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文檔簡介
復(fù)習(xí)1.順序結(jié)構(gòu)1.1數(shù)據(jù)的輸入從鍵盤輸入數(shù)據(jù),則可以使用input函數(shù)來進(jìn)行,該函數(shù)的調(diào)用格式為:
A=input(提示信息,選項);1.2數(shù)據(jù)的輸出
MATLAB提供的命令窗口輸出函數(shù)主要有disp函數(shù),其調(diào)用格式為:
disp(輸出項)1.3程序的暫停暫停程序的執(zhí)行可以使用pause函數(shù),其調(diào)用格式為:
pause(延遲秒數(shù))復(fù)習(xí)2.選擇結(jié)構(gòu)2.1if語句
(1)單分支if語句:
if條件語句組
end(2)雙分支if語句:
if條件語句組1else
語句組2end(3)多分支if語句:
if條件1
語句組1elseif條件2
語句組2……elseif條件m
語句組melse
語句組nend復(fù)習(xí)2.選擇結(jié)構(gòu)2.2swich語句
switch語句根據(jù)表達(dá)式的取值不同,分別執(zhí)行不同的
語句,其語句格式為:
switch表達(dá)式
case表達(dá)式1
語句組1case表達(dá)式2
語句組2……case表達(dá)式m
語句組motherwise
語句組nend復(fù)習(xí)3.循環(huán)結(jié)構(gòu)3.1for語句for語句的格式為:for循環(huán)變量=表達(dá)式1:表達(dá)式2:表達(dá)式3
循環(huán)體語句end復(fù)習(xí)3.循環(huán)結(jié)構(gòu)3.2while語句
while語句的一般格式為:
while(條件)
循環(huán)體語句
end一、圖像降質(zhì)成像過程(光學(xué)失真、相對運動、大氣湍流等)傳輸過程(噪聲污染、信道誤碼等)顯示過程(設(shè)備非線性、設(shè)備引入的噪聲等)復(fù)習(xí)一、改善圖像質(zhì)量方法基于點操作的增強(qiáng)-也叫亮度(灰度)變換,常見的幾類方法為:1、對f(x)中的每個像素進(jìn)行變換以得到g(x)2、借助f(x)的直方圖進(jìn)行變換基于模板(濾波)操作的增強(qiáng),主要有平滑和銳化處理兩種方法。復(fù)習(xí)二、直接灰度變換反轉(zhuǎn)運算表達(dá)式:S=(L-1)-r其中,[0,L-1]為圖像的灰度級,f為原來灰度值,g為變換后的灰度值。作用:將[0,L-1]變換到[L-1,0]。2.2亮度變換增強(qiáng)三、直方圖均衡化圖像灰度直方圖描述了一幅圖像的灰度級內(nèi)容,即各個灰度級像素數(shù)目的統(tǒng)計。在MATLAB圖像處理中,通過命令imhist來給出圖像的直方圖。其基本語法格式為:h=imhist(p)。2.2亮度變換增強(qiáng)三、直方圖均衡化通過直方圖均衡化做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整,即把一幅已知灰度概率分布圖像中的像素灰度做某種映射變換,使它變成一幅具有均勻概率分布的新圖像,使圖像視覺效果更加清晰。直方圖均衡的MATLAB函數(shù)為histeq,其基本語法格式為:g=histeq(p),其中p為讀入的圖像矩陣。2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣矩陣的建立向量的建立利用冒號表達(dá)式建立一個向量
冒號表達(dá)式可以產(chǎn)生一個行向量,一般格式是:e1:e2:e3
其中e1為初始值,e2為步長,e3為終止值。
2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣
通用的特殊矩陣
zeros:產(chǎn)生全0矩陣(零矩陣)。
ones:產(chǎn)生全1矩陣(幺矩陣)。
eye:產(chǎn)生單位矩陣。
rand:產(chǎn)生0~1間均勻分布的隨機(jī)矩陣。
randn:產(chǎn)生均值為0,方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布隨機(jī)矩陣。
2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣矩陣的拆分
矩陣元素的引用方式
通過下標(biāo)引用矩陣的元素,例如
A(3,2)=200
采用矩陣元素的序號來引用矩陣元素。矩陣元素的序號就是相應(yīng)元素在內(nèi)存中的排列順序。在MATLAB中,矩陣元素按列存儲,先第一列,再第二列,依次類推。2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣矩陣的拆分
利用冒號表達(dá)式獲得子矩陣A(:,j)表示取A矩陣的第j列全部元素;A(i,:)表示A矩陣第i行的全部元素;A(i,j)表示取A矩陣第i行、第j列的元素。
A(i:i+m,:)表示取A矩陣第i~i+m行的全部元素;A(:,k:k+m)表示取A矩陣第k~k+m列的全部元素,A(i:i+m,k:k+m)表示取A矩陣第i~i+m行內(nèi),并在第k~k+m列中的所有元素。2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣矩陣的拆分
利用冒號表達(dá)式獲得子矩陣end表示某一維的末尾元素下標(biāo)。2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣常用函數(shù)
max();
min();
sum();mean();2.2亮度變換增強(qiáng)MATLAB矩陣?yán)?.2亮度變換增強(qiáng)四、imadjust亮度變換Syntax:imadjust(x,[a,b],[c,d]);imadjust(x,[a,b],[c,d],);convertintensityx
a
tocconvertintensityxb
todvaluesof
a,b,c,dmustbebetween0and1:positiveconstant(describetheshapeofthefunction,<1concavedownward,>1concaveupward)2.2亮度變換增強(qiáng)四、imadjust亮度變換2.2亮度變換增強(qiáng)BrightenimageLinearmappingDarkenimage四、imadjust亮度變換例…2.2亮度變換增強(qiáng)四、imadjust亮度變換例…2.2亮度變換增強(qiáng)五、對數(shù)變換對數(shù)變換可以增強(qiáng)低灰度級的像素,壓制高灰度級的像素,使灰度分布與視覺特性相匹配。其一般表達(dá)式為:
2.2亮度變換增強(qiáng)“擴(kuò)展低輸入,
壓縮高輸入”五、對數(shù)變換
動態(tài)范圍表示圖像中所包含的從“最暗”至“最亮”的范圍。動態(tài)范圍越大,所能表現(xiàn)的層次越豐富,所包含的色彩空間也越廣。對數(shù)變換是進(jìn)行動態(tài)范圍處理的基本工具。
如傅里葉頻譜的范圍為[0106]或更高。當(dāng)傅里葉頻譜顯示于已線性縮放到8比特的監(jiān)視上時,高值部分占優(yōu),從而導(dǎo)致其可視細(xì)節(jié)丟失。
2.2亮度變換增強(qiáng)六、對比度拉伸變換
將輸入值低于m的灰度級壓縮為輸出圖像中較暗灰度級的較窄范圍內(nèi),將輸入值高于m的灰度級壓縮為輸出圖像中較亮灰度級的較窄范圍內(nèi)。輸出具有高對比度的圖像,其表達(dá)式為:g=1./(1+(m./(double(f)+eps)).^E);
2.2亮度變換增強(qiáng)空域濾波:基于鄰域處理,應(yīng)用某一模板對每個像素及其周圍鄰域的所有像素進(jìn)行某種數(shù)學(xué)運算,得到該像素的新的灰度值。圖像平滑與銳化技術(shù)就屬于空域濾波。
空域平滑濾波器的設(shè)計比較簡單,常用的有鄰域均值法和中值濾波法,前者是線性的,后者則是非線性的。2.3空間濾波一般步驟為(1)定義中心點(x,y);(2)僅對預(yù)先定義的以(x,y)為中心點的領(lǐng)域內(nèi)的像素進(jìn)行運算;(3)令運算結(jié)果為該點處處理的響應(yīng);(4)對圖像中每一點重復(fù)此步驟。2.3空間濾波均值濾波最簡單的鄰域平均法為非加權(quán)鄰域平均:一幅圖像大小為N×N的圖像f(x,y),用鄰域平均法得到的平滑圖像為g(x,y),則:
x,y=0,1,…,N-1;s為(x,y)鄰域中像素坐標(biāo)的集合,其中不包括(x,y);M表示集合s內(nèi)像素的總數(shù)。常用的鄰域有4-鄰域和8-鄰域。2.3空間濾波均值濾波加權(quán)鄰域平均法可以用模板卷積求得,即在待處理圖像中逐點地移動模板,求模板系數(shù)與圖像中相應(yīng)像素的乘積之和,模板數(shù)為1。下圖是非加權(quán)鄰域平均3×3模板。模板與圖像值卷積時,模板中系數(shù)w(0,0)應(yīng)位于圖像對應(yīng)于(x,y)的位置。在圖像中的點(x,y)處,用該模板求得的響應(yīng)為:2.3空間濾波均值濾波函數(shù):fspecial();imfilter();使用方法:w=fspecial(‘a(chǎn)verage’,[rc]);g=imfilter(I,w);其中,‘a(chǎn)verage’表示采用均值濾波器,[rc]為濾波器大小。例…2.3空間濾波中值濾波鄰域平均法雖然可以平滑圖像,但在消除噪聲的同時,會使圖像中的一些細(xì)節(jié)變得模糊。中值濾波則在消除噪聲的同時還能保持圖像中的細(xì)節(jié)部分,防止邊緣模糊。中值濾波
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