利用MATLAB计算分形维数_matlab计算分形维数,如何用matlab计算分形维数 - CSDN文库

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close all;                            %关闭当前所有图形窗口，清空工作空间变量，

清除工作空间所有变量

clear all;

clc;

I = imread('sample6.jpg');        %读取图像，并赋值给 I

I=rgb2gray(I);          %彩色图像变为灰度图像

[G,gabout] = gaborfilter(I,2,4,16,pi/16);  %调用 garborfilter()函数对图像做小波变换

J=fft2(gabout);         %对滤波后的图像做 FFT 变换，变换到频域/

A=double(J);

[m,n]=size(A);

B=A;

C=zeros(m,n);

for i=1:m-1

  for j=1:n-1

  B(i,j)=A(i+1,j+1);

  C(i,j)=abs(round(A(i,j)-B(i,j)));

  end

end

h=imhist(mat2gray(C))/(m*n);      %对矩阵 C 归一化处理后求其灰度直方图，得到

归一化的直方图

mean=0;con=0;ent=0;

for i=1:256            %求图像的均值、对比度和熵

  mean=mean+(i*h(i))/256;

  con=con+i*i*h(i);

  if(h(i)>0)

  ent=ent-h(i)*log2(h(i));

  end

end

set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置

set(0,'defaultFigureColor',[1 1 1])

figure;subplot(121);imshow(I);

subplot(122);imshow(uint8(gabout));

mean,con,ent

A=gabout;

FF=size(A);

% 计算灰度矩阵的大小；

for i=1:FF(1)

for j=1:FF(2)

if A(i,j)==0 % 等多种运算是不支持“0”值的；

end

end

end

%imwrite(A,'bacteria2.jpg');

% 重新保存经校正后灰度矩阵；

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评论5

张沐戈

2021-11-02

函数或变量 'gaborfilter' 无法识别。

weixin_41991826

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