给我一个matlab2018b版本对图像进行沃尔什-哈达玛变换简单代码 ,代码设置图像矩阵维度变为一致。
时间: 2024-01-12 16:05:30 浏览: 35
以下是一个简单的Matlab代码,用于对图像进行Walsh-Hadamard变换:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将图像矩阵维度变为2的整数次幂
dim = 2^nextpow2(max(size(gray_img)));
padded_img = padarray(gray_img, [dim-size(gray_img,1) dim-size(gray_img,2)], 'post');
% 计算Walsh-Hadamard变换
w = fwht2(padded_img);
% 显示变换结果
imshow(log(abs(w)), []);
```
上述代码中,`imread`函数用于读取图像,`rgb2gray`函数用于将图像转换为灰度图像。然后,通过`nextpow2`函数计算出大于原始图像最大维度的2的整数次幂,再通过`padarray`函数将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂。接着,使用`fwht2`函数计算图像的二维Walsh-Hadamard变换。最后,使用`imshow`函数显示变换结果,其中`log(abs(w))`用于将结果转换为对数形式并去除负数。
相关问题
给我一个matlab2018b版本对图像进行沃尔什-哈达玛变换简单示例代码 ,代码设置图像矩阵维度变为一致
以下是一个简单的Matlab代码,用于对图像进行Walsh-Hadamard变换:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂
dim = 2^nextpow2(max(size(gray_img)));
padded_img = padarray(gray_img, [dim-size(gray_img,1) dim-size(gray_img,2)], 'post');
% 计算Walsh-Hadamard变换
w = fwht2(padded_img);
% 显示变换结果
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(log(abs(w)), []), title('Walsh-Hadamard Transform');
```
上述代码中,`imread`函数用于读取图像,`rgb2gray`函数用于将图像转换为灰度图像。然后,通过`nextpow2`函数计算出大于原始图像最大维度的2的整数次幂,再通过`padarray`函数将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂。接着,使用`fwht2`函数计算图像的二维Walsh-Hadamard变换。最后,使用`subplot`和`imshow`函数显示原始图像和变换结果,其中`log(abs(w))`用于将结果转换为对数形式并去除负数。
给我一个matlab2018b版本对图像进行沃尔什-哈达玛变换简单示例代码 ,代码设置图像矩阵维度变为一致不用fwht2函数计算图像的二维Walsh-Hadamard变换
以下是一个Matlab代码,用于对图像进行二维Walsh-Hadamard变换:
```matlab
% 读取图像
img = imread('image.jpg');
% 将图像转换为灰度图像
gray_img = rgb2gray(img);
% 将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂
dim = 2^nextpow2(max(size(gray_img)));
padded_img = padarray(gray_img, [dim-size(gray_img,1) dim-size(gray_img,2)], 'post');
% 计算Walsh-Hadamard变换
w = hadamard(dim) * double(padded_img) * hadamard(dim)';
% 显示变换结果
subplot(1,2,1), imshow(gray_img), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(log(abs(w)), []), title('Walsh-Hadamard Transform');
```
上述代码中,`imread`函数用于读取图像,`rgb2gray`函数用于将图像转换为灰度图像。然后,通过`nextpow2`函数计算出大于原始图像最大维度的2的整数次幂,再通过`padarray`函数将图像矩阵维度变为一致的2的整数次幂。接着,使用`hadamard`函数计算2的整数次幂的Walsh-Hadamard矩阵,然后将其与输入图像矩阵相乘得到变换结果。最后,使用`subplot`和`imshow`函数显示原始图像和变换结果,其中`log(abs(w))`用于将结果转换为对数形式并去除负数。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)