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2025-03-03 03:57本頁面
【正文】 d為 nearest(默認(rèn) )(最近鄰揑值 )bilinear(雙線性揑值 )bicubic(三線性揑值 ) ? imrotate(A,angle,method) ? 圖像逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)， angle為角度 ? imcrop(A,rect) ? 圖像剪切，其中 rect為 [x y width height] ? imhist(): 圖像直方圖計(jì)算和顯示 ? histeq(): 直方圖均衡化 ? imnoise(): 圖像中添加噪聲 ? …… 5 圖像處理 ?圖像變換： ? fft2(傅里葉變換 )、 dct2(離散余弦變換 )、radon(Radon變換 )、ifft2/idct2/iradon…. ?圖像類型轉(zhuǎn)換 ? rgb2gray(彩色轉(zhuǎn)灰度 )、 im2bw(轉(zhuǎn)為 2值圖像 ) ?空域?yàn)V波 ? filter2(線性平滑濾波 )、 wiener2(維納濾波 )、 ? Medfilt2(中值濾波 )…… ?邊緣檢測 edge()：提供 6種檢測方法 ? Sobel method ? Prewitt method ? Roberts method ? Laplacian of Gaussian method ? zerocross method ? Canny method 5 其他圖像處理與題 ? 圖像分割 ? 將圖像分割成多個(gè)區(qū)域 ? 圖像特征提取 ? 表征一個(gè)圖像最基本的屬性或特征，圖像特征可以是人類視覺能夠識(shí)別的自然特征 ? 圖像恢復(fù) ? 在景物成像的過程中，受多種因素的影響，圖像的質(zhì)量都會(huì)有所下降 ? 。 更多圖像處理，可參見有關(guān)參考書 Ra=，灰度圖像及直方圖 原始圖像： 90年代以來： CBIR (Contentbased Image Retrieval） 基于內(nèi)容的圖像檢索 對(duì)圖像的視覺內(nèi)容，如圖像的顏色、紋理、形狀等進(jìn)行分析和檢索圖像。 CBIR進(jìn)行檢索時(shí)利用的是第 2層的特征。 其他常用的顏色特征表示方法還有顏色矩和顏色相關(guān)圖。 圖像檢索中用到的紋理特征表示方法主要有： Tamura法、小波變換和自回歸紋理模型。 因此形狀比顏色和紋理的語義性更強(qiáng)。其基本思想是用對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換得到的邊界作為形狀描述 . 其中一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是把二維問題簡化為一維問題 。 紋理特征提取 ?統(tǒng)計(jì)方法 Statistical approach ? 有基于圖像灰度直方圖的矩分析法、灰度共生矩陣法、灰度行程和自回歸模型。 紋理特征提取 ?結(jié)構(gòu)方法 Structur
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