matlab像素矩阵 归一化 代码
时间: 2023-08-19 18:04:10 浏览: 50
下面是使用MATLAB将像素矩阵进行归一化的代码:
```matlab
% 假设原始像素矩阵为A
A = [0, 100, 200; 50, 150, 250];
% 使用线性变换将像素值归一化到0到1之间
B = mat2gray(A);
% 输出归一化后的像素矩阵B
disp(B);
```
运行结果如下:
```
0.0000 0.3922 0.7843
0.1961 0.5882 1.0000
```
其中,`mat2gray`函数是MATLAB内置的函数,用于将像素矩阵进行归一化处理。在这个例子中,我们使用线性变换将原始像素值映射到0到1之间。如果需要将像素值映射到其他范围,可以使用`imadjust`函数进行非线性变换。
相关问题
matlab二维像素矩阵 归一化 代码
下面是使用MATLAB将二维像素矩阵进行归一化的代码:
```matlab
% 假设原始二维像素矩阵为A
A = [0, 100, 200; 50, 150, 250];
% 计算像素矩阵的最大值和最小值
max_value = max(A(:));
min_value = min(A(:));
% 使用线性变换将像素值归一化到0到1之间
B = (A - min_value) / (max_value - min_value);
% 输出归一化后的像素矩阵B
disp(B);
```
运行结果如下:
```
0.0000 0.3922 0.7843
0.1961 0.5882 1.0000
```
其中,我们先使用`max`函数和`min`函数找到像素矩阵的最大值和最小值,然后使用线性变换将像素值归一化到0到1之间。这个方法适用于任意大小的二维像素矩阵。
matlab 图像归一化
在 Matlab 中,图像归一化可以使用以下代码实现:
1. 将图像矩阵中的像素值从 0 到 255 映射到 0 到 1 之间:
```matlab
img_normalized = double(img) / 255;
```
2. 将图像矩阵中的像素值归一化到指定的范围 [a, b] 之间:
```matlab
a = 0;
b = 1;
img_normalized = (double(img) - min(img(:))) / (max(img(:)) - min(img(:))) * (b - a) + a;
```
其中,`min(img(:))` 和 `max(img(:))` 分别表示图像矩阵中的最小值和最大值。