主要内容
Imlincomb.
图像的线性组合
句法
描述
例子
使用线性组合缩放图像
将图像读入工作区。
我= imread（'cameraman.tif'）;
使用线性组合中的1.5系数缩放图像。
j = imlincomb（1.5，i）;
显示原始图像和处理的图像。
imshow（i）
图imshow（j）
形成零值的差分图像移至128
将图像读入工作区。
我= imread（'cameraman.tif'）;
创建图像的低通滤波副本。
j = uint8（filter2（fspecial（'高斯'）， 一世））;
使用线性组合查找差异图像并将零值移至128一世和j。
k = imlincomb（1，i，-1，j，128）;％k（r，c）= i（r，c） - j（r，c）+ 128
显示产生的差异图像。
imshow（k）
添加两个图像并使用线性组合指定输出类
阅读两个灰度uint8.图像到工作区。
我= imread（'rice.png'）;j = imread（'cameraman.tif'）;
使用线性组合添加图像。将输出指定为类型uint16避免截断结果。
k = imlincomb（1，i，1，j，'uint16'）;
显示结果。
imshow（k，[]）
比较平均图像的方法
此示例显示嵌套呼叫之间的差异和在执行图像上执行一系列算术操作时使用线性组合。为了说明如何Imlincomb.在截断结果之前执行所有算术运算，比较计算两个数组的平均值的结果，X和y，使用嵌套算术功能和使用Imlincomb.。
创建两个数组。
x = UINT8（[255 0 75; 44 225 100]）;Y = UINT8（[50 50 50; 50 50 50]）;
使用嵌套算术函数的平均阵列。计算返回的平均值Z（1,1）， 功能恕添加255和50并在将结果转到之前截断结果为255Imdivide.。平均返回Z（1,1）是128。
z = Imdivide（imadd（x，y），2）
z =2x3 uint8矩阵128 25 63 47 128 75
相比之下，Imlincomb.以双重精度执行添加和划分，只会截断最终结果。平均返回Z2（1,1）是153。
z2 = imlincomb（.5，x，.5，y）
z2 =2x3 uint8矩阵153 25 63 47 138 75
输入参数
输出参数
提示
扩展能力
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