对数据进行线性变换,将其归一化到[0, 255]区间: 使用线性变换公式将数据归一化到[0, 255]区间。公式为: [ \text{normalized_data} = \frac{255 \times (\text{data} - \text{data_min})}{\text{data_max} - \text{data_min}} ] matlab normalized_data = 255 * (data - data_min) / (data_...
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...
1] 区间 A = A / max(A(:)); % 将矩阵中的值区间化到 [0, 255] A = imadjust(A, [0...
范围归一化(Range Normalization)是最常见的归一化方法。该方法通过将数据按照最大值和最小值进行比例缩放,使得数据落在一个指定的区间内。在MATLAB中,我们可以像下面这样,使用`mat2gray`函数把矩阵归一化到[0,1]区间内: ```Matlab A = [3 8; 4 6; 0 1]; B = mat2gray(A); ``` 然后,矩阵A将被缩放...
1、首先打开电脑上的“matlab”软件，主界面如下图所示，在命令行输入代码即可运行。2、matlab的归一化函数为mapminmax，此处以A=[100 200 300 400 500]为例，使用mapminmax函数进行归一化，调用格式为[A1,PS]=mapminmax(A)。A1为归一化后的数值。3、归一化函数的对应关系为y=(ymax-ymin)*(x-x...
在MATLAB中，矩阵的归一化处理是常用的数据预处理步骤，它有助于消除不同特征间的尺度差异。要实现矩阵的归一化，主要包括按行归一化和按列归一化两种方式。按行归一化：当你有一个矩阵A，例如A=[3 4; 5 12]，首先获取其行数和列数，如[m, n] = size(A)。接下来，对于矩阵的每一行，通过...
矩阵归一化是指根据一定的规则,对矩阵中的每个元素进行缩放,使得矩阵中的每一列或每一行的元素满足一定的条件。最常见的两种归一化方法是最大最小归一化和Z-score归一化。最大最小归一化是将矩阵中的每个元素减去最小值后除以最大值与最小值的差,使得数据缩放到[0,1]的范围内。而Z-score归一化则是将矩阵中...
那么我们把这个一维序列归一化到(0,255)之间得到序列B。 3 加密过程对于一幅MN大小的图像(暂且称为Picture),我们需要产生一个同样大小的矩阵来对其进行加密。如此说来,只需要迭代MN次得到序列A,再转成序列B,此时序列B是一维的,将其转化成MXN的二维矩阵(暂且称为Fuck)。因此,用Fuck与Picutre进行异或,便可得到一...
矩阵归一化MATLAB程序A=[ 0.6193 0.0807 0.0703 0.2843 0.2923 0.5802 0.0964 0.6270 0.3495];%输入一个二维矩阵(对角阵) X=size(A); n=X(1,1);%n表示矩阵A的行数 m=X(1,2);%m表示矩阵A的列数 W=A;%定义一个矩阵并赋初值 M=sum(A);%对矩阵A列求和 Y=sum(W,2); w=Y; for i=1:n w(i...
按行归一化：Examples A=[3 4;5 12];[m n] = size(A);normalize each row to unit for i = 1:m A(i,:)=A(i,:)/norm(A(i,:));end 按列归一化：normalize each column to unit A=[3 4;5 12];for i = 1:n A(:,i)=A(:,i)/norm(A(:,i));end ...