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当地的形象
J = rangefilt(我)
nhood J = rangefilt(我)
例子
J= rangefilt (我)返回的数组J,每个输出像素包含范围值(−最大值最小值)周围的3×3小区对应的输入图像的像素我。
J= rangefilt (我)
J
我
J= rangefilt (我,nhood)返回本地范围的形象我使用指定的小区,nhood。
J= rangefilt (我,nhood)
nhood
全部折叠
读一个图像到工作区中。
我= imread (“liftingbody.png”);
过滤的图像。的rangefilt函数返回一个数组,其中每个输出像素包含范围值(最大值-最小值)周围的3×3小区对应的输入图像的像素。
rangefilt
J = rangefilt(我);
并排显示原始图像和过滤后的图像。
imshowpair (I, J,“蒙太奇”)
这个例子展示了如何检测区域的纹理图像使用纹理过滤功能
读一个图像到工作区中显示它。在图中,背景是smooth-there灰度值的变化很少。在前台,表面轮廓的硬币表现出更多的纹理。在这幅图像中,前景像素有更多的可变性,从而更高的范围值。
我= imread (“eight.tif”);imshow(我)
过滤的图像rangefilt功能和显示结果。范围过滤使硬币的边缘和轮廓清晰可见。
K = rangefilt(我);图imshow (K)
读一个图像到工作区中,显示它。
我= imread (“circuit.tif”);imshow(我);
定义一个社区。在这个例子中,社区返回一个较大的值,当有一个大区别像素值的左和右输入像素。过滤不考虑输入像素像素之上和打击。因此,这个社区强调垂直边缘。
nhood = (1 1 1);
使用这个社区执行范围过滤操作。相比之下,3×3的邻居也使用默认的执行范围过滤。比较结果。
J = rangefilt(我nhood);K = rangefilt(我);图imshowpair (J, K,“蒙太奇”);标题(范围使用指定的左邻右舍(左)和默认过滤(右));
结果使用指定的社区强调垂直边缘,如预期。相比之下,默认的过滤器是对边缘方向不敏感。
图像过滤,指定为一个数值数组的维度。
数据类型:双|uint8|uint16|uint32|逻辑
双
uint8
uint16
uint32
逻辑
真正的(3)
社区,指定为一个逻辑或包含0和1的数字数组。的大小nhood必须在每个维度是奇数。rangefilt决定了社区的中心元素地板(大小(NHOOD) + 1) / 2)。
地板(大小(NHOOD) + 1) / 2)
指定的其他形状,如磁盘,使用strel函数创建一个结构化元素的对象所需的形状。然后,从结构化元素对象的提取附近社区财产。
strel
社区
数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑
单
int8
int16
int32
int64
uint64
过滤后的形象,作为数字数组,返回相同的大小和类图像作为输入我,除了带符号整数数据类型。签署的输出类数据类型对应的无符号整数数据类型。例如,如果类的我是int8,那么类的J是uint8。
rangefilt使用形态函数imdilate和imerode确定最大和最小值在指定的社区。因此,rangefilt使用填充这些形态功能的行为。
imdilate
imerode
stdfilt
entropyfilt
getnhood
offsetstrel
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