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1、%Asimpleprogramforpseudocolouring%Theprogramconvertsagraylevelimage(0-256)(singlelayer)topseudocolorimage(3layer)%byalteringtheconditionsandvalues,Ucancreatemoreperfectpseudocolorimage.clc;clearall;im=input('Enterthefilename(graylevelimage):','s');k=imread(im);[xyz]=size(k);%zshouldbeoneforthei
2、nputimagek=double(k);fori=1:xforj=1:yifk(i,j)>=0&k(i,j)<50m(i,j,1)=k(i,j,1)+5;m(i,j,2)=k(i,j)+10;m(i,j,3)=k(i,j)+10;endifk(i,j)>=50&k(i,j)<100m(i,j,1)=k(i,j)+35;m(i,j,2)=k(i,j)+28;m(i,j,3)=k(i,j)+10;endifk(i,j)>=100&k(i,j)<150m(i,j,1)=k(i,j)+52;m(i,j,2)=k(i,j)+30;m(i,j,3)=k(i,j)+15;endifk(i,j)>
3、=150&k(i,j)<200m(i,j,1)=k(i,j)+50;m(i,j,2)=k(i,j)+40;m(i,j,3)=k(i,j)+25;endifk(i,j)>=200&k(i,j)<=256m(i,j,1)=k(i,j)+120;m(i,j,2)=k(i,j)+60;m(i,j,3)=k(i,j)+45;endendendfigure,imshow(uint8(k),[]);figure,imshow(uint8(m),[]);这是我的代码，想实现逆滤波，但结果不对，不知道问什么。matlab2009-12-0221:53:32阅读63评论0 字号：大中小 订阅clear
4、closeallJ=imread('111.bmp');I=rgb2gray(J);imshow(I);a=0.1,b=0.1,T=1;[m,n]=size(I);ifm>nmax=m;I(:,n+1:m)=0;elsemax=n;I(m+1:n,:)=0;endH=zeros(max,max);foru=1:maxforv=1:maxj=3.1415926*(u*a+v*b);H(u,v)=T*sin(j)*exp(-i*j)/j;endendG=fft2(double(I));F2=G.*(inv(H));F3=ifft2(double(F2));imwrite(F3,'wien
5、er.bmp');figure,imshow(F3);一个计算矩阵中相同个数的问题matlab2009-11-2822:23:14阅读33评论0 字号：大中小 订阅现在有这样一个问题得到图象的灰度图象之后,计算每个像素点的邻域均值现在希望计算图象中像素点的灰度值和其邻域均值均相等的像素点的个数我的原有程序如下im_hue=imread('001.jpg');im_gray=rgb2gray(im_hue);%得到彩色的图片以及相应的灰度图片im_mean=fix(filter2(fspecial('average',3),im_gray));%计算图片的邻域灰度均值[im_r,im
6、_c]=size(im_gray);%计算灰度图片的大小value_im=zeros(im_r*im_c,2);%存储灰度图片像素的灰度值及其邻域灰度均值value_im(:,1)=reshape(im_gray,im_r*im_c,1);%存储灰度图片像素的灰度值并改变矩阵的形式为列向量value_im(:,2)=reshape(im_mean,im_r*im_c,1);域灰度均值并改变矩阵的形式为列向量im_gray_tmp_2d_entroy=zeros(256,256);%存储灰度图片特征二元组(i,j)出现的频数%计算灰度图片特征二元组(i,j)出现的频数fori=0:25
7、5forj=0:255im_gray_tmp_2d_entroy(i+1,j+1)=size(find(value_im(:,1)==i&value_im(:,2)==j),1)/(im_r*im_c);%计算存储灰度图片特征二元组(i,j)出现的频数endend主要是上面这个循环花费的时间代价太大希望高手指点优化的程序谢谢《数字图像处理》matlab2009-11-2411:29:02阅读50评论0 字号：大中小 订阅针对给出的图像（moon.tif）
