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相位与幅度色调图:展示复杂二维阵列的色彩及亮度-MATLAB开发

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简介:
本项目利用MATLAB开发了一种新颖的数据可视化技术——相位与幅度色调图。该方法通过调整颜色和亮度,有效展示了复杂二维数据阵列的信息,为科学数据分析提供了强大的工具。 此例程用于表示平面中的复杂电场(具有相位和幅度)。使用方法如下: - PHPLOT(FIELD):绘制二维复数阵列 (FIELD) 的相位,并以连续色标显示,同时将归一化后的幅值表示为亮度。 - PHPLOT(FIELD, AMP, FLAG): - 如果 AMP = 0,则不展示幅值信息; - 当 FLAG = 1时,该函数会生成一个带有刻度盘(从0到2*pi)和径向亮度变化的图形。 A=PHPLOT(...):创建一个3D uint8数组,并可使用语法 IMWRITE(A,filename,fmt) 将其保存为图像文件。例如: ```matlab [x,y] = meshgrid(-3*pi:0.1:3*pi); F = sin(x.*y)-x*i; subplot(1, 3, 1) image(c(abs(F))) subplot(1, 3, 2) image(c(angle(F))) subplot(1, 3, 3) phpplot(F, 1 ,0); axis image ```

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客服
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  • -MATLAB
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    本项目利用MATLAB开发了一种新颖的数据可视化技术——相位与幅度色调图。该方法通过调整颜色和亮度,有效展示了复杂二维数据阵列的信息,为科学数据分析提供了强大的工具。 此例程用于表示平面中的复杂电场(具有相位和幅度)。使用方法如下: - PHPLOT(FIELD):绘制二维复数阵列 (FIELD) 的相位,并以连续色标显示,同时将归一化后的幅值表示为亮度。 - PHPLOT(FIELD, AMP, FLAG): - 如果 AMP = 0,则不展示幅值信息; - 当 FLAG = 1时,该函数会生成一个带有刻度盘(从0到2*pi)和径向亮度变化的图形。 A=PHPLOT(...):创建一个3D uint8数组,并可使用语法 IMWRITE(A,filename,fmt) 将其保存为图像文件。例如: ```matlab [x,y] = meshgrid(-3*pi:0.1:3*pi); F = sin(x.*y)-x*i; subplot(1, 3, 1) image(c(abs(F))) subplot(1, 3, 2) image(c(angle(F))) subplot(1, 3, 3) phpplot(F, 1 ,0); axis image ```
  • AUTO LEVEL:自动-matlab
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    Auto Level是一款基于MATLAB开发的工具箱,专门用于自动化调整图像的亮度和对比度。它通过智能算法分析并优化图像中的颜色分布,使处理后的图片视觉效果更佳且细节更加丰富。适用于各种需要批量或快速图像调节的应用场景。 亮度通过其自身的亮度值来表示。图像的颜色信息则包含在其色度之中,而这种色度又包括了色调与饱和度两个方面。这段代码能够调整这些亮度、色调以及饱和度的级别,从而校正图像的整体亮度和颜色水平。
  • 基于场景计算全息
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    本研究提出了一种结合二维彩色图像和深度信息的技术,用于生成复杂的三维场景计算全息图,显著提升了视觉真实感和再现质量。 本段落提出了一种利用二维彩色图像与深度图生成计算菲涅耳全息图的方法。该方法将二维彩色图像依据深度图划分为多层物体表面信息,并将每一层的物面深度值转换为菲涅尔衍射距离。基于层析原理,采用单步菲涅尔衍射算法可以获取三维场景的计算全息图。研究结果表明,这种方法能够准确地记录和再现复杂的三维场景。此外,在再现图像时使用强度叠加法去除散斑现象,从而提升了再现三维图像的质量。
  • 自动和饱和参数。
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    本技术专注于开发一种算法,能够智能地优化彩色图片的视觉效果,通过自动调节亮度、色度及饱和度参数,使图像呈现最佳观感。 亮度决定了图像的明暗程度,而颜色则体现了图像的色度,包括色调和饱和度。这段描述表示该代码能够自动调节这三个参数。
  • GDOP:伪 - MATLAB
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    本项目通过MATLAB实现二维GDOP(几何精度因子)的计算,并利用伪彩色图进行可视化展示。适合卫星导航系统分析研究。 gdopContour 显示了 PDOP 的伪彩色图像(二维中的 GDOP 称为 PDOP)。xmin/xmax/ymin/ymax 是图的限制。SVs 是一个 [x,y] 矩阵,显示了“航天器”(GPS 术语)的位置。您可以拥有无限的 SV。返回值是输入窗口上的 PDOP 矩阵。参考 P. Dana 的资料可以找到更多相关信息。
  • plot3c:在像中散点数据,并用第三个 - MATLAB
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    plot3c是一款MATLAB工具,用于在二维图上展现三维散点数据,通过颜色变化来直观表达数据的第三维特性。 可以将3D散点数据绘制为2D散点图(即使用plot(,,.)命令),其中第三维通过颜色来表示。每个点的颜色取决于z值,并且这些z值会被分箱处理(用户可以选择指定分箱边缘或分箱数量)。
  • 受损像修:恢损坏部分-MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一套工具和算法,用于高效地修复灰度或彩色图像中的损坏区域。通过先进的图像处理技术,能够智能重建缺失细节,使修复后的图像接近原始状态,适用于各种受损程度的图片恢复需求。 这段文字描述了一个简单的程序代码,用于修复灰度图像中的损坏区域。恢复算法使用3x3掩码内未受损像素的中间值来处理每个像素点,对于平滑区域效果较好,但对包含不同类型的复杂区域效率较低。 该代码在Rice.png图的一部分上进行了测试,并且需要用户指定具体的损坏范围。程序由Abdulrahman Ikram Siddiq编写,在2011年11月5日晚上十点半于伊拉克基尔库克完成。
  • MATLAB、饱和
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    本文章介绍在MATLAB中如何操作与调整图像的色调(Hue)、饱和度(Saturation)以及亮度(Brightness),并提供相关代码示例。 自己编写的代码采用MATLAB编写,简单实用,并且添加了详细的注释。
  • Real2RGBColormaps:将强转换为真像——MATLAB
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    本项目介绍如何使用MATLAB中的Real2RGB和colormaps函数将灰度或强度矩阵转化为丰富多彩的RGB图像,适用于数据可视化。 此函数通过在输入颜色图的颜色之间进行线性插值,将实值强度的 MxN 矩阵转换为真彩色图像(范围 [0,1] 中的 MxNx3 双精度数组),无需离散化处理。输出可以使用 IMAGE 或 IMSHOW 显示,并可通过 IMWRITE 导出,适用于纹理映射等应用。颜色图可以通过名称或 JxK 颜色图表(其中 K = 3 或 4)指定。带有前缀“-”的命名颜色图表示反转该颜色图;而以“*”为后缀的颜色图则确保每个颜色过渡在转换成灰度时覆盖相同的灰度级,这使得这些颜色图在黑白打印中能够呈现线性灰度效果,例如,“热*”。此外,通过在颜色图表的第四列指定每个颜色过渡的相对长度,可以创建非线性的颜色图。 此提交包含了许多新旧颜色图函数。为了兼容性和改进功能,一些旧的颜色图也被包括进来并进行了优化。所有这些颜色图函数都可以返回生成特定颜色图所需的最简洁的颜色图表,并且它们还可以接收强度图像作为输入,并使用该颜色图输出真彩色结果。 此外,还提供了一些新的颜色图选项供用户选择和应用。
  • MATLAB——深对应对齐
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    本项目专注于利用MATLAB进行深度图像和其对应的彩色图像之间的精确对齐技术研究,旨在提高计算机视觉应用中的图像处理精度。 在MATLAB开发过程中,将深度图像与相应的彩色图像对齐是一个重要步骤。该程序用于将深度贴图与其颜色图像进行精确匹配,以支持基于图像的渲染应用程序的需求。