前像素点的值与其左侧像素点和右侧像素点的最大值和最小值,最后将处理后的像素点值存储到输出数据中。
Im=imread('1.jpg'); I=double(Im)/255; [m,n]=size(I,1,2); subplot(1,2,1); imshow(I,[]);title('Original image') w0=0.95; wh=3; %% dark_channel I1=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n I1(i,j)=min(I(i,j,:)); end end Id = ordfilt2(I1,1,ones(wh,wh),'symmetric'); %% A dark_channel = Id; A_temp = max(max(dark_channel))*0.999; A=A_temp; tr= 1 - w0 * Id/ A; %% out t0=0.1; t1 = max(t0,tr); I_out=zeros(m,n,3); for k=1:3 for i=1:m for j=1:n I_out(i,j,k)=(I(i,j,k)-A)/t1(i,j)+A; end end end subplot(1,2,2); imshow(I_out,[]);title('Improved image')
这段代码是用来进行图像去雾的,采用的是暗通道先验理论。具体来说,代码分为以下几个步骤:
1. 读取图像,并将像素值归一化到[0,1]之间。
2. 计算暗通道,即对于每个像素点,取其RGB三个分量的最小值作为其暗通道值。
3. 对暗通道进行最小值滤波,使用一个大小为$wh \times wh$的滑动窗口,在每个窗口内取最小值,得到一个新的矩阵$Id$。
4. 估计全局大气光$A$,即取$Id$的最大值的0.999倍作为$A$的初始值。
5. 计算透射率,即$tr=1-w_0\times Id/A$,其中$w_0$是一个常数。
6. 对每个RGB分量分别计算$t_1=\max(t_0,tr)$,其中$t_0$是一个常数。
7. 根据$t_1$和$A$计算去雾后的图像$I_{out}=(I-A)/t_1+A$。
8. 最后将原始图像和去雾后的图像在同一窗口中进行显示。
需要注意的是,这段代码中的去雾效果并不一定能够适用于所有的图像,因为暗通道先验理论并不能完全解决所有的图像去雾问题。
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