摘要：最近在做图像处理方面的一些工作，和几个滤波器打了不少交道，这里做个总结。滤波器是信号处理上的概念，但是信号处理那套理论的应用范围很广，我主要用的是在图像处理上的应用。这篇文章主要讲滤波器的功能和matlab中的使用方法，至于原理，我也不太懂...图像常常被强度随机信号所污染．一些常见的噪声有椒盐（Salt & Pepper）噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。椒盐噪声含有随机出现的黑白强度值，而脉冲噪声则只含有随机的白强度值（正脉冲噪声）或黑强度值（负脉冲噪声）。与前两者不同，高斯噪声含有强度服从高斯或正态分布的噪声。（1）高斯低通滤波器高斯滤波器是响应脉冲为高斯形状的滤波器，对于图像来说，高 阅读全文

摘要：关键是一个叫做roipoly的函数，它的输入是一副图像，然后在图像窗口中手动划定一个区域，然后输出一个黑白图像，其中你标记的地方为白，其余地方为黑。下面这个程序实现了如何从一个大图中手动的拿出一小部分。function g=getROIbyInter(f)f=rgb2gray(f);bw=roipoly(f);[I,J]=find(bw==1);g=f(min(I):max(I),min(J):max(J));end结果：输入：输出： 阅读全文

摘要：最近一直在研究图像分割技术，越研究觉得越有意思。这里所说的研究其实也只是研究别人论文然后自己实现一下而已罢了。。。图像分割就是把图像中的各个部分分开，能区分出哪里是前景，哪里是背景，如果前景和背景分别用0和1表示，那就是叫做图像二值化了。但是图像分割也不仅仅限于二分，可以任意多的分。从这个角度讲二值化是图像分割结果的一种表示而已，只不过二分研究的比较多，也比较容易些。至于分割的方法有很多种，比较粗的分类可以分为全局和局部的。全局方法就是一个阈值，像素值大于此值的为1，小于此值的为0。局部方法就是对每一个像素求阈值。Niblack方法就是局部方法中的一种，它根据以像素点为中心的邻域内的点的情况为 阅读全文

摘要：图像分割(segmentation)是一种非常常用的技术，这种技术能够把你想要研究的东西和不相关的东西给分离开来，比如我们经常用photoshop把照片的人取出来然后换个背景或者其他ps一下，这个就是图像分割，但是这个领域研究的都是自动图像分割技术，不需要人工去分。现在已经提出的自动图像分割方法有很多种，但是只能解决一部分的问题，有些图像还必须人工去分，所以挑战依旧存在，新的方法依旧不断被提出。出于一些医疗上的目的，经常需要对一些医疗成像的血管图像进行分割，提取出血管部分，来进行进一步的研究，所以血管分割作为图像分割中的一类，有很多关专门解决这个问题的算法被提出。而本文将要介绍的方法就属于所有 阅读全文

摘要：经常用matlab处理大型数据，有时某些数据处理起来可能要几天甚至更久。如果算法已经到最优，那么提高速度的最后方法就是从硬件下手了。在这个什么都开始并行的年代，matlab也提供了并行计算的功能，甚至能用GPU加速。matlab貌似在2010a开始支持并行计算，引入了一个工具箱，叫做parallel computing toolbox.它的使用方法，可以从matlab的帮助获得。我现在对matlab并行的研究还只是冰山一角，只研究了它parfor的用法。可以再google中输入matlab parfor，你将得到足够多的资料来了解这是个什么东西，如果你耐心，建议去研究研究matlab 帮助中对 阅读全文

摘要：这篇文章只罗列出一些最简单的图像格式转换方法。1，RGB图像转与灰度图相互转换从视觉角度来看rgb图像是有色彩的，而灰度图则只有255种灰色。从矩阵来看，rgb是个三维矩阵--三个二维矩阵落在一起，一层是R一层是G一层是B。灰度图是个二维矩阵。从rgb图像转换为灰度图很容易：rgb2gray(f) 一个函数搞定。至于原理是什么，没时间管它因为暂时用不着，感兴趣的有时间可以了解一些。但是从灰度图转换为rgb有点费事了，我也很奇怪这一点，去网上查了好多，貌似技术控们总是喜欢用技术含量高的东西，很多方法都是用colormap完成的，这东西很好，但是我不能在10分钟搞明白，所以我又找到了一个更简单的方 阅读全文