摘要：1、opencv2、matlab可以明显的看出matlab的边缘更为细腻。首先回顾一下传统的canny算法的主要步骤：1、使用sobel差分算子求出灰度图像的x和y方向导数；2、求出图像各点梯度大小及其方向；3、设置高低两个阈值，梯度大于高阈值为强边像素点，大于低阈值为潜在可能是较弱的边缘点；4、在经过一次筛选剩下的强边缘点中沿着梯度方向进行非极大值抑制；5、顺着二次筛选后的强边点寻找邻近的弱边点得到最终的边缘。opencv和matlab都基本按照以上步骤得到各自的canny 函数，但一般来说处理之前都先对图像进行模糊平滑，这样得到的效果更好。opencv更注重实时性，所以连平滑都作为可选项放 阅读全文

摘要：彩色图是没有直方图的，只能在rgb方向分别求直方图在合并一下。简单点 ，用rgb2gray转到灰度图，再在二维上进行直方图绘制；close all;clear all;clc;I=imread('5.jpg');figure,imshow(I)I=rgb2gray(I);figure,imshow(I,[]);imhist(I,64);[COUNT x]=imhist(I);under=0;%小于60的像素所占的比例for i=0:60 under=under+COUNT(i==x);endunder;total=size(I,1)*size(I,2)*size(I,3);pe 阅读全文

摘要：% MAKE_BAYER convert RGB image to a 2x2 [GR;BG] Bayer pattern%% Ibayer = make_bayer(Irgb);%% Assignment 1 - sample code.function Ibay = make_bayer(Irgb)% NOTE: the bayer pattern here is thre 2x2 repeating% pattern [ B G ; G R ] that is:%% BGBGBGBGBGBGBGBGBGBG ...etc...% GRGRGRGRGRGRGRGRGRGR ...etc.. 阅读全文

摘要：方法：带噪声图像-小波分解-分度去噪-逆小波变换-恢复图像。远离我不多说了，那么多看的心烦，还是上代码比较好说话的clear; X=imread('life.jpg'); X=rgb2gray(X);subplot(221); imshow(X); title('原始图像'); % 生成含噪图像并图示init=2055615866; randn('seed',init); X=double(X);% 添加随机噪声XX=X+8*randn(siz... 阅读全文

摘要：1) wcodemat 函数功能：对数据矩阵进行伪彩色编码函数 fft、fft2 和 fftn 分格式：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)Y=wcodemat(X,NB,OPT)Y=wcodemat(X,NB) Y=wcodemat(X)说明：Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ；NB 伪编码的最大值，即编码范围为 0～NB，缺省值 NB＝16；OPT 指定了编码的方式（缺省值为 'mat'），即：别可以实现一维、二维和 N 维 DFTOPT＝'row' ，按行编码OPT＝'col&# 阅读全文

摘要：wavedec2函数:1.功能:实现图像(即二维信号)的多层分解，多层,即多尺度.2.格式:[c,s]=wavedec2(X,N,'wname') [c,s]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)(我不讨论它)3.参数说明:对图像X用wname小波基函数实现N层分解,这里的小波基函数应该根据实际情况选择,具体选择办法可以搜之或者 help WFILTERS.输出为c,s.c为各层分解系数,s为各层分解系数长度,也就是大小.4.c的结构:c=[A(N)|H(N)|V(N)|D(N)|H(N-1)|V(N-1)|D(N-1)|H(N-2)|V(N-2)|D(N-2)|.. 阅读全文