【发布时间】:2016-08-10 20:23:47
【问题描述】:
谁能帮我扭转以下规范化?
image_normalized = uint8(255*mat2gray(image));
此命令将矩阵值标准化为 0-255。那么,在做了一些过滤(去噪)之后,如何将新过滤的值从 0-255 转换为原始值空间?
【问题讨论】:
-
非常基本的东西。请展示您对解决方案的尝试。
标签: matlab image-processing filtering
谁能帮我扭转以下规范化?
image_normalized = uint8(255*mat2gray(image));
此命令将矩阵值标准化为 0-255。那么,在做了一些过滤(去噪)之后,如何将新过滤的值从 0-255 转换为原始值空间?
【问题讨论】:
标签: matlab image-processing filtering
我不完全了解 mat2gray 的工作原理,但我认为它执行“对比度扩展”。
Ioutput[i,j] = ( Iinput[i,j]-min )* K / (max - min)
其中 min = min(Iinput(:)) 和 max = max(Iinput(:)) ,K 是一个常数。
而你可以做的反向归一化是找到K并保存输入图像的最大值和最小值。
另一方面,如果您正在处理噪声,则应考虑最小值或最大值可能是损坏的像素。
【讨论】: