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clcclose allclear all%%%生成高斯平滑滤波模板%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%hg=zeros(3,3); %设定高斯平滑滤波模板的大小为3*3delta=0.5;for x=1:1:3for y=1:1:3u=x-2;v=y-2;hg(x,y)=exp(-(u^2+v^2)/(2*pi*delta^2));

clear all; load wbarb; %小波变换边缘提取程序I = ind2gray(X,map);%检索图转成灰度图imshow(I); I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);%调整图像的像素值，可以改变对比度和颜色figure;imshow(I1); [N,M] = size(I); h = [0.125,0.375,

摘  要  边缘是图像最基本的特征，包含图像中用于识别的有用信息，本文详细介绍了现有边缘检测技术和 方法 ，给出了边缘检测的一般步骤， 分析 了边缘检测“两难” 问题 ，描述了实际图像中可能出现的边缘类型的数学模型，探讨了解决“两难”问题的方法。   关键字  计算 机视觉；边缘检测；图像处理；边缘模型1  引言   计算机视觉包括两部分：低层视觉和高层视觉。低层视

1）使用MatLab画出正态分布的概率密度函数图像。x=[-10:0.01:10];y=normpdf(x,0,1);%正态分布函数。figure;axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);plot(x,y);set(axes1,'YLim',[-0.01 0.43],'XLim',[-3 3]); 图1：2）验证概率密度函数在区间

1、图像深度是指存储每个像素所用的位数,真彩色为24位。3X8=RGB也用于量度图像的色彩分辨率.图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数,或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数.它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数,或灰度图像中的最大灰度等级.比如一幅单色图像,若每个象素有8位,则最大灰度数目为2的8次方,即256.一幅彩色图像RGB3个分量的象素位数分别为4,4,2,则最大颜色数目

高斯（核）函数简介 1函数的基本概念 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc

M语言的源程序有两种格式；脚本M文件和函数M文件【function作为关键词】函数M文件；输入与输出可变的函数编写；函数间的参数是如何传递的。输入参数传递：比如子GUI的名称为subGUI, 设想的参数输入输出为：[out1, out2] = subGUI(in1, in2)在subGUI的m文件中（由GUIDE自动产生）：1.第一行的形式为：function vara

t=[79.55 89.55 99.55 109.55 119.55 129.55 139.55 149.55 159.55 169.55 179.55 189.55 199.55 209.55 219.55 229.55 239.55 249.55 259.55 269.55 279.55 289.55 299.55 309.55 319.55 329.55 339.55 349.55 359.