function g = bfilt_gray(f,r,a,b) % f灰度图;r滤波半径;a全局方差;b局部方差 [x,y] = meshgrid(-r:r); w1 = exp(-(x.^2+y.^2)/(2*a^2)); f = tofloat(f);%f = im2double(f); h = waitbar(0,'Applying bilateral filter...'); set(h,'Name','Bilateral Filter Progress'); [m,n] = size(f); f_temp = padarray(f,[r r],'symmetric'); g = zeros(m,n); for i = r+1:m+r for j = r+1:n+r temp = f_temp(i-r:i+r,j-r:j+r); w2 = exp(-(temp-f(i-r,j-r)).^2/(2*b^2)); w = w1.*w2; s = temp.*w; g(i-r,j-r) = sum(s(:))/sum(w(:)); end waitbar((i-r)/m); end 是什么
时间: 2024-03-31 22:37:05 浏览: 14
这是一段MATLAB函数定义,用于对灰度图像进行双边滤波。函数接受四个参数:灰度图像(f)、滤波半径(r)、全局方差(a)和局部方差(b)。
函数首先创建一个网格用于滤波半径,并计算全局方差的权重。然后将输入的灰度图像转换为浮点值,创建一个进度条,并使用对称填充以滤波半径填充图像。
然后循环遍历图像,对于每个像素,创建一个子矩阵,使用滤波半径计算局部方差的权重。每个像素的最终权重是全局权重和局部权重的乘积。
然后将像素值乘以权重,求和并除以权重的总和,得到滤波后的输出。在每次迭代时,进度条都会更新循环索引。最后,滤波后的输出被返回为函数的输出。
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sy=f_integral(a,b);sv=f_integral(c1,d);是什么意思
`s`代表系统的噪声信号,`y`代表系统的输出信号。`f_integral(a, b)`和`f_integral(c1, d)`是计算系统的噪声信号和输出信号之间的积分。
具体而言,`f_integral(a, b)`计算多项式`a(z)`和`b(z)`之间的积分,用于计算系统输出信号的方差。而`f_integral(c1, d)`计算多项式`c1(z)`和`d(z)`之间的积分,用于计算系统噪声信号的方差。
这两个积分的结果将用于计算噪声信号与输出信号的噪声-信号比(`delta_ns`),以评估系统的性能。
根据“对于此运算,数组大小不兼容”这句话,改善这个代码。% 读入图像 img = imread('D:\tupian\zuoye31.jpg'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 计算灰度图像的直方图 histogram = imhist(gray_img); % 计算图像像素总数 total_pixels = numel(gray_img); % 初始化变量 max_var = 0; threshold = 0; % 遍历灰度级别,计算类间方差 for i = 1:256 % 计算背景像素数量 bg_pixels = sum(histogram(1:i)); % 计算前景像素数量 fg_pixels = total_pixels - bg_pixels; % 计算背景平均灰度值 bg_mean = sum((0:i-1) .* histogram(1:i)) / bg_pixels; % 计算前景平均灰度值 fg_mean = sum((i:255) .* histogram(i+1:end)) / fg_pixels; % 计算类间方差 var_between = bg_pixels * fg_pixels * power(bg_mean - fg_mean,2); % 更新阈值和最大类间方差 if var_between > max_var max_var = var_between; threshold = i - 1; end end % 用OTSU算法得到的阈值对图像进行二值化处理 binary_img = imbinarize(gray_img, threshold/255); % 显示原图和二值化后的图像 subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('原图'); subplot(1, 2, 2), imshow(binary_img), title('二值化后的图像');
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<h2>删除数据:</h2>
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<根据“对于此运算,数组大小不兼容”这句话,可以尝试修改以下代码:
```
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<h2>查询数据:</h2>
<label>ID:</label>
< 计算灰度图像的直方图
histogram = imhist(gray_img);
% 将直方图转为一维数组input type="text" name="id"><br>
<input type="submit" value="提交">
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<form
histogram = histogram(:);
```
这样可以将灰度图像的直方图从二维数组转换为一维数组,解决“数组大小不兼容”的问题。