滤波后的Matlab图像归一化答案

【问题标题】：Matlab image normalization after filtering滤波后的Matlab图像归一化
【发布时间】：2012-06-04 11:34:43
【问题描述】：

我有以下代码，我试图在过滤后对我的图像进行标准化，但问题是，一旦它到达第 5 行，它就会将所有内容更改为 0，并返回给我黑色图像。有什么想法吗？

 for i=1:10     
     temp_imag = imag_test1{i}(:,:);
     t_max = max(max(temp_imag));
     t_min = min(min(temp_imag));
     temp_imag = (temp_imag-t_min).*double(((new_max-new_min)/(t_max-t_min)))+double(new_min);
     imag_test1{i}(:,:) = temp_imag;
 end

【问题讨论】：

标签： image matlab image-processing normalization

【解决方案1】：

你不知道 new_max 和 new_min 得到了哪些值，但无论如何，如果每在第 5 行 (temp_imag = (temp_imag-t_min).*double(((new_max-new_min)/(t_max-t_min)))+double(new_min);) 之后一切都变为零，则有几种可能性：

imga_test{i} (1 <= i <= 10) 都为零，new_min 也为零。您是否检查过imga_test 的值，它们并非全为零并且它们有所不同？您可以为imga_test 创建示例数据，例如。通过使用rand 或randi。如果随机数据给您非零，则问题出在imga_test。
new_max-new_min 为零，这意味着new_max 和new_min 具有相同的值。您是否尝试过更改 new_max 和 new_min 的值并更改它们的差异？如果更改new_max、new_min 或两者的值都会给您非零值，则问题出在new_max 和new_min。
通过使用solve 来求解方程，例如。对于new_min：

solve('temp_imag = (temp_imag-t_min)*(((new_max-new_min)/(t_max-t_min)))+(new_min)', 'new_min'):

ans = (new_max*t_min - new_max*temp_imag - t_min*temp_imag + t_max*temp_imag)/(t_max - temp_imag)

这第三种情况不太可能。

【讨论】：

【解决方案2】：

我会尝试展示 pre vs.后处理图像：

figure();
for i=1:10     
     temp_imag = imag_test1{i}(:,:);
     subplot( 1, 2, 1 ); imshow( temp_imag, [] ); title( 'pre' ); 
     t_max = max(max(temp_imag));
     t_min = min(min(temp_imag));
     temp_imag = (temp_imag-t_min).*double(((new_max-new_min)/(t_max-t_min)))+double(new_min);
     subplot( 1, 2, 2 ); imshow( temp_imag, [] );  title( 'post' );    
     imag_test1{i}(:,:) = temp_imag;
 end

【讨论】：