在MATLAB中,将数据归一化到[0, 255]区间是一个常见的操作,特别是在处理图像数据时。以下是根据你提供的提示,分步骤进行归一化的详细解释和代码示例: 读取原始数据: 假设你有一个矩阵data存储了原始数据。如果数据是从文件读取的,可以使用imread函数(对于图像数据)或其他合适的函数。 matlab data = imread('your_i...
图像灰度直方图:一副数字图像有[0~255]灰度级,直方图定义如下: 其中,是第k个灰度级(如:255),是该灰度级的个数。归一化直方图定义如下: 即:第k个灰度级出现的数量,比上所有灰度级数量总和,也就是概率。 获得图像直方图: t=imread('a1.jpg') subplot(1,2,1),imshow(t),title('原图') subplot(1,2,2...
图像灰度直方图:一副数字图像有[0~255]灰度级,直方图定义如下: h(gk)=nkh(gk)=nk 其中,gkgk是第k个灰度级(如:255),nknk是该灰度级的个数。 归一化直方图定义如下: p(gk)=h(gk)n=nknp(gk)=h(gk)n=nkn 即:第k个灰度级出现的数量,比上所有灰度级数量总和。 MATLAB中绘制图像灰度直方图: 函数imhist(...
function OutImg =Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax= max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin= min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg= round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end...
为了计算方便,我们需要将直方图归一化,即把灰度范围有0~255变为0~1. 归一化后的直方图其实就是一个概率密度函数(PDF-probability density function),均衡化就是令概率密度为1。 我们利用Pr(r)来表示原始图像的PDF,用Ps(s)表示均衡化之后的PDF,r、s分别表示均衡化前后的灰度值,r、s在[0,1] ...
我们主要要通过归一化减小医学图片由于光线不均匀造成的干扰。 2.matlab里图像数据有时候必须是浮点型才能处理,而图像数据本身是0-255的UNIT型数据所以需要归一化,转换到0-1之间。 3.归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表达式,成为纯量。 目的是为了: ...
在Matlab中,可以通过以下步骤绘制归一化RGB图像的二维直方图: 首先,使用imread函数读取图像文件,将图像存储在一个变量中: 代码语言:txt 复制 img = imread('image.jpg'); 接下来,将RGB图像转换为归一化RGB图像,即将每个像素的RGB值除以255,使得每个通道的取值范围在0到1之间: ...
当灰度图像的元素是 uint8 或uint16类时,它们分别具有范围为[0,255]或[0,65535]的整数值。如果图像是double或single类。值就是浮点数.double或single灰度图像的值通常被归一化标定为[0,1]范围内,但也可以使用其他范围的值。 2.二值图像 二值图像在MATLAB中具有非常特殊的...
在MATLAB中,double类型的图像数据默认范围在0-1之间,而uint8类型则位于0-255。当double类型数据超过1时,使用imshow()函数显示将呈现为白色,因为它将大于1的值均视为1。因此,在处理0-255范围的double图像时,需进行归一化或转换为uint8类型以正确显示。