解释代码Ii = bsxfun(@minus, Ii, net.meta.normalization.averageImage);

时间: 2024-05-19 11:16:52 浏览: 157

图像的均衡化源代码

5星 · 资源好评率100%

### 图像均衡化技术解析与源代码实现 #### 一、引言图像均衡化是一种常用的图像处理技术，主要用于改善图像的对比度，使图像更加清晰。通过调整图像的像素值分布，使得图像中的细节更加突出，从而提高图像的质量。本文将详细介绍图像均衡化的原理及其在MATLAB中的具体实现。 #### 二、图像均衡化基本概念 **图像均衡化**是指通过变换原图像的灰度级分布，使得变换后的图像灰度级分布尽可能地均匀化。这种变换可以增强图像的对比度，使得图像中的细节更加明显。 #### 三、图像均衡化原理 1. **直方图统计**：首先计算原始图像的灰度直方图。灰度直方图表示了每个灰度级出现的频率。 2. **概率密度函数计算**：根据直方图计算每个灰度级的概率密度函数（PDF）。 3. **累积分布函数计算**：接着计算累积分布函数（CDF），即小于或等于某灰度级的所有像素点所占的比例。 4. **灰度映射**：利用CDF来重新映射每个像素点的灰度值。新灰度值通过CDF乘以最大灰度级（通常是255）得到。 5. **结果展示**：最后显示均衡化前后的图像，并比较它们的差异。 #### 四、MATLAB实现详解以下是对给定代码的具体解释： ```matlab % 读取图像 f = imread('rice.png'); % 获取图像尺寸 [m, n] = size(f); % 初始化目标图像 g = zeros(m, n); % 最大灰度级 c = 255; % 初始化直方图数组 y = zeros(1, 256); % 计算原图直方图 for i = 1:m for j = 1:n t = f(i, j); y(t + 1) = y(t + 1) + 1; % 更新对应灰度级的计数 end end % 计算每个灰度级的概率密度函数 for k = 1:256 z(k) = y(k) / (m * n); end % 计算累积分布函数 result = 0; for k1 = 1:256 result = result + z(k1); x(k1) = result; end % 将累积分布函数映射到新的灰度级 x = round(c * x); % 应用灰度映射 for i1 = 1:m for j1 = 1:n g(i1, j1) = x(f(i1, j1) + 1); end end % 显示均衡化后的图像 G = uint8(g); figure(2); imshow(G); title('均衡化后的图像'); % 使用MATLAB内置函数进行均衡化并显示 figure(3); histeq(f); ``` #### 五、代码分析 1. **读取与准备**： - `f = imread('rice.png');` 用于读取图像文件。 - `g = zeros(m, n);` 创建一个与原图像大小相同的全零矩阵作为均衡化后的图像。 2. **直方图统计**： - `y = zeros(1, 256);` 初始化长度为256的直方图向量。 - 双重循环遍历图像中的每一个像素，并更新对应的灰度级计数。 3. **概率密度函数计算**： - `z(k) = y(k) / (m * n);` 计算每个灰度级的概率。 4. **累积分布函数计算**： - `result = result + z(k1);` 累加每个灰度级的概率。 - `x(k1) = result;` 存储累积分布函数。 5. **灰度映射**： - `x = round(c * x);` 根据累积分布函数映射到新的灰度级。 6. **结果展示**： - 使用MATLAB的`imshow`函数显示均衡化后的图像，并使用`histeq`函数展示MATLAB自带的均衡化效果。 #### 六、总结图像均衡化是图像处理领域中一种重要的技术，它可以显著改善图像的对比度，让图像中的细节更加清晰可见。通过对图像进行直方图均衡化，不仅可以提高图像的整体视觉效果，还可以为后续的图像分析提供更好的基础。通过上述MATLAB代码的实现，我们可以直观地看到图像均衡化的效果，并深入理解其工作原理。

这段代码使用了Matlab内置函数bsxfun，并且以Ii为操作数，其实施了减法操作。减数是.meta.normalization.averageImage。该函数的作用是把Ii矩阵中的每一个像素值减去net.meta.normalization.averageImage中对应位置的像素值，从而得到经过预处理的Ii矩阵。

阅读全文

解释代码Ii = bsxfun(@minus, Ii, net.meta.normalization.averageImage);

相关推荐

图像二值化代码

又一个图像处理的代码

im_ = bsxfun(@minus, im_, net1.meta.normalization.averageImage)

% PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xcomb = bsxfun(@minus, Xcomb, mean_Xbase_PCA);

[mean_Xtr_PCA, V] = do_pca(Xtr); Xtr = bsxfun(@minus, Xtr, mean_Xtr_PCA); Xte = bsxfun(@minus, Xte, mean_Xtr_PCA);

%% Starting of EXEM training % PCA learning [mean_Xbase_PCA, V] = do_pca(Xbase); Xbase = bsxfun(@minus, Xbase, mean_Xbase_PCA); Xval = bsxfun(@minus, Xval, mean_Xbase_PCA);

X_poly_test = bsxfun(@minus, X_poly_test, mu); X_poly_test = bsxfun(@rdivide, X_poly_test, sigma);在matlab中是什么意思

解释r=bsxfun(@minus,x_x,M(k,:)); H(:,k)=d(k).*phi(r);

X = bsxfun(@minus, X, mean(X)); X = bsxfun(@rdivide,X,std(X)); coeff = pca(X); feature2DImage = reshape(X*coeff(:,1),numRows,numCols);

X = bsxfun(@minus, X, mean(X, 1));

X = X - min(X(:)); X = X / max(X(:)); X = bsxfun(@minus, X, mean(X, 1));

修改代码H=zeros(nxny,m); a=zeros(nxny,m); for k=1:m r=bsxfun(@minus,x_x,M(k,:)); a=phi(r) H(:,k)=d(k)*phi(r); end fc=sum(H')'; fc=reshape(fc,nx,ny); figure(5)

S = bsxfun(@times, prev_C, permute(prev_C, [1, 3, 2])') ./ (bsxfun(@times, sum(prev_C.^2, 3), sum(prev_C.^2, 2))); 可以写成别的函数的形式吗

51jobduoyehtml爬虫程序代码QZQ2.txt

最新推荐

51jobduoyehtml爬虫程序代码QZQ2.txt

RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理

管理建模和仿真的文件

Keil uVision5全面精通指南

flink提交给yarn19个全量同步MYsqlCDC的作业，flink的配置参数怎样设置

PHP博客旅游的探索之旅

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

java 号码后四位用‘xxxx’脱敏

Arachne:实现UDP RIPv2协议的Java路由库