matlab知识集锦（3）

先贴一个matlab常用函数小知识

http://blog.sina.com.cn/s/blog_3d01f2df0100jd83.html

在MATLAB中，我们可以用函数简单的得到数字图像的图像数据矩阵（即A(x,y)和B(x,y)），有了这些矩阵后我们只要适当的设计代数运算的

形式并写出方程，就可以得到一个输出图像的矩阵（即C(x,y)）图像相加的一个重要应用是对同一场景的多幅图像求平均值。这点被经常用来

有效的降低加性随机噪声的影响。在求平均值的过程中，图像的静止部分不会改变，而对每一幅图像，各不相同的噪声图案则过累积很慢。对M

幅图像进行平均，使图像中每一点的平方信噪比提高了M倍幅度信噪比是功率信噪比的平方根，因此达到了提高信噪比降低噪声的作用。还不是很理解，Mark

几何运算可改变图像中各物体之间的空间关系。这种运算可以被看成是将（各）物体在图像内移动。一个几何运算需要两个独立的算法。首

先，需要一个算法来定义空间变换本身，用它来描述每个像素如何从其初始位置“移动”到终止位置，即每个像素的“运动”。同时，还需要

一个用于灰度插值的算法，这是因为，在一般情况下，输入图像的位置坐标(x,y)为整数，而输出图像的位置坐标为非整数，反过来也如此。因

此插值就是对变换之后的整数坐标位置的像素值进行估计。MATLAB提供了一些函数实现这些功能。
   插值是常用的数学运算，通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数来逼近真实的曲线，用这个重建的函数便可以求出任意位置的函数值。
   最近邻插值是最简便的插值，在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最临近的采样点的值。最近邻插值是工具箱函数默认使用的插值方法，而且这种插值方法的运算量非常小。当图像中包含像素之间灰度级变化的细微结构时，最近邻插值法会在图像中产生人工的痕迹。
   双线性插值法的输出像素值是它在输入图像中2×2领域采样点的平均值，它根据某像素周围4个像素的灰度值在水平和垂直两个方向上对其插值。
   双三次插值的插值核为三次函数，其插值邻域的大小为4×4。它的插值效果比较好，但相应的计算量也比较大。

fftshift
MATLAB提供的fftshift函数用于将变换后的图象频谱中心从矩阵的原点移到矩阵的中心，其语法格式为：不明白这个操作的目的是什么？
　　B = fftshift(I)
对于矩阵I，B = fftshift(I)将I的一、三象限和二、四象限进行互换

ifftshift

fft是一维傅里叶变换,即将时域信号转换位频域
fftshift是针对频域的,将FFT的DC分量移到频谱中心即对频域的图像,（假设用一条水平线和一条垂直线将频谱图分成四块）对这四块进行对角线的交换与反对角线的交换

matlab中fftshift与ifftshift的区别

mmm =1     2     3     4     56     7     8     9    1011    12    13    14    15

 ifftshift(mmm)ans =8     9    10     6     713    14    15    11    123     4     5     1     2K>> fftshift(mmm)ans =14    15    11    12    134     5     1     2     39    10     6     7     8

matlab怎么产生10*20阶从3到10的随机矩阵

round(rand([10 20])*7)+3 %不需要整数的话,把round去掉就行了

如何自己设计滤波模板，去噪模板。需要注意哪些事项？

MATLAB图像处理工具箱提供了基于卷积的图象滤波函数filter2，filter2的语法格式为：
Y = filter2(h,X)
其中Y = filter2(h,X)返回图像X经算子h滤波后的结果，默认返回图像Y与输入图像X大小相同。例如：
其实filter2和conv2是等价的。MATLAB在计算filter2时先将卷积核旋转180度，再调用conv2函数进行计算。

再贴一个链接：

http://3y.uu456.com/bp-17e6f009ba1aa8114431d93c-2.html

IM2 = imdilate(…,PACKOPT)____用上述两种方式对一个指定形式的图象进行的扩张处理，

其中PACKOPT可以是'ispacked'或'notpacked',用于指定图象的类型，'notpacked'

是默认值。如果PACKOPT是'ispacked'，表示图象是一个由impack产生的紧

凑二进制图象，即图象是二维uint32矩阵，此时PADOPT必须是’same’且形状

数据必须是平面(flat)的；如果PACKOPT是'notpacked'，表示图象是一个一般

图象矩阵。

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