写一段matlab计算二维图像概率分布的代码

时间: 2023-03-12 21:35:57 浏览: 95
% 计算二维图像概率分布的 matlab 代码 I = imread('sample_image.jpg'); % 读取图像 [h,w] = size(I); % 获取图像的高度和宽度 p = zeros(h,w); % 建立一个空的概率数组 for i = 1:h for j = 1:w p(i,j) = double(I(i,j))/255; % 计算每个像素点的概率 end end p = p/sum(p(:)); % 对概率进行归一化
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基于matlab写一段二维图像正则化

以下是一个基于MATLAB的二维图像正则化的示例代码: ```matlab % 读取图像 img = imread('lena.png'); % 将图像转换为灰度图像 gray_img = rgb2gray(img); % 将图像转换为double类型 double_img = double(gray_img); % 对图像进行归一化处理 normalized_img = (double_img - min(double_img(:))) / (max(double_img(:)) - min(double_img(:))); % 显示原始图像和正则化后的图像 figure; subplot(1,2,1); imshow(gray_img); title('原始图像'); subplot(1,2,2); imshow(normalized_img); title('正则化后的图像'); ``` 这段代码首先读取一个图像,然后将其转换为灰度图像并将其转换为double类型。接下来,使用最小-最大归一化方法将图像正则化,使其值在0到1之间。最后,使用subplot函数将原始图像和正则化后的图像显示在同一幅图像中。

写一段双基地雷达绘制二维GDOP图像的matlab代码

以下是一个基于Matlab的双基地雷达绘制二维GDOP图像的代码示例: ```matlab %% 双基地雷达绘制二维GDOP图像 clc; clear; close all; %% 雷达参数设置 c = 3e8; % 光速 lambda = 0.1; % 波长 freq = c / lambda; % 频率 prf = 1000; % 脉冲重复频率 pri = 1 / prf; % 脉冲重复间隔 pulse_width = 1e-6; % 脉宽 antenna_height = 20; % 天线高度 speed = 20; % 目标速度 theta = 30; % 目标角度 range = 1000; % 目标距离 num_pulses = 50; % 脉冲数量 %% 计算GDOP x1 = [0, 0, antenna_height]; % 基地1坐标 x2 = [range * cosd(theta), range * sind(theta), antenna_height]; % 基地2坐标 pos = [range, theta, antenna_height]; % 目标位置 gdop = zeros(180, 180); for i = 1:180 for j = 1:180 theta1 = i - 90; % 基地1与目标的角度 theta2 = j - 90; % 基地2与目标的角度 tdoa = (range * cosd(theta1) - range * cosd(theta2)) / c; % 时差 gdop(i, j) = 1 / ((sin(2 * pi * freq * tdoa) / (2 * pi * freq * tdoa)) ^ 2); % GDOP计算公式 end end %% 绘制GDOP图像 figure; imagesc(gdop'); axis xy; colorbar; xlabel('基地1与目标之间的角度(度)'); ylabel('基地2与目标之间的角度(度)'); title('二维GDOP图像'); ``` 在代码中,我们首先设置了雷达参数,包括光速、波长、频率、脉冲重复频率、脉冲重复间隔、脉宽、天线高度、目标速度、目标角度、目标距离和脉冲数量。然后,我们通过循环计算每个基地与目标之间的角度,并根据GDOP计算公式计算出GDOP值。最后,我们绘制了GDOP图像。

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