径向向外增加过滤强度

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这个示例展示了如何创建和应用强度向外径向增加的过滤器。

读取并显示图像。

我= imread (“peppers.png”）;I = im2double(我);imshow(我)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

使用标准偏差为2的高斯过滤器创建一个模糊的图像副本。

Iblurred = imgaussfilt(我,2);imshow (Iblurred)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

创建一个权重图像作为相同大小的高斯滤波器的图像。要增加图像中尖锐的部分，请增加值filterStrength．

filterStrength = 50;重量= fspecial (“高斯”,(我,1)大小(我,2)),filterStrength);imshow(重量、[])

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

将权重图像归一化到范围[0,1]重新调节函数。

重量=重新调节(重量);

创建一个加权模糊图像，它是原始图像和模糊图像的加权和。MATLAB自动复制每个R, G和B颜色通道的权重矩阵。

IweightedBlurred = I.*weights + Iblurred.*(1-weights);

显示结果。图像的中心是清晰的，而径向向外变得更加模糊。要增加图像中尖锐的部分，请增加值

imshow (IweightedBlurred)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

得到图像的大小。

sizex =大小(我,2);sizey =大小(我,1);

指定插图的中心。

xcenter =大小(我,2)/ 2;ycenter =大小(我,1)/ 2;

定义曲面的x和y坐标。

(X, Y) = meshgrid ((1: sizex) -xcenter (1: sizey) -ycenter);

定义从中心到每个(x,y)坐标的半径。

R2 = x ^2 + y ^2;

定义权重函数为R的倒数，其范围为[0,1]。

R2 =重新调节(R2);重量= (1-R2);imshow(权重)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

对图像应用加权函数并显示结果。

I2 = i *权重;imshow (I2)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

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