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RSS订阅原创 Matlab实现Forstner特征提取
Forstner算子是Forstner(1986)在研究基于特征的影像匹配时提取的兴趣算子，该算子本身也具有吸引人的特征，因为它不仅能找到具有精确视察的点，同时它还能确定由任意数量和方向的边缘所形成的角点及圆、圆形影像片与圆环的中心。代码（参考超人琪的博客）：F=imread('2053146.jpg');f=rgb2gray(F);figure(1);imshow(F);%显示原始标准影%判断是否为彩色图像，是彩色则转换为灰度图像[x,y,z]=size(F);figure(2);
2021-10-14 20:14:59
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原创 Matlab实现Moravec算子
Moravec算子在4个方向上计算非归一化的影像局部灰度差方差，将最小值作为兴趣值的测度。该算子检测的特征点是那些影响强度值在每个方向上变化剧烈的点。步骤：1、计算各像素的兴趣值2、选出候选点（给定一经验阈值，将兴趣值大于该阈值的点作为候选点）。3、选取候选点中兴趣值极大的点作为特征点代码如下：function N=moravec(filename,G)F=imread(filename); %导入图像M=rgb2gray(F); %转为灰度图像figure(1);i
2021-10-12 22:57:19
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原创 边缘检测（Sobel与Prewitt）Matlab实现
Prewitt算子为了提高精度，对于每个像素考虑它与周围8个邻域中像素值的加权差，卷积核Gx=[1,0,-1;1,0,-1;1,0,-1];Gy=[-1,-1,-1;0,0,0;1,1,1]Sobel算子Sobel算子与Prewitt算子相同，考虑周围8个像素的加权差，但是该算子认为靠近中心像素的点应该给予更高的权重。卷积核Gx=[1,0,-1;2,0,-2;1,0,-1];Gy=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]注：需要注意的就是卷积核与对应窗口中的元素对应相乘然后求新矩阵的所.
2021-10-09 20:09:54
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原创 MATLAB 最邻近插值、双线性插值以及三次卷积插值的实现
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考理论知识网上都有，这边直接展示代码和运行结果。1、最邻近插值%R 放大倍数function M=closet(filename,R)F=imread(filename);[row,col,color]=size(F);row=row*R;col=col*R;M=zeros(row,col,color,class(F));for i=1:ro
2021-10-08 21:04:59
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空空如也
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