梦想庚远

功能：对任意类型数组或多维图像进行滤波。用法：B = imfilter(A,H)　　　B = imfilter(A,H,option1,option2,...)　　　或写作g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options)其中，f为输入图像，w为滤波掩模，g为滤波后图像。filtering_mode用

最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作

matlab练习程序（图像Haar小波变换）关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特

上一篇文章中我们实现了小波的一维、二维信号分解与重构，其中的二维信号分解与重构，只要稍作修改，就可以实现图像的分解和重构了。修改的工作，主要是对图像信号进行规范化处理、数据格式转换和绘图细节处理等。       简单起见，我们从黑白（灰度）图像的分解、重构说起，因为彩色图像的处理要复杂一点。在本文中，我们使用著名的Lena图作为原始图像。图1首先，为了实现图

PCA （主成分分析）详解 （写给初学者） 结合matlab一、简介        PCA（Principal Components Analysis）即主成分分析，是图像处理中经常用到的降维方法，大家知道，我们在处理有关数字图像处理方面的问题时，比如经常用的图像的查询问题，在一个几万或者几百万甚至更大的数据库中查询一幅相近的图像。这时，我们通常的方法是对图像库中的图片提取