基于canny边缘检测以及基于radon变换的矩形旋转矫正

Radon变换 Radon变换与逆变换原理,也是CT投影和图像重建的基本理论。 阅读详情

方法一:

clear all; clc; close all;

Img = imread('test.jpg');
figure;
subplot(2, 2, 1); imshow(Img); title('original image');
I = rgb2gray(Img);
subplot(2, 2, 2); imshow(I); title('gray image');
bw = im2bw(I, graythresh(I));
bw = edge(bw, 'canny');
subplot(2, 2, 3); imshow(bw); title('canny image');

[r, c] = find(bw);
[rmin, indr] = min(
数学中的图像重构 -- CT中的 Radon 变换 图解 这是我之前在剑桥大学上的一节研究生应数选修课 Image Reconstruction,之前没怎么听懂,所以这段时间想把它补起来。 这节课老师没有明确的讲义,所以我就照记着的一些书的顺序,把它复习了。 整堂课只有我一个人上 QAQ,所以应该算是在数学系里比较小众的方向吧。 因此这篇笔记 基本上是为了 我自己以后查资料或公式好找一点。 笔记部分摘自 Mathematical Methods in ... 阅读详情

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radon函数对应格式包括:[R,xp] = radon(I,theta); 其中,R为线积分值,xp为径向坐标,theta为投影角度; 图像投影,就是说将图像在某一方向上做线性积分(累加求和)。如果将图像看成二维函数f(x, y),则其投影就是在特定方向上的线性积分,比如f(x, y)在垂直方向上的线性积分就是其在x轴上的投影;f(x, y)在水平方向上的线积分就是其在y轴上的投影。通过这些投影,可以获取图像在指定方向上的突出特性,这在图像模式识别等处理中可能会用到。 Radon(拉东)算...

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