暫時只支持jpeg2000支持的 cdf97 和spline53 可以這樣來測試： x=imread( E:\study\jpeg2000\images\lena.tif ) ％ see the decomposition coefficients y=wavelift(x, 1, spl53 ) using spline 5/3 wavelet figure subplot(1,2,1) imshow(x) subplot(1,2,2) imshow(mat2gray(y)) ％ see the reconstruction precision yy=wavelift(x, 5) using cdf 9/7 wavelet ix=wavelift(yy,-5) inverse sum(sum((double(x)-ix).^2))
標簽： 2000 imageslena studyjpeg imread
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：懶龍1988
附錄MATLAB 圖像處理命令 1．applylut 功能： 在二進制圖像中利用lookup 表進行邊沿操作。 語法： A = applylut(BW,lut) 舉例 lut = makelut( sum(x(:)) == 4 ,2) BW1 = imread( text.tif ) BW2 = applylut(BW1,lut) imshow(BW1) figure, imshow(BW2) 相關命令： makelut 2．bestblk 功 舉例
標簽： applylut lut MATLAB lookup
上傳時間： 2015-09-08
上傳用戶：gundamwzc
％ 文件名：randlsbget.m ％ 程序員:余波 ％ 編寫時間:2007.6.25 ％ 函數功能: 本函數將完成提取隱秘于上的秘密信息 ％ 輸入格式舉例:result=( scover.jpg ,56, secret.txt ,2001) ％ 參數說明: ％ output是信息隱藏后的圖象 ％ len_total是秘密信息的長度 ％ goalfile是提取出的秘密信息文件 ％ key是隨機間隔函數的密鑰 ％ result是提取的信息 function result=randlsbget(output,len_total,goalfile,key) ste_cover=imread(output) ste_cover=double(ste_cover) ％ 判斷嵌入信息量是否過大 [m,n]=size(ste_cover) frr=fopen(goalfile, a ) ％ p作為信息嵌入位計數器將信息序列寫回文本文件 p=1 ％ 調用隨機間隔函數選取像素點 [row,col]=randinterval(ste_cover,len_toal,key) for i=:len_toal if bitand(ste_cover(row(i),col(i)),1)==1 fwrite(frr,1, bit1 ) result(p,1) else fwrite(frr,0, bit1 ) result(p,1)=0 end if p==len_total break end p=p+1 end fclose(frr)
標簽： randlsbget result scover 2007
上傳時間： 2015-11-10
上傳用戶：yzhl1988
這兩天著迷goolge earth抓圖，編寫了一個拼圖的程序，主要是用到了imread imwrite和對話框幾個知識點，很簡單的。
上傳時間： 2015-12-25
上傳用戶：xc216
自適應動態(tài)閾值分割 matlab實現(xiàn)，example： i=imread（ xxx ） thresh-tool(i)
上傳時間： 2016-06-24
上傳用戶：時代電子小智
實驗目的 本次實驗與書中第二章及3.2節(jié)的部分內容有關，包括以下幾個部分： （1）開始使用MATLAB （2）顯示圖像，理解圖像的模型 （3）使用圖像的不同格式，理解圖像壓縮的意義 （4）對圖像做簡單的操作 本次實驗需要熟練使用以下幾個MATLAB命令： imread, imwrite, imshow,figure
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：hzy5825468
在頻域對指紋圖像進行增強，也適用于其他圖像，在“imread( )”語句中更改您所需增強的圖像即可。
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：1109003457
I=imread('fig1.jpg');%從D盤名為myimages的文件夾中讀取。格式為jpg的圖像文件chost J=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);%給圖像加入均值為0，方差為0.02的淑鹽噪聲 subplot(2,4,1); imshow(I); title('原始圖像'); subplot(2,4,2); imshow(J); title('加入椒鹽噪聲之后的圖像'); %h=ones(3,3)/9; %產生3 × 3的全1數組 %B=conv2(J,h); %卷積運算 %采用MATLAB中的函數對噪聲干擾的圖像進行濾波 Q=wiener2(J,[3 3]); %對加噪圖像進行二維自適應維納濾波 P=filter2(fspecial('average',3),J)/255; %均值濾波模板尺寸為3 K1=medfilt2(J,[3 3]); %進行3 × 3模板的中值濾波 K2= medfilt2(J,[5 5]); %進行5 × 5模板的中值濾波 K3= medfilt2(J,[7 7]); %進行7 × 7模板的中值濾波 K4= medfilt2(J,[9 9]); %進行9 × 9模板的中值濾波 %顯示濾波后的圖像及標題 subplot(2,4,3); imshow(Q); title('3 × 3模板維納濾波后的圖像'); subplot(2,4,4); imshow(P); title('3 × 3模板均值濾波后的圖像'); subplot(2,4,5); imshow(K1); title('3 × 3模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,6); imshow(K2); title('5 × 5模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4, 7); imshow(K3); title('7 × 7模板的中值濾波的圖像'); subplot(2,4,8); imshow(K4); title('9 × 9模板的中值濾波的圖像');
上傳時間： 2016-06-02
上傳用戶：wxcr_1
1. 在MATLAB中，分別對灰度圖、真彩色圖、索引彩色圖，實現(xiàn)圖像的讀入、顯示等功能。 2. 將真彩色圖、索引彩色圖轉為灰度圖，并保存到硬盤自己的文件夾下。 3. 如果按下面的操作讀入索引彩色圖像，請說明X、MAP兩個矩陣中是如何保留圖像中RGB彩色信息的。 [X,MAP]=imread(‘文件名’,‘格式’)； 答：代碼中X為讀出的圖像數據，MAP為顏色表數據（或稱調色板，亦即顏色索引矩陣，對灰度圖像和RGB彩色圖像，該MAP為空矩陣）。一幅像素為m*n的RGB彩色圖像（m,n為正整數，分別表示圖像的高度和寬度），可以用m*n*3的矩陣來形容，3層矩陣中的每一個元素對應紅、綠、藍的數值，紅綠藍是三原色，可以組合出所有的顏色。 4，（提高題）實現(xiàn)真彩色圖像的讀入，請分R、G、B三個通道分別顯示該圖像的紅、綠、藍色圖像。
標簽： Matlab 數字圖像 處理技術 運行環(huán)境
上傳時間： 2017-05-10
上傳用戶：mouroutao
簡單的實現(xiàn)JPEG圖像壓縮編碼方法一 clear all; RGB=imread('C:\Users\Administrator\Desktop\123.bmp');%讀取內存中bmp格式的彩色圖像 I=rgb2gray(RGB);%將彩色圖像轉換為灰度圖像 I1=im2double(I);%將圖像變換為雙精度格式 T=dctmtx(8);%處理后返回一個8*8階的DCT矩陣 B1=blkproc(I1,[8 8],'P1*x*P2',T,T');%對圖像的每個8*8子塊應用矩陣式‘P1*x*P2(像素塊的處理函數，x是形式參數)進行處理，P1=T，P2=T’ mask=[1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ];%選取10個DCT系數重構圖像(DCT具有能量集中的性質，數據集中在左上角，故進行圖像壓縮時離散余弦變換矩陣可以舍棄右下角的高頻數據) B2=blkproc(B1,[8 8],'P1.*x',mask);%舍棄每個塊中的高頻系數，達到壓縮的目的 I2=blkproc(B2,[8 8],'P1*x*P2',T',T);%余弦反變換，重構圖像 subplot(2,2,1);imshow(RGB);%原彩色圖像 subplot(2,2,2);imshow(I);%灰度圖像 subplot(2,2,3);imshow(I1);%雙精度灰度圖像 subplot(2,2,4);imshow(I2);%重構圖像
標簽： matlab
上傳時間： 2018-03-15
上傳用戶：wlmelody
