这几天我在搞用contourlet变换来做图像融合。期间,遇到了一个问题,就是将得到的多层矩阵用contourlet反变换后,得到的不是一个正规的图片矩阵,就是每个像素点灰度值大小都在0~255之间,这个矩阵像素点的灰度值有的大于了255,有的小于了0。当直接用imshow()函数来显示这个矩阵的时候,在figure窗口中画出来的完全不是一张正常图片,而是白白的一片,底部有些黑色的东西。我查看了c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-21 14:33:44
                            
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            MatlabImagesc用法以及简单动画设计imagesc函数说明:显示使用经过标度映射的颜色的图像。语法imagesc(C)
imagesc(x,y,C)
imagesc('CData',C)
imagesc('XData',x,'YData',y,'CData',C)
imagesc(___,Name,Value)
imagesc(___,clims)
imagesc(ax,___)
im            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、imagesc常用函数1.1 imagesc(b)imagesc(b):将数组b中的数据显示为一个图像,该图像使用颜色图中的全部颜色。b中的每个元素指定图像的一个像素的颜色。生成图像是m*n的像素网格,其中m,n分别为c中的行数和列数。如下图所示:我有一个360160的数组B 直接使用:imagesc(B) 获得图像如下所示,这里可以看到变成160360的图了,这是因为用imagesc函数它和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-17 19:02:32
                            
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            imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色,并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色imagesc(x,y,A) x,y决定坐标范围,x,y应是两个二维向量,即x=[x1 x2],y=[y1 y2],matlab会在[x1,x2]*[y1,,y2]的范围内染色。 如果x或y超过两维,则坐标范围为[x(1),x(end)]*[y(1),y(end)]matlab 中imagesc的用法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、显示RGB图像相同点:这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的。区别:imshow将图像以原始尺寸显示,image和imagesc则会对图像进行适当的缩放(显示出来的尺寸大小)。 2、显示灰度图像说明:先搞明白什么是索引图像?(灰度图像也是索引图像的一种) 当用Matlab中的imread函数将图像读入并存入矩阵时,我们知道如果是RGB图像,得到是m*n*3的矩阵,但如果            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这几天我在搞用contourlet变换来做图像融合。  
   期间,遇到了一个问题,就是将得到的多层矩阵用contourlet反变换后,得到的不是一个正规的图片矩阵,就是每个像素点灰度值大小都在0~255之间,这个矩阵像素点的灰度值有的大于了255,有的小于了0。当直接用imshow()函数来显示这个矩阵的时候,在figure窗口中画出来的完全不是一张正常图片,而是白白的一片,底部有些黑色的东西            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.image:这个函数,直接把矩阵中的数当做索引值(我称为直接映射)imagesc: 与image不同的是imagesc采用的不是直接映射而是线性映射,至于什么是线性映射,我粗略的说一下,比如把区间A = [0,a]映射到区间B = [0,b]我们对A中的元素做A/a*b就可以了,矩阵的数到colormap索引的线性映射大概就是这样,Matlab            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            http://blog.sina.com.cn/s/blog_4936c31d01014qwo.html总结matlab中函数定义的一些内容: 1, 函数定义格式 在matlab中应该做成M文件,文件名要和你文件里的function后面的函数名一致在File新建一个M-file 在M-file里编辑函数格式为:function [输出实参表]=函数名(输入实参数)注释部分函数体语句return语句            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录语法说明示例显示矩阵数据的图像控制图像位置显示三维真彩色数组的图像创建后修改图像读取并显示 JPEG 图像文件向三维视图中的坐标区添加图像图像的高级与低级版本        image函数的功能是从数组显示图像。语法image(C)
image(x,y,C)
image('CData',C)
image('X            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              1. 显示RGB图像      相同:这三个函数都是把m*n*3的矩阵中的数值当做RGB值来显示的。      区别:imshow将图像以原始尺寸显示,image和imagesc则会对图像进行适当的缩放。2. 显示灰度图像     说明:先搞明白什么是索引图像?(灰度图像也是索引图像的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录准备工作读入与显示图像分离RGB图像添加噪声 准备工作本篇博客所用图像都保存在Matlab安装目录下的\toolbox\images\imdemos子目录中。我们在当前matlab新建文件夹work,然后将所用图像拷贝到work文件夹中。 本次所用图像读入与显示图像读入一个灰度图像 pout.tif,并显示。>> I_huidu=imread('pout.tif');
>            
                
         
            
            
            
            在测量实验过程中需要进行单个、批量坐标正反算时可以用计算机运算提高效率1.正算函数输入的azimuth是弧度值[x2,y2] = xy_direct(x1,y1,distance, azimuth)x1、y1、x2、y2是坐标值,distance是两点间距离, azimuth是坐标方位角function  [x2,y2] = xy_direct(x1,y1,distance, azimuth) %            
                
         
            
            
            
            image函数是显示图像的最基本的方法。该函数还产生了图像对象的句柄,并允许对对象的属性进行设置。 imagesc函数也具有image的功能,所不同的是imagesc函数还自动将输入数据比例化,以全色图的方式显示。imagesc会对图像灰度级做缩放处理,imshow不会缩放。 imshow函数比image和imagesc更常用,它能自动设置句柄图像的各种属性。imshow可用于显示各类图像。对于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            显示图像的最基本的手段是使用image函数。该函数还产生了图像对象的句柄,并允许对对象的属性进行设置。此外,imagesc函数也具有image的功能,所不同的是imagesc函数还自动将输入数据比例化,以全色图的方式显示。  一.   imshow函数         比image和imagesc更常用,它能自动设置句柄图像的各            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            imagesc(A) 将矩阵A中的元素数值按大小转化为不同颜色,并在坐标轴对应位置处以这种颜色染色imagesc(x,y,A) x,y决定坐标范围,x,y应是两个二维向量,即x=[x1 x2],y=[y1 y2],matlab会在[x1,x2]*[y1,,y2]的范围内染色。 如果x或y超过两维,则坐标范围为[x(1),x(end)]*[y(1),y(end)]matlab 中imagesc的用法            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            由于数字图像可以被看作为一个矩阵,因此可以用MATLAB来进行图像处理。本章简单介绍了几个常用到的图像处理函数。1.读取影像  imread()clear all;
clc;
img1=imread('xyy.png');以读取一张名为“xxy.png”的喜羊羊图片为例,可以看到MATLAB在将图像读取后以矩阵的形式进行了存储。 2.显示图像  imshow()cle            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.upwlev22.cwt3.pat2cwav 1.upwlev2功能: 二维小波分解的单级重构用法:[NC,NS,cA] = upwlev2(C,S,wname) 对小波分解结构[C,S]进行单级重构,得到新的[NC,NS],并提取最后的近似系数矩阵cA。 [C,S]是n=size(S,1) - 2级的分解,因此[NC,NS]是n-1级的相同分解,cA是n级的近似矩阵。 wname是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            5. 图像文件的显示5.1 索引图像及其显示方法一:image(X)colormap(map)方法二:imshow(X,map)5.2 灰度图像及其显示Matlab 7.0 中,要显示一副灰度图像,可以调用函数 imshow 或 imagesc (即imagescale,图像缩放函数)(1) imshow 函数显示灰度图像使用 imshow(I)    或 使用明确指            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这几天我在搞用contourlet变换来做图像融合。期间,遇到了一个问题,就是将得到的多层矩阵用contourlet反变换后,得到的不是一个正规的图片矩阵,就是每个像素点灰度值大小都在0~255之间,这个矩阵像素点的灰度值有的大于了255,有的小于了0。当直接用imshow()函数来显示这个矩阵的时http://beijing.edeng.cn/xinxi/179347827.htmlhttp:/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            0.基本介绍MATLAB源于Matrix Labortary,即矩阵实验室,是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、数据可视化、系统仿真以及交互式程序设计的高科技计算环境。MATLAB软件的官方网站:https://www.mathworks.com/。MATLAB的中国网站为:https://ww2.mathworks.cn/。MATLAB和Mathematica、Maple并称为            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-13 23:03:13
                            
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