Matlab 图像的邻域和块操作

图像的邻域操作是指输出图像的像素点取值，由输入图像的某个像素点及其邻域内的像素，通常像素点的邻域是一个远小于图像本身尺寸、形状规则的像素块，如2×2，3×3正方形、2×3矩形等，或者近似圆形的多边形。在Matlab中，提供了几个实现邻域操作的函数： 通用滑块邻域操作函数：nlfilter()，语法包括： B = nlfilter(A, [m n], fun)：输入灰度图像...

快速图像块的匹配算法

在一块大图片中查找其中的一块小图片，我已经把其内容的内存块取出，写了一个最笨的匹配算法，4层嵌套循环逐个象素比较，能正确找到图片位置，但速度很慢（在1024*1280图片中查找16*16图片，极端情况下要比较(1024-16)*(1280-16)*16*16次，在800Mhz电脑上需要3秒，需求起码要快10倍）。哪位大哥能推荐一款快速的算法吗？非常感谢！

matlab实现图像块操作

用matlab实现图像的分块操作，并显示每一块图像

图像块清晰度判断

图像块清晰度的判断-拉普拉斯边缘检测，matlab代码，希望对大家有用

java 图像块查找

package utils; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * Description: 图片比对，比如一个图片中用红色标记出一个图块，就可在源图片中检查是否存在该图块 * auth

图像取块

if len(input_.shape) == 3: h, w, _ = input_.shape else: h, w = input_.shape #步长，取块，子图像块 for x in range(0, h-config.image_size+1, config.stride): for y in range(0,...

连续计算图像块

图像处理过程中，熵编码的计算。在输出结果中，还可以连续得到所要的数据，更加方便有利。

有关图像块分类

我想对5万幅8×8大小的图像块进行聚类，采用的是计算分形维数的方法，可是由于图像块数量太大，耗时挺长，估计用我编的计算分维的程序，完成任务大约要超过10分钟的时间，请问这里有没有一种快速的计算分维的方法。或者能有什么其他的比较快速的方法，能够将这5万幅图像进行聚类，本人在这里感谢您了。

黑白图像—————— 八连块

八连块 【题目】：              输入一个n*n的黑白图像（1表示黑色，0表示白色），任务是统计其中八连块的个数。如果两个黑格子有        公共边或者公共顶点，就说它们属于同一个八连块。如下图6-11表示3个八连块。 【分析】             通过题目要求，定义8方向数组，运用搜索来确定有几个八连块，搜索查找，     查找过的进行标记，保证不会重复查

matlab 像素点生成图像

生成黑白图像 data=[172 179 184 184 178 178 177 173 171 174 177 178 176 169 165 161 163 161 180 205 201 183 171 177 178 180 194 101 55 65 60 47 55 65 63 59 58 63 57 52 90 105 117 122 130 143 153 157 163 17...

图像块分类

将一幅图像中每一个图像块进行分类，分为光滑块和非光滑块。

图像切割成若干个小图像块OpenCV

图像处理过程中，可能需要将一副大图片分割成若干个小的图像块，以进行下一步操作

关于MATLAB图像卷积

以下是卷积代码，是根据Graphics一篇论文“Motion Without Movement”中的算法写的，但是图像卷积后严重失真，画面看起来几乎成了黑白二值图像。谁能帮忙看看，感激不尽rnrn%--------------------rn%main functionrn%--------------------rnimg = imread('gh2.bmp');rnimage = rgb2gray(img);rntheta_input = 240.0;rnadditional_theta = theta_input + 90;rnw = 2*pi;rnt = 0.5;rnrn[G2a, G2b, G2c] = imgG2Init(image);rn[H2a, H2b, H2c, H2d] = imgH2Init(image);rnrn[G2_theta] = imgG2theta(G2a, G2b, G2c, theta_input);rn[H2_theta] = imgH2theta(H2a, H2b, H2c, H2d, theta_input);rn[G2_additional_theta] = imgG2theta(G2a, G2b, G2c, additional_theta);rnfor frame = 1:60rn result = cos(w*t)*G2_theta + sin(w*t)*H2_theta-G2_additional_theta;rn imshow(result);rn for j=1:9999rn a = j;rn end;rn t = t + 0.09;rnendrn以上是主函数，下面贴出几个用到的函数：rn% Interpolation functions (note that theta is in radians):rn% G2_ka = cos(theta)^2;rn% G2_kb = -2*cos(theta)*sin(theta); rn% G2_kc = sin(theta)^2; rn%rn% G2 at theta is defined as follows:rn% G_2 = G2_ka*G2a + G2_kb*G2b + G2_kc*G2crnfunction [G2a, G2b, G2c] = imgG2Init(img)rn rn F1_G2 = [ 0.0094 0.1148 0.3964 -0.0601 -0.9213 -0.0601 0.3964 0.1148 0.0094];rn F2_G2 = [ 0.0008 0.0176 0.1660 0.6383 1.0 0.6383 0.1660 0.0176 0.0008];rn F3_G2 = [-0.0028 -0.0480 -0.3020 -0.5806 0.0 0.5806 0.3020 0.0480 0.0028]; rn rn G2a = conv2(F1_G2,F2_G2,img,'same');rn G2b = conv2(F3_G2,F3_G2,img,'same');rn G2c = conv2(F2_G2,F1_G2,img,'same');rnrn% - Assumption: theta given in degreesrnfunction [G2_theta] = imgG2theta(G2a, G2b, G2c, theta_input)rnsyms thetarnrn% --- G2 interpolation functions ---rnG2_ka = cos((pi/180)*theta)^2;rnG2_kb = -2*cos((pi/180)*theta)*sin((pi/180)*theta); rnG2_kc = sin((pi/180)*theta)^2;rn% --- rnrnG2_theta = subs(G2_ka,theta_input)*G2a...rn + subs(G2_kb,theta_input)*G2b...rn + subs(G2_kc,theta_input)*G2c; rnrnrn% Interpolation functions (note that theta is in radians):rn% H2_ka = cos(theta)^3; rn% H2_kb = -3*(cos(theta)^2)*sin(theta);rn% H2_kc = 3*cos(theta)*(sin(theta)^2);rn% H2_kd = -sin(theta)^3;rn%rn% H2 at theta is defined as follows:rn% H_2 = H2_ka*H2a + H2_kb*H2b + H2_kc*H2crnfunction [H2a, H2b, H2c, H2d] = imgH2Init(img)rnrnF1_H2 = [-0.0098 -0.0618 0.0998 0.7551 0.0 -0.7551 -0.0998 0.0618 0.0098];rnF2_H2 = [ 0.0008 0.0176 0.1660 0.6383 1.0 0.6383 0.1660 0.0176 0.0008];rnF3_H2 = [-0.0020 -0.0354 -0.2225 -0.4277 0.0 0.4277 0.2225 0.0354 0.0020];rnF4_H2 = [ 0.0048 0.0566 0.1695 -0.1889 -0.7349 -0.1889 0.1695 0.0566 0.0048];rnrnrnH2a = conv2(F2_H2,F1_H2,img,'same');rnH2b = conv2(F3_H2,F4_H2,img,'same');rnH2c = conv2(F4_H2,F3_H2,img,'same');rnH2d = conv2(F1_H2,F2_H2,img,'same');rnrn% - Assumption: theta given in degreesrnrnfunction [H2_theta] = imgH2theta(H2a, H2b, H2c, H2d, theta_input)rnsyms thetarnrn% --- H2 interpolation functions ---rnH2_ka = cos((pi/180)*theta)^3; rnH2_kb = -3*(cos((pi/180)*theta)^2)*sin((pi/180)*theta);rnH2_kc = 3*cos((pi/180)*theta)*(sin((pi/180)*theta)^2);rnH2_kd = -sin((pi/180)*theta)^3;rn% ---rnrnH2_theta = subs(H2_ka,theta_input)*H2a...rn + subs(H2_kb,theta_input)*H2b...rn + subs(H2_kc,theta_input)*H2c...rn + subs(H2_kd,theta_input)*H2d;

matlab图像边缘检测sobel算子梯度图像

这是华中科技大学数字图像处理课程的作业，涉及图像边缘检测、手动实现sobel算子和prewitt算子，梯度图像的生成，街区距离的计算

用图像的块的极大值对图像进行处理

clc; clear all; close all; img=imread('C:/lena.jpg'); [m n]=size(img); I=zeros(m,n); for i=2:m-1 for j=2:n-1 % sum=0; % for k=-1:1 % for p=-1 :1 % sum=s

MATLAB图像视频处理学习之基于块的运动估计

  本章所有的基础函数包在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/8761-block-matching-algorithms-for-motion-estimation可以找到。

Matlab查找图像块在原图中的位置

给定一个图像块，找出它在原图中的位置，无缩放，无旋转 Matlab close all; clear all; clc; im = imread('dog1.jpg'); im=imresize(im,0.5); figure; imshow(im); [m,n,c]=size(im); im = im2double(im); [c, r] = ginput(1); c

矩阵的卷积运算图解与MATLAB图像卷…

卷积操作算法，在计算机领域多用于减少图像复杂度从而降低计算负担，在图像上具有处处不变性。 一.卷积的计算 卷积核（模版）x卷积对象矩阵 二.MATLAB下的卷积图像处理 核x图像 %读取图片 I=imread('img03.jpg'); %图像锐化核 x1=[-1 -1 -1;  -1 9 -1;  -1 -1 -1]; %浮雕化核叠加 x2=[-1 -1

取图像中的像素点

src为读取的Mat类型图像 像素点的像素值：src.at<uchar>(i, j) 像素点的RGB通道，k值对应着不同的通道：(uchar)src.at<Vec3b>(i, j)[k]

基于kmeans图像块分类

用matlab自带函数kmeans对一幅图像的8*8图像块分类

基于图像块的运动估计matlab代码

基于图像块的运动估计matlab代码

非重叠图像块操作

全面系统的学习MATLAB在图像处理中的应用

图像块处理的快速算法

全面系统的学习MATLAB在图像处理中的应用

基于样本块的图像修补

图像处理比较基层的相关算法：基于样本块的图像修补。

5 图像的邻域和块操作

在很多图像处理过程中，对图像分块操作而不是同时处理整幅图像的方法是非常通用而且有效的，尤其是在后面章节中将要介绍的图像滤波和图像形态学操作中有很重要的应用。相比全图像操作，图像分块操作至少有以下 3 个优点：             • 节省运算时占用的存储空间；             • 降低计算的复杂性，提高处理速度；             • 充分考虑图像的局部特性。

图像取块函数patch

用于输入一个图像，然后对图像具体位置取块

[代码记录] 图像双线性插值+取块

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:我非不忧伤 import os import cv2 import numpy as np from tqdm import tqdm # 路径 PATH = 'baocun/' PATH_0_5 = '0.5/' PATH_1_2 = '1.2/' PATH_1_5 = '1.5/' ...

patch matching 图像块匹配算法

入实验室后，我读的第一篇paper是：Needle-Match: Reliable Patch Matching under High Uncertainty，其中涉及到了patch相似度匹配，作为一个新人我对此没有任何基础，我完全不懂如何匹配出相似的patch,当时在网上也没有找到说的很清楚的参考资料，经过两周的学习和matlab仿真,我简单讲讲如何找出一幅图中相似的p块和q块，这都是很简单的知识，仅仅献给初学者（若有错误欢迎指正）： 在一幅512*512的灰度图中，以3x3的patch为例，在全图匹配

图像的梯度

在数学中，用导数来表示函数的变化率，而梯度是一个有大小和方向的矢量，指向函数值变化最快的方向。同样我们可以将一幅图像，看成一二维的函数f（x,y）,那么该图像在x,y方向的梯度记作Gx,Gy。f(x,y)是离散的，所以梯度以连续两点的差来进行计算，如下： Gx=f(x+1，y)-f(x,y); Gy=f(x,y+1)-f(x,y); 而对于x,y方向上的梯度 由于该公式有平方又有开放，通常...

图像卷积

这几天在进行其它运算时突然发觉自己对于卷积的概念和运算有一些陌生，重新复习一下。 目录 图像卷积概念 图像卷积数学公式 图像卷积注意事项 图像卷积算法实现 图像卷积概念 参考： Convolution Kernel (image processing) 图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段， 图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻...

图像的卷积

加权和： 相关算子（Correlation Operator) 定义：, 即 ，其中ｈ称为相关核(Kernel). 　　 步骤： 1）滑动核，使其中心位于输入图像g的（i，j）像素上 2）利用上式求和，得到输出图像的（i，j）像素值 3）充分上面操纵，直到求出输出图像的所有像素值 　　例： A = [17 24 1 8 15  2

matlab鼠标定位图像中像素点的坐标

命令窗口输入： mainf=imshow('C:/XXXXXXXX/Desktop/1.png'); impixelinfo; 在图片上移动鼠标即可查看。 如图：

matlab 进行图像边缘检测

matlab 进行图像边缘检测，自己写的程序，效率较高，供大家参考

图像进行直方图均衡化 MATLAB

对图像进行直方图均衡化，从而达到增强图像的目的，观察图像直方图的前后变化。

matlab图像进行变换

 线性点运算 a=imread('20151130101641521.tif'); subplot(231); imshow(a); title('原始图像'); b1=a+45; %灰度值增加45 subplot(232); imshow(b1); title('灰度值增加'); b2=a*1.35; %图像对比度增大 subplot(233); imshow(b2); title('...

图像的数据文件 到 矩阵图像的转换

.bmp .jpg格式的图像的数据文件,如和转换到矩阵形式rn谢谢

图像像素点读取和赋值

//取IplImage图像像素值 int main() {     IplImage* src = cvLoad("filename",0); //-1默认读取原通道，0 灰度图，1彩色图     if(src!=0)     {         for(int i=0;i<src->height;i++)         {             uchar* pixel = (...

图像的像素点RGB提取

最近在做一个彩色图像二值化的，但是不知道JAVA中怎么提取像素的R-G-B值像像素值，望各路神仙可以帮帮忙，谢谢！有java源代码最好了。！！！

图像的像素点获得matlab程序

可测试像素点的matlab程序 % 主函数 clear global c; for k=1:6 clear global a; clear global i; clear n fn; global a; global i; global c; global p; p = 1; i = 1; % a(:,:)=[]; % b(:,:,:)=[]; n=int2str(k); fn=strcat(n,'.jpg');

matlab里的图像处理函数

一、imfinfo函数——查看图像文件信息，注意参数是文件路径和文件名，不是图像对应的矩阵。 >> imfinfo('C:\Users\zhulf\Desktop\1.jpg') ans =             Filename: 'C:\Users\zhulf\Desktop\1.jpg'         FileModDate: '19-Apr-2015 08:40:54'...