彩色图像矢量中值滤波 matlab

首先要二值化显示然后用arcscan这里有个教程可以看看http://hi.baidu.com/kuanjin8309/blog/item/33ef0f32a1e038fd1b4cff5e.html

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

%%中值I=imread('lena.bmp');%读原图J1=imnoise(I,'salt&pepper',0.02);%加均值为0,方差为0.02的椒盐噪声J2=imnoise(I,'gauss

高斯滤波由于高斯函数的傅立叶变换仍是高斯函数,因此高斯函数能构成一个在频域具有平滑性能的低通滤波器.可以通过在频域做乘积来实现高斯滤波.均值滤波是对是对信号进行局部平均,以平均值来代表该像素点的灰度值

你还得知道这点的坐标x,y用函数quiver(x,y,nx,ny)就可以在点x,y位置根据矢量nx,ny画上一个箭头实际上函数的输入还可以是矩阵,x,y,nx,ny可以是大小相同的矩阵在一些列坐标点x

均值滤波：是把每个像素都用周围的8个像素来做均值操作,幅值近似相等且随机分布在不同位置上,这样可以平滑图像,速度较快,算法简单.但是无法去掉噪声,只能微弱的减弱它.中值滤波：常用的非线性滤波方法,也是

他们采用的数学方法不一样高低通滤波器一般采用傅里叶算法,对信号进行谱分解,如将高频谱去除,则为低通滤波；中值滤波,完全不是按照这个思路来的因此基本没有关系但是,中值滤波和低通滤波在有些时候有类似效果,

看楼主的意思主要是想实现差分方程先从简单的说起：filter([1,2],1,[1,2,3,4,5])实现y[k]=x[k]+2*x[k-1]y[1]=x[1]+2*0%(x[1]之前状态都用0)=1

这是图像滤波、平滑的问题处理方式.一般使用模板进行平滑的时候,因为模板本身是有大小的所以边缘的地方处理不到.边缘一般忽略掉或是采用加行加列的方式.比如3*3模板加一行,5*5加两行.注意加行和列的时候

找到图片存放的位置,I=imread('写入图片存放的位置,后缀.图像格式');I1=rgb2gray(I);I2=medfilt2(I1,[m,n]);%%%I2就是中值滤波后的图像

imshow是用来显示图片的,如>>I=imread('moon.tif');>>figure,imshow(I);而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度,>>I=double(imr

用matlab,中值滤波函数B=medfilt2（A）;均值滤波是用卷积实现的.设置一个3x3的矩阵,每个元素都是1/9.B=filter2（B,A）%实际上filter2函数就是进行了一次2维卷积.

椒盐噪声是幅值近似相等但随机分布在不同位置上,图像中有干净点也有污染点.中值滤波是选择适当的点来替代污染点的值,所以处理效果好.因为噪声的均值不为0,所以均值滤波不能很好地去除噪声点.

冈萨雷斯版<图像处理>里面的解释非常形象：一个恰当的比喻是将傅里叶变换比作一个玻璃棱镜.棱镜是可以将光分解为不同颜色的物理仪器,每个成分的颜色由波长（或频率）来决定.傅里叶变换可以看作是数

1171817111718171111151111115551111155511111555117115551171155511111555181115551818115111111151111111

clear;i=imread('girl.bmp');j=imnoise(i,'salt&pepper',0.02);h=[1,1,1;1,1,1;1,1,1];[a,b]=size(j);j1=j;

大部分图像都是RGB格式.不过RAW格式以及一些对图像要求高的环境RGB格式不够用.RGB是指红,绿,蓝三色.通常是每一色都是256个级.相当于过去摄影里提到了8级灰阶.你所说的真彩色图像通常是就是指

去看看二值化的算法吧.很多的.

颜色分为无彩色和有彩色两种.无彩色指白色、黑色和各种不同程度的灰,无彩色图像也称灰度图像,使用[0,255]的值来表示其灰度值,0黑色,255白色,其间是各种深浅不同的灰色,整张图像的像素用一维数组表

I=[1718171111151111115551171155518181151111811511511115111117181711];[MN]=size(I);I1=zeros(M,N);fori