matlab 反向二值化,MATLAB:图像二值化、互补图(反运算)(im2bw,imcomplement函数)...

article/2025/10/5 19:42:01

图像二值化、反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域。

实现过程如下:

close all;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量

clear all;

clc;

J=imread(‘rice.png‘);% 读取灰度图像,赋值给J

J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1

J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2

J3=imcomplement(J1);%求二值图像的补,赋值给J3

set(0,‘defaultFigurePosition‘,[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置

set(0,‘defaultFigureColor‘,[1 1 1]) %修改图形背景颜色的设置

figure, %显示运算结果

subplot(131),imshow(J1) %显示灰度图像及其补图像

subplot(132),imshow(J2) %显示二值图像及其补图像

subplot(133),imshow(J3)

效果图如下:

J1是J3的补图,即J1白的区域变为J3黑的部分,反之。

20180110231625441920.png


http://chatgpt.dhexx.cn/article/4bWAiM9G.shtml

相关文章

图像处理Matlab阈值的设置imadjust(),graythresh(),im2bw()函数使用

1、imadjust()函数调节图像的对比度(若图像较暗,可用imadjust函数命令来调节图像的对比度) I1imadjust(I,stretchlim(I),[0;1]); % stretchlim(I2)自适应找到一个分割阈值向量来改变一幅图像的对比度 figure,imshow(I1); 2、matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值&…

MATLAB--对于im2bw函数的优化

由于我在研究的是uint8图像,所以对于优化im2bw函数的形式为:im2bw(uint8[], T),不过其它形式也可以由类似思想导出。 测试代码:遍历8个图像得出时间 for n1:8cchar(str(n));fimread(c);testtime3%要测试的代码 end 算法一 tic fR…

MATLAB中将图像转换为二值图像im2bw

在MATLAB中将图像转换为二值图像,主要运用im2bw函数,涉及到一个灰度门槛的数值。 对于灰度图像 bwim2bw(I,level); level空着的话,默认是0.5。level一般使用graythresh函数来计算,至于graythresh函数中运用到的Otsus method&am…

matlab函数im2bw_图像分割之阈值分割(matlab)(转载)

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_39824223/article/details/112249214 matlab函数im2bw_图像分割之阈值分割(matlab) weixin_39824223 2021-01-02 06:21:09 373 收藏 2 文章标签: matlab函数im2bw 图像分割是一种重要的…

MATLAB中im2bw函数-将图像转换为二值图像

matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值(threshold)变换法把灰度图像(grayscale image)转换成二值图像。所谓二值图像, 一般意义上是指只有纯黑(0)、纯白(255)两种颜色的图像…

4、im2bw 和 imbinarize 的区别与图像分割的综合应用

1. im2bw 和 imbinarize 的区别 将图片转换为二值图有两个函数,分别为: bw imbinarize(g); 与 bw im2bw(g);在 matlab2018 中建议用 imbinarize 来将图片转换为二值图,其参数必须为灰度图。 在 matlab2016 中,只有 im2bw 函…

理解Kalman滤波的使用

Kalman滤波简介 Kalman滤波是一种线性滤波与预测方法,原文为:A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。文章推导很复杂,看了一半就看不下去了,既然不能透彻理解其原理,但总可以通过实验来理解其具…

卡尔曼滤波(Kalman Filtering)——(6)MATLAB仿真(保姆级)

MATLAB仿真 一、卡尔曼滤波的实际应用二、流程图三、执行过程四、程序代码五、仿真结果参考文献 一、卡尔曼滤波的实际应用 在这里依旧以前面提到的测量硬币为例进行MATLAB仿真。现有一枚硬币为了这枚硬币的直径,我们进行了多次测量,但是所使用的的尺子存…

Kalman Filter 遇到 Deep Learning : 卡尔曼滤波和深度学习有关的论文

突然心血来潮,想到卡尔曼滤波器是否能和深度学习结合。于是从谷歌学术上搜了一下,发现现在这方面的工作还没有太多结合。Top 期刊 TNNLS 2021 有一篇最新工作。ICLR 2020 出现一篇 Kalman Filter Is All You Need 的文章,但目前从开源的审稿意…

目标跟踪:卡尔曼滤波(Kalman Filter)到底是怎么工作的?

Kalman filter到底是怎么工作的? 本文主要参考的文章:https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/,图片也基本来自上述博客 其实接触KF已经很久了,听过对应的课程,也对着公式进行过推导&#x…

卡尔曼滤波(kalman)

卡尔曼(kalman)滤波原理 kalman滤波器可以看做状态变量在由观测生成的线性空间上的射影。 如下状态空间模型描述的动态系统: (1) ​​​​​​​ ​​​​​​​ (2) 式中,k为离散时间&#xff…

卡尔曼滤波(Kalman filter)及预测

参考文章:https://blog.csdn.net/baidu_38172402/article/details/82289998; https://www.jianshu.com/p/2768642e3abf kalman滤波的作用:1.数据 滤波;2.数据预测 3.数据融合。其基本原理:是通过协方差 来进行加权。 1.什么是…

【Kalman】卡尔曼滤波Matlab简单实现

本节卡尔曼滤波Matlab实现是针对线性系统估计的,仅为简单仿真。 1.离散时间线性动态系统的状态方程 线性系统采用状态方程、观测方程及其初始条件来描述。线性离散时间系统的一般状态方程可描述为 其中,X(k) 是 k 时刻目标的状态向量,V(k)…

学习OpenCV——Kalman滤波

背景: 卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差&a…

卡尔曼滤波Kalman Filtering:介绍

本文是Quantitative Methods and Analysis: Pairs Trading此书的读书笔记。 控制理论(control theory)是工程学的分支之一,主要应对工程系统控制的问题。比如控制汽车发动机的功率输出,稳定电动机的转速,控制“反应速率”&#x…

kalman 滤波 演示与opencv代码

在机器视觉中追踪时常会用到预测算法,kalman是你一定知道的。它可以用来预测各种状态,比如说位置,速度等。关于它的理论有很多很好的文献可以参考。opencv给出了kalman filter的一个实现,而且有范例,但估计不少人对它的…

Ensemble Kalman filter集合卡尔曼滤波

在气象预测领域,很多时候,模型具有 O ( 10 e 8 ) O(10e8) O(10e8)以上的量级,如果使用传统的卡尔曼滤波,协方差矩阵的更新将是一个~ 10 e 22 10e22 10e22量级的计算操作,因此传统的卡尔曼滤波并不适用。集合卡尔曼滤波…

Kalman滤波MATLAB实现实例——在温度测量中的应用

参考:《卡尔曼滤波原理及应用MATLAB仿真》 原理介绍 假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据经验判断,这个房间的温度大概在25℃左右,可能受空气流通、阳光等因素影响,房间内温度会小幅度地波动。我们以分钟为单位,定时测量房间温度,这里的1分钟,可以理解为采…

图解卡尔曼滤波(Kalman Filter)

背景 关于滤波 首先援引来自知乎大神的解释。 “一位专业课的教授给我们上课的时候,曾谈到:filtering is weighting(滤波即加权)。滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。最简单的loss pass filter, 就是直接把低…

卡尔曼滤波(Kalman Filter)原理理解和测试

Kalman Filter学原理学习 1. Kalman Filter 历史 Kalman滤波器的历史,最早要追溯到17世纪,Roger Cotes开始研究最小均方问题。但由于缺少实际案例的支撑(那个时候哪来那么多雷达啊啥的这些信号啊),Cotes的研究让人看着显得很模糊,因此在估计理论的发展中影响很小。17世纪…