Advertisement

Matlab代码ImageQuilting-Clc:用于图像纹理合成与传输的图像绗缝技术。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Matlab代码通过图像绗缝技术,实现纹理合成与传输。这种方法的核心在于将较小的图像块巧妙地拼接在一起,从而构建出完整的图像。该过程主要利用Matlab编程环境进行。最终生成的图像呈现出优异的纹理合成效果。为了便于使用,所有相关的Matlab代码均应整理并存储在一个统一的文件夹中。随后,用户需打开名为quilt_simple.m的文件,并输入指令“cmdcode_quilt_simple”以启动纹理转移功能。同样地,打开texture_transfer.m文件,并输入指令码“cmdcode_texture_transfer”以执行纹理转移操作。在程序运行过程中,sample=imread(input5.bmp)用于读取图像;outsize=[600;600]定义输出尺寸;patchsize=48设置图像块大小;overlap=8指定重叠量;tol=0.1设定容差值。生成的图像imout经过归一化处理imout=imout/255后,通过imshow()函数显示出来。最后, cmdcode_text用于后续处理或输出结果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLABclc-ImageQuilting:实现方法
    优质
    ImageQuilting是基于MATLAB开发的一种高效的纹理合成和传输技术,采用图像绗缝方法,能够精确地扩展或修改图片中的特定区域,保持原有的视觉效果。此代码为相关领域提供了强大的工具支持。 Matlab代码`clc`用于图像绗缝处理,这是纹理合成和传输的一种方法。通过将小块拼接在一起来生成新的图像。 为了使用这种方法进行纹理合成,请执行以下步骤: 1. 使用Matlab。 2. 将所有相关的Matlab代码下载到一个文件夹中。 3. 打开`quilt_simple.m`,然后输入命令: `cmdcode_quilt_simple` 4. 对于纹理传输的实现,打开`texture_transfer.m`并执行相应的指令。 下面是用于合成图像绗缝的示例代码: ```matlab clear; clc; datestr(now) sample=imread(input5.bmp); % 读取输入图片 outsize=[600;600]; % 输出尺寸设置为600x600像素 patchsize=48; % 每个图像块的大小为48x48像素 overlap=8; % 图像块之间重叠部分大小设为8像素 tol=0.1; // 设置容忍度 % 调用quilt_simple函数进行纹理合成 imout = quilt_simple(sample, outsize, patchsize, overlap, tol); imout = imout/255; % 将输出图像的值归一化至[0,1]区间内 imshow(imout); % 显示生成后的图像 ``` 按照上述步骤操作可以实现纹理合成和传输。
  • [SigGraph2002] :实现Efros和Freeman方法Matlab...
    优质
    这段资料介绍了在SigGraph 2002会议上发表的研究成果,提供了实现Efros和Freeman提出的图像绗缝及纹理合成技术的Matlab代码。 用于执行图像绗缝的 Matlab 代码,如 Efros & Freeman 在 SIGGRAPH 2002 论文中所述。这不是 Efros & Freeman 的原始代码,而是其一个实现。 函数 SYNTHESIZE(IMGIN, SIZEOUT, TILESIZE, OVERLAP [, ISDEBUG]) 返回合成后的纹理图像 IMOUT。 - 输入参数: - `IMGIN`:输入的源图像 - `SIZEOUT`:输出图像尺寸(例如 [宽度,高度]) - `TILESIZE`:每个块的大小 - `OVERLAP`:块之间重叠条带的大小 - `[ISDEBUG]`:调试开关,默认为0。如果开启,则显示每一步进度。 此代码适用于灰度图像或彩色图像,其中输出尺寸应为1*2数组(例如 [宽度, 高度])。瓷砖尺寸表示每个合成块的大小,重叠参数定义了相邻瓷砖之间的重叠区域大小。如果启用调试功能,算法会逐步展示其执行过程,并可能花费更多时间绘制中间结果。
  • 检索(含C++和MATLAB).zip_C++_检索_检索_基
    优质
    本资源提供了一套基于纹理特性的图像检索方案及其实现代码,涵盖C++与MATLAB两种编程语言。适用于研究者、开发者深入探索图像检索及纹理分析技术。包含详尽示例和文档指导,助力快速上手实践。 基于纹理的图像检索技术采用C++与MATLAB进行实现。
  • 检测:利识别皱
    优质
    本研究运用传统图像处理方法开发了一套有效的皱纹检测系统,旨在评估皮肤老化程度,为护肤品效果测试和个性化护肤方案提供科学依据。 Wrinkles_detection:通过传统图像检测进行皱纹检测。
  • Brodatz库及人工
    优质
    本资料包含Brodatz纹理图像库中的全部图像以及基于该库人工合成的各种纹理样本,适用于模式识别与计算机视觉研究。 1. Brodatz纹理图像库(包含112张图片) 2. 使用Brodatz纹理库中的图合成的两类、三类和四类纹理图像及其相应的标准分割图。
  • MATLAB
    优质
    简介:MATLAB图像融合技术是指利用MATLAB软件平台进行多源图像数据处理与集成的技术,通过算法优化实现图像信息的有效结合。 在图像处理领域,图像融合是一种将多源图像的信息有效地整合在一起的技术,以生成一幅包含更丰富细节和更多信息的新图像。利用MATLAB实现这一技术可以借助其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理函数库。 本段落将深入探讨MATLAB中进行图像融合的基本原理、常用算法以及具体操作步骤。 首先理解一下为什么需要进行图像融合:当有多张捕捉同一场景但视角、光照条件或传感器不同,或者分辨率有差异的图片时,通过这些图像的信息融合可以得到一张包含所有源信息的新图。这不仅提高了新图的视觉效果,还增强了其识别能力,在遥感、医学成像和机器视觉等领域尤为重要。 MATLAB提供了多种方法来实现这一过程,包括基于像素级的操作(如加权平均法)以及特征级别的分析与融合技术。 1. **加权平均法**:这是最直接的方法之一。它通过给每张图像的每个像素值分配权重,并计算其加权平均值得到一张新的图片。这些权重可以根据信噪比、分辨率等特性确定。 2. **小波变换法**:这种方法利用了小波变换同时考虑频率和位置信息的能力,通过对不同尺度和位置的小波系数进行加权融合后反向转换得到最终的图像。 3. **傅里叶变换法**:通过将图像从空间域转移到频域来实现。在频域内合并来自不同图谱的信息,并通过逆变换回到空间域获得新的图像。 使用MATLAB进行具体的步骤如下: 1. 使用`imread`函数读取待处理的原始图片。 2. 根据所选择的技术,可能需要对这些图片进行灰度化或归一化的预处理操作。 3. 应用选定的方法执行融合过程。例如直接应用加权平均法、小波变换或者傅里叶变换等方法来计算新的图像。 4. 在某些情况下,还需要进行额外的后处理步骤如裁剪或是直方图均衡调整以优化结果。 5. 最终使用`imshow`函数展示出最终合并后的图像。 通过反复实验和调参可以观察到不同的融合效果,并进一步深入理解这一技术。MATLAB提供的强大工具使得理解和实施这种复杂的图像处理任务变得容易得多,能够为实际应用中的需求提供有力支持。
  • PCA:利Matlab实现主分分析
    优质
    本研究探讨了通过MATLAB软件平台运用主成分分析(PCA)方法进行图像融合的技术。该方法能够有效提升多源遥感图像的信息综合与处理能力,尤其适用于增强图像质量和信息提取效率的应用场景。 基于PCA的图像融合演示展示了如何使用主成分分析技术来结合不同来源或类型的图像数据,以生成更加丰富、具有更高信息量的新图像。这种方法在模式识别、计算机视觉等领域有着广泛的应用价值。通过减少冗余信息并保留关键特征,PCA能够有效地增强多源图像的信息表达能力,并且简化后续的数据处理步骤。
  • 去雾】利多重曝光Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab实现的利用多重曝光图像融合技术进行图像去雾处理的代码。通过该工具,用户能够有效改善雾霾天气下拍摄照片的清晰度和色彩饱和度,适用于摄影爱好者和技术研究者。 【图像去雾】基于多重曝光图像融合进行图像去雾的MATLAB代码包含了一个专注于该技术的具体实现方法,此技术在计算机视觉、图像处理以及摄影艺术等领域中应用广泛,特别是在雾霾等恶劣天气条件下能显著提高图片清晰度和可读性。 图像去雾是解决由于大气散射导致图像模糊的重要课题。针对这一问题的研究人员提出了多种解决方案,其中基于多重曝光融合的方法因其有效性而备受青睐。 该技术的实现步骤通常包括: 1. **数据采集**:需要获取同一场景下不同曝光设置的照片多张。 2. **预处理**:对各张图片进行灰度转换、直方图均衡化等操作以增强对比度和信息量。 3. **图像融合**:利用特定算法将多张照片结合,常见的有加权平均法、小波变换或像素级/区域级的融合方法。 4. **大气散射模型应用**:通过建立数学模型来描述雾气对图片的影响,并估计透射率和大气光等参数。 5. **图像恢复**:利用上述信息重建无雾版本的照片。 6. **后处理**:可能需要进行色彩校正或锐化,使最终效果更自然清晰。 MATLAB凭借其强大的数值计算能力和丰富的图像处理工具库(如imread、histeq和fuseimages等),非常适合于此类算法的实现与优化。通过学习该代码,用户不仅能掌握去雾的基本原理,还能了解如何在实际项目中应用多重曝光融合技术,并进行效果评估。 此压缩包提供的MATLAB代码对于图像处理爱好者及专业人士来说是宝贵的学习材料,能够帮助他们提升相关技能并进一步探索信号处理、元胞自动机等其他领域。
  • 【ISAR】逆孔径雷达(附带Matlab 2754期).zip
    优质
    本资源提供关于逆合成孔径雷达(ISAR)成像技术的深度解析及实用案例,并包含详细的MATLAB代码,适合科研人员与工程师学习使用。 逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)是一种高级的雷达成像技术,主要用于非合作目标(如移动飞机、导弹等)的三维成像。ISAR通过利用雷达与目标之间的相对运动,并结合多普勒效应,能够生成高分辨率的二维或三维图像。本段落将深入探讨ISAR的基本原理、成像过程以及其在Matlab中的实现方法。 ISAR的基本原理: ISAR系统通常由一个固定的雷达发射机和接收机组成,它向目标发射脉冲信号,并记录接收到的回波。由于目标在雷达视野内移动,回波信号会带有时间变化的多普勒频移,这种频移包含了目标的运动信息。通过处理这些回波信号,ISAR可以重建出目标的形状和运动状态。 成像过程: 1. 数据采集:雷达发射一系列脉冲,每个脉冲都包含目标反射的信息。这些数据被记录下来,形成雷达回波数据。 2. 多普勒处理:根据回波信号的多普勒频移,计算出目标的速度和方向。 3. 轨迹估计:通过分析目标连续的多普勒信息,估计出目标的轨迹。 4. 相位校正:由于目标运动造成的相位变化需要进行校正,使所有回波信号对齐。 5. 图像重建:应用逆变换(如傅立叶逆变换),将数据转换为图像空间,得到ISAR图像。 Matlab实现: 作为一种强大的数学工具,Matlab常用于雷达信号处理和成像算法的仿真。在提供的资料中可能包括以下部分: 1. 数据预处理模块:读取雷达数据,并进行多普勒频率估计及相位校正。 2. 图像重建算法:如快速傅立叶变换(FFT)或更复杂的匹配滤波器、迭代算法等。 3. 可视化模块:将重建的ISAR图像显示出来,帮助理解结果。 使用Matlab源码可以帮助学习者模拟不同条件下的ISAR成像效果,调整参数并观察其对图像质量的影响。这有助于深入理解和掌握雷达成像技术及其信号处理能力。通过研究提供的Matlab代码可以增强实际操作技能,并为相关领域的研究和工程实践打下坚实基础。 总之,逆合成孔径雷达成像是雷达技术中的一个重要领域,在军事、航空航天及交通监控等领域具有广泛应用价值。了解ISAR的基本概念以及在Matlab中的实现方法有助于进一步掌握其工作原理和技术细节。
  • 特征分割
    优质
    本研究聚焦于利用纹理特征进行图像分割的技术探讨,通过分析和提取图像中的纹理信息,以实现更精确、高效的图像分割。这种方法在计算机视觉领域具有广泛应用前景。 本段落采用平稳离散小波变换对纹理图像进行分解,并利用各层的小波系数能量作为特征向量。通过模糊c-均值聚类(FCMC)算法实现图像分割,同时提出了一种改进的分割方法:首先进行粗分割,然后针对边缘部分进一步细化处理。实验结果显示该方法显著提升了图像分割的速度和精度。