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Matlab中的imhist函数源代码 - UTS图像处理课程作业

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简介:
本课程作业聚焦于分析和理解Matlab中用于显示图像直方图的imhist函数源代码,旨在通过实践加深学生对图像处理技术的理解。 在 MATLAB 中,`imhist` 函数的源代码如下: ```matlab function varargout = untitled3(varargin) % UNTITLED3 Untitled3.fig 的 MATLAB 代码。 % % UNTITLED3 自身会创建一个新的 Untitled3 或提高现有的单例 *。 % % H=UNTITLED3 将句柄返回到新的 Untitled3,或将句柄返回到现有单例的百分比*。 % % UNTITLED3(CALLBACK, hObject, eventData, handles,...) 使用给定输入参数调用 Untitled3.M 中名为 CALLBACK 的本地函数 *。 % % UNTITLED3(Property, Value,...) 创建一个新的 Untitled3 或提高现有的单例 *,从左侧开始,在调用 untitled3_OpeningFcn 之前将属性值对应用于 GUI。 无法识别的属性名称或无效值会停止属性应用。所有输入都通过 varargin 传递给 untitled3_OpeningFcn。 %*请参阅 GUIDE “工具”菜单上的“GUI选项”。选择“GUI仅允许运行一个实例”。 ``` 这段代码描述了 `untitled3` 函数的作用和使用方法,包括创建 GUI 窗口、调用本地函数以及设置属性值的过程。

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客服
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  • Matlabimhist - UTS
    优质
    本课程作业聚焦于分析和理解Matlab中用于显示图像直方图的imhist函数源代码,旨在通过实践加深学生对图像处理技术的理解。 在 MATLAB 中,`imhist` 函数的源代码如下: ```matlab function varargout = untitled3(varargin) % UNTITLED3 Untitled3.fig 的 MATLAB 代码。 % % UNTITLED3 自身会创建一个新的 Untitled3 或提高现有的单例 *。 % % H=UNTITLED3 将句柄返回到新的 Untitled3,或将句柄返回到现有单例的百分比*。 % % UNTITLED3(CALLBACK, hObject, eventData, handles,...) 使用给定输入参数调用 Untitled3.M 中名为 CALLBACK 的本地函数 *。 % % UNTITLED3(Property, Value,...) 创建一个新的 Untitled3 或提高现有的单例 *,从左侧开始,在调用 untitled3_OpeningFcn 之前将属性值对应用于 GUI。 无法识别的属性名称或无效值会停止属性应用。所有输入都通过 varargin 传递给 untitled3_OpeningFcn。 %*请参阅 GUIDE “工具”菜单上的“GUI选项”。选择“GUI仅允许运行一个实例”。 ``` 这段代码描述了 `untitled3` 函数的作用和使用方法,包括创建 GUI 窗口、调用本地函数以及设置属性值的过程。
  • MATLABimhist解析-UTS
    优质
    本课程聚焦于MATLAB中的imhist函数,深入解析其源代码,旨在帮助学生理解图像直方图绘制原理,并应用于实际图像处理项目中。适合对图像处理感兴趣的进阶学习者。 在 MATLAB 中,`imhist` 函数的源代码如下: ```matlab function varargout = PROJECTUTS(varargin) % PROJECTUTS 创建新的 PROJECTUTS 或提升现有的 singleton*。 % % H = PROJECTUTS 返回新创建或现有单例*的句柄。 % % PROJECTUTS(Property, Value, ...) 使用给定属性值对创建一个新的PROJECTUTS;无法识别的属性通过 varargin 传递到 PROJECTUTS_OpeningFcn 中处理。当存在单例时,此调用语法会产生警告。 % % PROJECTUTS(CALLBACK) 和 PROJECTUTS(CALLBACK, hObject, ...) 调用 `PROJECTUTS.m` 文件中名为 CALLBACK 的局部函数,并使用给定的输入参数进行调用。 % % *请参阅 GUIDE“工具”菜单上的 “GUI 选项”。选择 GUI 只允许运行一个实例 (singleton)。 % % 参见:GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES ``` 这段代码定义了 `PROJECTUTS` 函数的功能和使用方法,包括创建新的图形用户界面(GUI)或提升现有的单例窗口。
  • Matlab
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    这段简介可以描述为:本项目包含在MATLAB环境中进行的一系列数字图像处理任务的源代码。这些任务旨在教授学生如何使用该软件进行基本和高级的图像操作,如滤波、边缘检测、颜色空间转换等。 1. 编程实现图像的DFT(离散傅里叶变换)和DCT(离散余弦变换),并进行高通滤波与低通滤波处理,比较两者的差异。 2. 选取一幅曝光不足的灰度或彩色图片,使用直方图均衡化技术对其进行优化处理。 3. 打开一张图像文件,分别应用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子进行边缘检测与锐化,并对比分析三种方法的效果差异。 4. 对于清晰的原始图像实施模糊操作之后,使用迭代盲目反卷积(IBD)算法尝试恢复其原有的清晰度。 5. 编写一个程序来对输入的图片执行哈夫曼编码过程,计算并展示原图的信息熵值、经过压缩后的平均码字长度,并能够依据生成的代码重建图像。
  • Matlab
    优质
    本课程大作业基于Matlab平台,深入探索并实践了多种数字图像处理技术,包括但不限于图像增强、变换与压缩。通过该项目,学生不仅掌握了使用Matlab进行复杂图像操作的方法,还加深了对数字图像处理理论的理解和应用能力。 此为本人MATLAB图像处理课的大作业,对于初学者可以参考。
  • MATLAB设计
    优质
    本作业为《MATLAB数字图像处理》课程设计项目,涵盖图像的基本操作、滤波、边缘检测等技术,旨在通过实践加深学生对理论知识的理解与应用。 在MATLAB中进行数字图像处理是一项常见的任务,在学术研究和工程应用领域尤其重要。这项作业可能涵盖了从基础知识到高级技术的各个方面,旨在提升你对MATLAB编程及图像处理的理解能力。作为一款强大的数学计算软件,MATLAB提供了丰富的函数库来简化图像分析、增强、恢复以及变换等操作。 数字图像处理的基础是将图片转换为计算机可以进行运算的形式。在MATLAB中使用`imread`读取不同格式的文件(如JPEG, PNG 或 BMP),用 `imshow` 显示读入的图像,而通过 `imwrite` 函数保存经过修改后的结果。掌握这些基本操作对于后续深入学习至关重要。 进一步地,我们需要熟悉一些基础的操作:调整图片尺寸 (`imresize`)、改变颜色空间 (例如从RGB转换为灰度色图, 使用函数 `rgb2gray`) 以及平滑图像(如通过滤波器`imgaussfilt`)。其中,滤波是减少噪音和改善画质的重要步骤。MATLAB中的二维卷积可以通过使用`conv2`来实现。 接下来的环节——图像增强,旨在提升图片的视觉效果。这包括直方图均衡化 (`histeq`) 以增加对比度,以及利用拉普拉斯算子(`laplacian`) 或高斯梯度模值(通过 `grad` 函数)进行锐化处理,突出显示边缘。 在深入研究图像分割时——即把一幅图片分成有意义的区域的过程。MATLAB提供了多种方法来实现这一目标,如阈值分割 (`imbinarize`)、基于区域生长的方法(`regionprops`) 以及使用Canny算子(`edge`)进行边缘检测等技术,在医学影像分析和工业质量控制等领域中有着广泛的应用。 除此之外,学习一些高级话题也是必要的。这包括特征提取 (例如SIFT, SURF 或 ORB),图像配准 (`imregtform`) 和多分辨率处理 (使用金字塔方法 `pyramid` 等)。这些技术对于识别图像中的关键元素、对齐不同图片以及在不同的尺度上进行操作至关重要。 完成这项作业时,理解并有效利用MATLAB的脚本和函数尤为重要。编写清晰且结构良好的代码,并合理选择数据类型(如矩阵或结构数组)来存储和处理图像信息是高效编程的关键所在。此外,借助于MATLAB的图形用户界面 (GUI) 工具箱创建交互式的应用程序可以让用户更加直观地操作并查看结果。 通过这个数字图像处理项目,你将能够深入理解这一领域的基本原理和技术方法,并且提高你的MATLAB编程技能。实践是学习理论知识和提升实际操作能力的最佳途径,为未来的学术研究或职业生涯打下坚实的基础。
  • Matlab应用
    优质
    本文章探讨了MATLAB编程语言在解决数字图像处理课程中常见问题的应用。通过详细示例说明如何使用MATLAB进行图像增强、变换和分析等操作,旨在为学生提供实践指导与技术支持。 1. 实现图像的离散傅里叶变换(DFT)和离散余弦变换(DCT),并对其进行高通滤波、低通滤波处理,并对结果进行比较。 2. 选取一幅曝光不足的灰度或彩色图像,使用直方图均衡化方法对该图像进行改善处理。 3. 打开一张图片,利用Roberts梯度法、Sobel算子和拉普拉斯算子对其进行锐化操作,并对比不同算法的效果差异。 4. 对于清晰的原始图像实施模糊处理后,采用迭代盲目反卷积(IBD)技术尝试恢复其原有的清晰度特征。 5. 编写一个程序,对输入图片执行哈夫曼编码压缩。该程序需展示原图的信息熵、编码后的平均码长,并能够根据生成的代码准确重建原始图像内容。
  • C++
    优质
    这段C++图像处理作业源代码包含了多种基本的图像处理功能,如灰度化、二值化以及简单的滤波操作。适用于学习和实践C++编程在图像处理领域的应用。 这段文字似乎包含了所有常用的图像处理函数。
  • 山大学据学院-文档(MATLAB
    优质
    本代码文档是中山大学数据学院学生完成的数字图像处理课程作业,使用MATLAB编写,涵盖多种图像处理技术与算法实现。 中山大学数据学院的数字图像处理课程平时作业和期末作业代码文档由我根据老师的授课内容精心编写,非常用心且详细,可供大家参考借鉴。
  • MATLAB
    优质
    本资源提供了一系列用于数字图像处理的MATLAB源代码,涵盖图像增强、变换及分析等技术,适合科研与教学使用。 《MATLAB数字图像处理》详细介绍了数字图像处理技术及利用MATLAB进行图像处理的方法和技巧。该书强调了理论与应用相结合的策略,并提供了大量基于MATLAB实现的数字图像处理技术程序。
  • MATLAB灰度直方均衡化(包含自编与内置imhist比较)
    优质
    本文章详细介绍了如何使用MATLAB进行灰度直方图绘制及其图像均衡化的操作,并通过编写自定义代码与MATLAB内置的`imhist`函数结果进行了对比分析。 到手即用功能包括:灰度直方图;图像均衡化处理。本段落件夹包含以下内容:两张原图,灰度直方图,经过均衡化处理后的图片,以及均衡化前后的对比图。此外还有两个MATLAB程序(histogram.m用于生成灰度直方图;equalize.m用于进行图像均衡化处理)。