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使用MATLAB编写的图像亮度分割代码,名为“Diffraction-Efficiency-Calculator”,包含一些简便的实现...

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简介:
该MATLAB代码首先对图像进行分割,并用于计算衍射效率。这是一个简化的代码集,旨在帮助您利用Matlab工具计算全息图的衍射效率。为了有效使用此程序,您需要先录制全息图图像。随后,拍摄一张记录剩余光线图像。将这些图像导入到代码中,并设定您的误差百分比,然后将其输入到程序中。执行代码后,通过在图像上绘制一条线(先左键单击一个点,再右键单击另一个点)来确定光线剩余部分和衍射部分的平均亮度。最后,请将图形缩放到0%,并计算衍射部分的亮度与剩余光亮度的平均值,这将为您提供衍射效率的结果。此版本0.1包含初步测试图像;版本0.2则改进了文件上传机制,现在用户将被引导至文件浏览器以选择他们的图像。此外,该程序还包含了额外的测试图片以及用于图像处理的滤镜。虽然我们计划实现数字方式查看效率的功能,但目前仍在探索最佳、最便捷的方式来实现这一目标。如果您仍然需要查看衍射效率的数值数据,可以使用先前版本的代码;尽管如此,它应该能够兼容新的文件导入系统,但尚未进行验证。

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客服
客服
  • 基于进行MATLAB-Diffraction-Efficiency-Calculator: 这是快速,...
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    这段描述似乎混合了不同的内容,所以我假设您想要一个关于基于亮度进行图像分割的MATLAB代码简短介绍。以下是针对这个主题的50字左右的简介: 这是一个用于基于亮度值对图像进行自动分割的MATLAB程序集,适用于图像处理和分析任务。 以下是一些快速的Matlab代码示例,可用于计算全息图的衍射效率。使用此程序前,请先拍摄记录下全息图和其后剩余光线的照片,并将照片导入到代码中。 在开始之前确定您的误差值并将其输入至代码内。运行该程序时,在图像上选择两个点:首先左键单击一个位置,然后右键点击另一个位置以绘制一条线段。通过这种方式可以测量光的平均亮度分布情况。 随后,请将图表缩放到0,并且需要计算出衍射部分与剩余光线的比例来获得最终的结果——即全息图的衍射效率值。 该代码版本包括了初始测试图片和文件上传方式的改进,用户现在可以通过系统自带浏览器直接选取所需的图像。此外还添加了一些用于处理这些影像数据的基本滤波器功能以增强计算结果的质量与准确性。 请注意,尽管数值形式查看衍射效率的功能已被暂时移除(由于我们还在探索如何更直观地展示这一信息),但您仍然可以使用早期版本的代码来获取相应的数字输出;这部分应该兼容当前使用的文件导入机制。
  • MATLAB提升
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    本教程详细介绍使用MATLAB编程语言进行图像处理,重点讲解如何通过调整图像像素值来增强图片的整体亮度。适合初学者和中级用户学习实践。 图像亮度增强可以通过应用各种非线性函数变换来实现,例如幂函数、指数函数和对数函数。此外,还可以使用直方图均衡化方法进行处理。
  • MATLAB_CT中肺部__
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    本研究利用MATLAB编写算法,专注于医学CT图像中的肺部分割技术,旨在准确提取并分析肺部实质区域。 从CT图像中分割肺部涉及多种分割方法,最终获取mask。
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    本项目利用C++语言,在OpenCV框架下开发了图像分割算法。通过编写高效、精确的代码来处理和分析数字图像,实现了对目标区域的有效分离与识别。 在OpenCV环境下使用C++对图像进行分割的代码示例包括了多种不同的分割方法以及金字塔分割技术。
  • 提升:利单滤镜增强-MATLAB开发
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    本文介绍了使用MATLAB开发的一种方法,通过应用简单的滤镜来提高灰度图像的整体亮度,以达到优化视觉效果的目的。 这些函数的工作原理是从原始图像中减去所谓的背景图像的滤波版本来获得校正后的结果。背景图像是经过处理包含了照明梯度的图片,因此可以用来修正原图中的光照不均问题。但需要注意的是,该功能仅适用于灰度图像,并且如果前景比背景更亮或更暗,则需要用户手动调整参数。 在过滤器的选择上,这里使用了两种最简单的类型:最小值和最大值滤波器。这两种类型的滤波器为每个像素赋予一个新值,这个新值是该像素周围邻域中的最大或最小的数值。因此通过选择合适的邻域或者结构元素可以得到很好的校正效果。 以下是代码示例的一部分内容: ```matlab I = imread(printedtext.png); SE = strel(rectangle,[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,dark,0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.); ``` 要查看代码的实际运行效果,只需下载相关文件并在包含该函数的路径中执行上述几行命令。
  • MATLAB (mo_2_3.m3)
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    本段代码为图像分割任务设计,采用MATLAB语言编写。文件mo_2_3.m3包含了必要的算法和函数,用于高效地处理并分析图像数据,实现精准的像素分类与区域划分。 如果有用请点赞分享。原文章讨论了如何在平台上发布技术博客,并提供了相关技巧和建议。文中强调了撰写高质量内容的重要性以及与读者互动的方法,同时提到了利用平台资源提升个人品牌的价值。 重写后的内容去除了原文中的联系方式、链接等信息,仅保留核心观点和技术分享部分。希望对需要了解如何有效使用的朋友们有所帮助。
  • MATLAB
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    本段落提供关于MATLAB环境下进行图像分割实验的相关代码和详细注释。旨在帮助学习者掌握基本的图像处理技术,并应用于实际问题解决中。 边缘检测: 1. 使用Roberts、Prewitt、Sobel梯度算子对图像文件lena_gray.jpg进行边缘检测。调整edge函数中的T值(阈值)和dir参数,观察不同设置下的结果变化。 2. 选取某一个具体的梯度算子,确定其默认的T值,并分别将该值设为大于或小于默认值的情况下重新执行边缘检测实验并记录结果,进行对比分析。 3. 分别利用上述三个梯度算子及LOG算子对图像文件进行边缘检测。比较不同算法下所获得的边缘宽度和效果。 阈值分割: 1. 读取并显示原始图像fenge.jpg、laser.jpg以及rice.bmp; 2. 编写程序实现自定义阈值分割,并展示处理后的图像,同时返回选定的最佳阈值。 3. 利用系统提供的OTSU方法进行自动阈值选择和图像分割,同样输出结果图及最佳阈值。 4. 根据原图的灰度直方图手动设定多个合理的阈值实现全区域内的二值化处理,并展示最终效果; 5. 将所有步骤的结果在同一窗口内显示并讨论不同方法之间的差异。
  • matlab中canopy_kmeans
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    本简介介绍了一段使用MATLAB编写的canopy_kmeans算法进行图像分割的代码。该方法结合了canopy和k-means聚类技术,有效提升了图像处理效率与精度。 亲测有效,并附有图片。该方法可以读取图片文件,自动选取聚类中心和确定聚类数量。通过调整T1、T2参数,可适用于彩色图和灰度图的处理。
  • Python
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    这段代码使用Python语言实现了对图像进行分割的功能,适用于图像处理和计算机视觉相关项目。 图像分割的Python实现代码采用了最小生成树和聚类技术。