输入一个条纹干涉图，用MATLAB将椭圆域条纹干涉图以外的全变成nan

以下是MATLAB代码实现：

% 读取条纹干涉图
I = imread('striped_interference.png');

% 将图像转换为灰度图
Igray = rgb2gray(I);

% 计算梯度
[Gmag,~] = imgradient(Igray);

% 通过阈值处理得到二值图像
bw = Gmag > 50;

% 填充连通区域
bw = imfill(bw,'holes');

% 提取边界
B = bwboundaries(bw);

% 绘制边界
figure, imshow(I);
hold on
for k = 1:length(B)
  boundary = B{k};
  plot(boundary(:,2), boundary(:,1), 'r', 'LineWidth', 2)
end
hold off

% 创建掩模
mask = poly2mask(boundary(:,2), boundary(:,1), size(I,1), size(I,2));

% 将椭圆域条纹干涉图以外的区域变成nan
I(mask == 0) = nan;

% 显示结果
figure, imshow(I);

上述代码首先读取条纹干涉图，并将其转换为灰度图。然后计算梯度，通过阈值处理得到二值图像，并填充连通区域。接着提取边界，并绘制边界。创建掩模，将椭圆域条纹干涉图以外的区域变成nan。最后显示结果。

相关问题

输入一个条纹干涉图，用MATLAB将圆域条纹干涉图以外的全变成nan

以下是MATLAB代码实现：

% 读取条纹干涉图
I = imread('striped_interference.png');

% 将RGB图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);

% 获取图像的尺寸
[m,n] = size(I);

% 创建一个全为nan的矩阵
I_nan = nan(m,n);

% 计算圆域的半径和圆心坐标
r = min(m,n)/2;
cx = floor(n/2);
cy = floor(m/2);

% 遍历图像的每个像素
for i = 1:m
    for j = 1:n
        % 判断该像素是否在圆域内
        if sqrt((i-cy)^2 + (j-cx)^2) <= r
            % 在圆域内，将像素的值赋给新图像
            I_nan(i,j) = I(i,j);
        end
    end
end

% 显示结果
imshow(I_nan);

以上代码实现了将圆域条纹干涉图以外的全变成nan的功能。具体来说，它通过计算圆域的半径和圆心坐标，遍历图像的每个像素，判断该像素是否在圆域内，如果在圆域内，将像素的值赋给新图像，否则将像素的值设为nan。最后，显示生成的新图像。

用MATLAB将条纹干涉图以外的全变成nan

假设条纹干涉图为im，可以使用以下代码将其以外的所有像素设置为NaN：

im(isnan(im)) = 0; % Set all NaN values to 0
mask = zeros(size(im)); % Create a mask of the same size as im
mask(size(im,1)/4:3*size(im,1)/4,size(im,2)/4:3*size(im,2)/4) = 1; % Set the central region to 1
im(~mask) = NaN; % Set all values outside the central region to NaN

这将创建一个与im相同大小的掩模，其中中心区域被设置为1，而所有其他区域被设置为0。然后，使用掩模将im以外的所有值设置为NaN。