a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句注释

时间: 2023-10-25 14:09:00 浏览: 79
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MATLAB 图像增强_matlab图像处理_图像增强_

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a=fftshift(fft2(qjynoise)); 这行代码的意思是对变量 qjynoise 进行二维傅里叶变换，并对结果进行频域移位操作，得到的结果存储在变量 a 中。 subplot(4,3,8); 这行代码的意思是将图像窗口分为 4 行 3 列共 12 个子图，当前操作的子图位于第 8 个位置。 imshow(mat2gray(log(abs(a)))); 这行代码的意思是将变量 a 的幅值取对数，然后进行灰度归一化，最后将结果显示在当前操作的子图中。 title('去随机噪声后频谱图'); 这行代码的意思是给当前操作的子图添加标题 "去随机噪声后频谱图"。
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magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift)) # 显示原图和频谱 plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow...

a=fftshift(fft2(qjynoise)); subplot(4,3,8);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去随机噪声后频谱图');逐句进行注释

imshow(mat2gray(log(abs(a)))); 这行代码的意思是将变量 a 的幅值取对数，然后进行灰度归一化，最后将结果显示在当前操作的子图中。 title('去随机噪声后频谱图'); 这行代码的意思是给当前操作的子图添加标题 ...

a=fftshift(fft2(qnoise)); subplot(4,3,11);imshow(mat2gray(log(abs(a))));

4. 使用mat2gray函数将幅度谱的对数值映射到0-1之间的范围内。 5. 使用imshow函数显示幅度谱的对数表示，这里的图像可能是黑白的，表示不同频率的强度。 整个过程的目的是对傅里叶变换结果进行可视化，以便于理解...

qnoise=abs(ifft2(x2));%计算二维傅里叶逆变换的幅度谱 subplot(4,3,10);imshow(qnoise,[]);title('去噪声'); subplot(4,3,12);imhist(mat2gray(qnoise));title('去噪声'); a=fftshift(fft2(qnoise)); subplot(4,3,11);imshow(mat2gray(log(abs(a))));title('去噪声后频谱图');

3. 使用imshow函数显示幅度谱，subplot(4,3,10)表示将图像放在4行3列的第10个子图位置。 4. 使用imhist函数显示幅度谱的直方图，subplot(4,3,12)表示将直方图放在4行3列的第12个子图位置。 5. 对幅度谱进行噪声去除...

%2.1 s=imread('C:\Users\hp\Desktop\yy.PNG');%读入原图像 i=rgb2gray(s) i=double(i) j=fft2(i); %傅里叶变换 k=fftshift(j); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(k)); %对数变换 m=fftshift(j); %直流分量移到频谱中心 RR=real(m); %取傅里叶变换的实部 II=imag(m); %取傅里叶变换的虚部 A=sqrt(RR.^2+II.^2); %计算频谱府幅值 A=(A-min(min(A)))/(max(max(A)))*255; % 归一化 b=circshift(s,[800 450]); %对图像矩阵im中的数据进行移位操作 b=rgb2gray(b) b=double(b) c=fft2(b); %傅里叶变换 e=fftshift(c); % 直流分量移到频谱中心 l=log(abs(e)); %对数变换 f=fftshift(c); %直流分量移到频谱中心 WW=real(f); %取傅里叶变换的实部B ZZ=imag(f); %取傅里叶变换的虚部 B=sqrt(WW.^2+ZZ.^2); %计算频谱府幅值 B=(B-min(min(B)))/(max(max(B)))*255; % 归一化 subplot(2,2,1);imshow(s);title('原图像') subplot(2,2,2);imshow(uint8(b));;title('平移图像') subplot(2,2,3);imshow(A);title('离散傅里叶频谱'); subplot(2,2,4);imshow(B);title('平移图像离散傅里叶频谱')

具体来说，%2.1s表示格式化输出一个字符串，其中2表示最小宽度为2，如果不足2位则在左侧补空格；.1表示精度为1，即只输出字符串中的第一个字符。但是在这段代码中，%2.1s并没有被用于实际的输出，可能是代码作者误用...

I=imread('test31.tif'); A=fftshift(fft2(I)); d0=100; N=8; [m,n]=size(A); h=zeros(m,n); [a,b]=size(I); H=zeros(a,b); H(a/4:3*a/4,b/4:3*b/4)=1; for i=1:m for j=1:n d(i,j)=sqrt(i^2+j^2); h(i,j)=1/(1+(d(i,j)/d0)^(2*N)); end end low1=A.*H; B=ifft2(low1); low2=A.*h; C=ifft2(low2); subplot(2,3,4),imshow(I);title('原图像'); subplot(2,3,2),imshow(log(abs(low1)),[],'InitialMagnification','fit');title('理想低通滤波频谱'); subplot(2,3,3),imshow(log(abs(low2)),[],'InitialMagnification','fit');title('巴特沃思低通滤波频谱'); subplot(2,3,1),imshow(log(abs(A)),[],'InitialMagnification','fit');title('傅立叶振幅频谱'); subplot(2,3,5),imshow(uint8(abs(B)),[],'InitialMagnification','fit');title('理想低通滤波后图像'); subplot(2,3,6),imshow(uint8(abs(C)),[],'InitialMagnification','fit');title('巴特沃思低通滤波后图像');代码分析

2. 第二行通过fft2函数对图像I进行二维傅里叶变换，并通过fftshift函数将零频分量移到频谱中心，结果赋值给变量A。 3. 第三行定义了一个频率阈值d0，用于控制滤波的截止频率。 4. 第四行定义了一个滤波器阶数N，用于...

%傅里叶变换与反变换% clc;clear;close all I=imread('C:\Users\dell\Pictures\微信图片_20230516102725.jpg '); I=rgb2gray(I); figure(1); subplot(231); imshow(I); title('原图像'); H=fft2(I); HH=abs(fftshift(H)); subplot(232); imshow(log(1+HH),[]) title('幅度谱'); ang=angle(H); subplot(233); imshow(ang,[]); title('相位谱'); I_man=imread('C:\Users\dell\Pictures\微信图片_20230524091841.jpg'); I_man=rgb2gray(I_man); subplot(234); imshow(I_man); title('原图像'); H_man=fft2(I_man); HH_man=abs(fftshift(H_man)); subplot(235); imshow(log(1+HH_man),[]) title('幅度谱'); ang_man=angle(H_man); subplot(236); imshow(ang_man,[]); title('相位谱'); figure(2); Hamp=abs(H); lamp=real(ifft2(Hamp)); subplot(221); imshow(log(1+lamp),[]); title('由Lena幅度谱重建的结果'); Hang=complex(cos(ang),sin(ang)); lang=real(ifft2(Hang)); subplot(222); imshow(lang,[]); title('由Lena相位谱重建的结果'); mix=complex(Hamp.*cos(ang_man),Hamp.*sin(ang_man)); lamp=real(ifft2(mix)); subplot(223); imshow(lamp,[]); title('Lena幅度、Cameraman香味重建的结果'); Hamp_man=abs(H_man); mix=complex(Hamp_man.*cos(ang),hamp_man.*sin(ang)); lang=real(ifft2(mix)); subplot(224); imshow(lang,[]); title('Cameraman幅度、Lena香味重建的结果');报错错误使用 .* 矩阵维度必须一致。 出错 Untitled27 (line 52) mix=complex(Hamp.*cos(ang_man),Hamp.*sin(ang_man));该怎么解决

Hamp_man = abs(H_man); Hamp_resized = imresize(Hamp_man, size(Hamp)); mix = complex(Hamp_resized.*cos(ang_man), Hamp_resized.*sin(ang_man)); lamp = real(ifft2(mix)); 同样的，也需要将 Hamp_man 和 ...

import cv2 as cv #导入cv2 import numpy as np #导入numpy from matplotlib import pyplot as plt #导入matplotlib img = cv.imread('shape.png', 0) #读取图片 f = np.fft.fft2(img) #计算二维的傅里叶变换 fshift = np.fft.fftshift(f) #计算一维的傅里叶变换 rows, cols = img.shape #获取图像的行数和列数 crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #显示原始图像和高通滤波处理图像 plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Result Image') plt.axis('off') plt.show() rows, cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

import cv2 as cv 的意思是导入名为cv2的模块，并将其命名为cv。cv2是一个用于计算机视觉的Python库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉方面的函数。通过导入cv2模块，并将其命名为cv，可以方便地使用其中的函数...

imFFT = np.fft.fft2(im) imFFTshift = np.fft.fftshift(imFFT) imFFTabs = np.abs(imFFTshift) imFFTabs = 30*np.log(imFFTabs)接下来怎么做

其中，cv2.imread() 用于读入图像，np.fft.fft2() 用于进行傅里叶变换，np.fft.fftshift() 用于将结果进行中心化处理，np.abs() 用于计算变换结果的幅值，30*np.log() 用于计算频率分量大小的对数值。...

# 开发者：李宗涛 # 开发时间：2023/5/30 17:51 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image1.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 添加高斯噪声 mean = 0 var = 100 sigma = var**0.65 gaussian_noise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape) img_noise = img + gaussian_noise # 构造低通滤波器 rows, cols = img_noise.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8) mask[crow - 200:crow + 200, ccol - 200:ccol + 200] = 1 # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img_noise) fshift = np.fft.fftshift(f) # 对频域图像进行滤波 fshift = fshift * mask # 进行傅里叶反变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = np.fft.ifft2(ishift) img_back = np.abs(img_back) # 显示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(132), plt.imshow(img_noise, cmap='gray') plt.title('Noised Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(133), plt.imshow(img_back, cmap='gray') plt.title('noiseless Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show()

2. 构造高斯噪声并添加到图像上； 3. 构造一个低通滤波器，选取中心区域，其余部分为 0； 4. 进行傅里叶变换，并对频域图像进行滤波； 5. 进行傅里叶反变换，将频域图像转换回空域； 6. 显示原始图像、加噪图像和...

img = imread('a.tif'); imshow(img); title('Original Image'); img = im2double(img); dft = fft2(img); dft_shift = fftshift(dft); magnitude_spectrum = log(1 + abs(dft_shift)); figure, imshow(magnitude_spectrum, []); title('DFT Magitude Spectrum'); [N, M] = size(img); dct_coeff = zeros(N, M); for i = 1:N dct_coeff(i, :) = my_dct(img(i, :)); end for j = 1:M dct_coeff(:, j) = my_dct(dct_coeff(:, j)'); end figure, imshow(dct_coeff, []); title('DCT Coefficients'); M = size(dft_shift, 1); N = size(dft_shift, 2); P = magnitude_spectrum; mx = M/2; ny = N/2; p1 = P(1:mx, 1:ny); p2 = P(mx+1:M, 1:ny); p3 = P(1:mx, ny+1:N); p4 = P(mx+1:M, ny+1:N); P = [p4,p3;p2,p1]; figure, imshow(P, []); title('Image Spectrum'); idft_shift = ifftshift(dft_shift); idft =ifft2(idft_shift); idft = abs(idft); idct_coeff = zeros(N, M); for i = 1:N idct_coeff(i, :) = my_idct(dct_coeff(i, :)); end for j = 1:M idct_coeff(:, j) = my_idct(idct_coeff(:, j)'); end idct_coeff = (idct_coeff - min(idct_coeff(:))) ./ (max(idct_coeff(:)) - min(idct_coeff(:))); figure; subplot(1, 3, 1), imshow(img, []); title('Original Image'); subplot(1, 3, 2), imshow(idft, []); title('Reconstructed Image (IDFT)'); subplot(1, 3, 3), imshow(idct_coeff, []); title('Reconstructed Image (IDCT)'); 我在运行之后显示 警告: 当用作索引时，冒号运算符需要整数操作数

这个警告是因为在使用冒号运算符时，需要整数操作数，而不是浮点数。例如，如果需要访问一个矩阵的所有行，可以使用 “1 : end”来代替“1.0 : end”。请注意确保在使用冒号运算符时使用整数操作数，以避免出现警告...

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

mid = (left + right) // 2 # 如果目标元素在中间位置左边，缩小右边界 if arr[mid] > target: right = mid - 1 # 如果目标元素在中间位置右边，扩大左边界 elif arr[mid] left = mid + 1 # 如果目标...
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NPC_Generator：使用Ruby打造的游戏角色生成器

资源摘要信息:"NPC_Generator是一个专门为角色扮演游戏（RPG）或模拟类游戏设计的角色生成工具，它允许游戏开发者或者爱好者快速创建非玩家角色（NPC）并赋予它们丰富的背景故事、外观特征以及可能的行为模式。NPC_Generator的开发使用了Ruby编程语言，Ruby以其简洁的语法和强大的编程能力在脚本编写和小型项目开发中十分受欢迎。利用Ruby编写的NPC_Generator可以集成到游戏开发流程中，实现自动化生成NPC，极大地节省了手动设计每个NPC的时间和精力，提升了游戏内容的丰富性和多样性。" 知识点详细说明: 1. NPC_Generator的用途： NPC_Generator是用于游戏角色生成的工具，它能够帮助游戏设计师和玩家创建大量的非玩家角色（Non-Player Characters，简称NPC）。在RPG或模拟类游戏中，NPC是指在游戏中由计算机控制的虚拟角色，它们与玩家角色互动，为游戏世界增添真实感。 2. NPC生成的关键要素： - 角色背景故事：每个NPC都应该有自己的故事背景，这些故事可以是关于它们的过去，它们为什么会在游戏中出现，以及它们的个性和动机等。 - 外观特征：NPC的外观包括性别、年龄、种族、服装、发型等，这些特征可以由工具随机生成或者由设计师自定义。 - 行为模式：NPC的行为模式决定了它们在游戏中的行为方式，比如友好、中立或敌对，以及它们可能会执行的任务或对话。 3. Ruby编程语言的优势： - 简洁的语法：Ruby语言的语法非常接近英语，使得编写和阅读代码都变得更加容易和直观。 - 灵活性和表达性：Ruby语言提供的大量内置函数和库使得开发者可以快速实现复杂的功能。 - 开源和社区支持：Ruby是一个开源项目，有着庞大的开发者社区和丰富的学习资源，有利于项目的开发和维护。 4. 项目集成与自动化： NPC_Generator的自动化特性意味着它可以与游戏引擎或开发环境集成，为游戏提供即时的角色生成服务。自动化不仅可以提高生成NPC的效率，还可以确保游戏中每个NPC都具备独特的特性，使游戏世界更加多元和真实。 5. 游戏开发的影响： NPC_Generator的引入对游戏开发产生以下影响： - 提高效率：通过自动化的角色生成，游戏开发团队可以节约大量时间和资源，专注于游戏设计的其他方面。 - 增加多样性：自动化的工具可以根据不同的参数生成大量不同的NPC，为游戏世界带来更多的故事线和交互可能性。 - 玩家体验：丰富的NPC角色能够提升玩家的沉浸感，使得玩家在游戏中的体验更加真实和有吸引力。 6. Ruby在游戏开发中的应用： 虽然Ruby不是游戏开发中最常用的编程语言，但其在小型项目、原型设计、脚本编写等领域有其独特的优势。一些游戏开发工具和框架支持Ruby，如Ruby on Rails可以在Web游戏开发中发挥作用，而一些游戏开发社区也在探索Ruby的更多潜力。 7. NPC_Generator的扩展性和维护： 为了确保NPC_Generator能够长期有效地工作，它需要具备良好的扩展性和维护性。这意味着工具应该支持插件或模块的添加，允许社区贡献新功能，并且代码应该易于阅读和修改，以便于未来的升级和优化。 综上所述，NPC_Generator是一款利用Ruby编程语言开发的高效角色生成工具，它不仅提高了游戏开发的效率，而且通过提供丰富多样的NPC角色增加了游戏的深度和吸引力。随着游戏开发的不断发展，此类自动化工具将变得更加重要，而Ruby作为一种支持快速开发的编程语言，在这一领域有着重要的应用前景。