Fiverya的博客

f = ones(512,512);%f是一个大小为512*512的白色图像 %叠加了高斯噪声的图像，噪声均值为0,方差为0.01 g1 =imnoise( f, 'gaussian', 0, 0.01);imshow( g1, []);%显示退化的图像 %叠加了椒盐噪声的图像，１％的像素受到污染 g2 = imnoise( f, 'salt & pepper', 0.01); fi...

Figure,rgbcube(0,0,10); %从正面观察彩色立方体 figure,rgbcube(10,0,10); %从侧面观察彩色立方体 figure,rgbcube(10,10,10); %从对角线观察彩色立方体 f=imread('你的图'); imshow(f); %rgb图像转换成8色索引图像，不采用抖动方式 [X1,map1]=rgb2ind(f,8,'n...

f=imread('你要处理的图片'); imshow(f); g=imcomplement(f); %g是翻转后的图像 figure,imshow(g); g2=imadjust(f,[0.5,0.7],[0.1,0.5],0.5);%突出显示中间灰度部分 figure,imshow(g2,[]); g3=imadjust(f,[0.5,0.75],[0.1,0.5],...

[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R]=wfilters('haar');%获得Haar小波的尺度和小波系数 Lo_D %打印低通分解滤波器系数 Hi_D %打印高通分解滤波器系数 Lo_R %打印低通重构滤波器系数 Hi_R %打印高通重构滤波器系数 waveinfo('haar'); %打印Haar小波相关信息 [phi,psi,xval]=wav...

f=[119 123 168 119;123 119 168 168]; f=[f;119 119 107 119;107 107 119 119]; %f有8个不同的值 p=hist(f(:),8); %求得p中每个元素出现的次数 p=p/sum(p); %求得p中每个值出现的...

主要demo： 二维傅立叶变换，二维FFT，频域低通滤波，高通滤波，拉普拉斯算子 f=imread('你的图片'); F=fft2(f); %对图像f进行傅里叶变换 S=abs(F); %S是F的频谱 imshow(S,[]); %显示频谱，能量集中子在四个角 FC=fftsh...

A=imread('你的图'); %B是结构元素，相上下左右扩展 B=[0 1 0;1 1 1;0 1 0]; A2=imdilate(A,B);%A2是膨胀结果 figure,imshow(A);%A显示原图像 figure,imshow(A2);%显示膨胀后的图像 A=imread('你的图'); %se是用...