Функции Image Toolbox / roifilt2.php

Список функцийImage Processing Toolbox. Описание функции ROIFILT2  Семинары   Обучение   Лицензирование   Разработка   Подписка   Форум  Регистрация    Matlab    Toolboxes    Simulink    Blocksets    Femlab    Полезное Вход Обработка сигналов и изображений\image Processing ToolboxСписок функций Image Processing Toolbox: Фильтрация изображений

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

ROIFILT2 Фильтрация областей интереса Синтаксис:

Id=roifilt2(h, ls, BW)

Id=roifilt2(ls, BW, fun)

Id=roifilt2(ls, BW, fun, P1, P2, ...)

Описание:

Функция roifilt2 предназначена для фильтрации отдельных фрагментов полутоновых изображений. Эти фрагменты – области интереса (regions of interest) - задаются с помощью бинарного изображения BW. Размеры BW и исходного полутонового изображения Is должны совпадать. Единичные значения в BW указывают на то, что пиксели исходного изображения с такими же координатами принадлежат области интереса. Таким образом, если BW(r, с) равно 1, то Id(r, с) равно значению пикселя с координатами (r, с), полученного в результате фильтрации исходного изображения Is. Если BW(r, с) равно 0, то Id(r, с) равно Is(r, с), т. е. изменение изображения происходит только в областях интереса.

Функция Id=roifilt2(h, Is, BW) создает изображение Id как результат фильтрации областей интереса BW исходного изображения Is линейным фильтром с маской h. Для фильтрации функция roifilt2 вызывает функцию filter2. Результирующее изображение Id имеет формат представления данных double.

Функция Id =roifilt2(Is, BW, fun) создает изображение Id как результат фильтрации областей интереса BW исходного изображения Is с помощью функции fun. Существует 3 варианта задания параметра fun. Они приведены в таблице в описании функции blkproc. Именем X должно быть обозначено обрабатываемое полутоновое изображение Is. Возвращаемое функцией fun результирующее изображение у должно иметь размеры, равные размерам изображения X.

Функция Id=roifilt2(Is, BW, fun, PI, P2,. .) формирует изображение Id, передавая в функцию fun дополнительные параметры PI, P2, ...

Формат представления данных изображений Is и id определяется реализацией функции fun.

Пример:

Рассмотрим фильтрацию области интереса (в данном случае произвольной области) на примере изображения на рис. 1,а.

Использование фильтрации повышает контраст в области интереса. Результат фильтрации показан на рис. 1,б.

% Пример демонстрирует фильтрацию области интереса.

% Чтение изображения и вывод его на экран.

I=imread(‘bacteria.tif');

imshow(l);

% Создаем область интереса в середине исходного изображения.

[n m]=size(l);

BW=zeros(n,m);

BW(n/4 : 3*n/4, m/4 : 3*m/4) = 1;

% Устанавливаем маску для фильтрации.

h = [–1 –2–1 353–1 –2–1;

–1 –2–1353–1 –2–1;

–1 –2–1353–1 –2–1;

–1 –2–1353–1 –2–1;

–1 –2–1353–1 –2–1]/15;

% Фильтрация области интереса.

I2=roifilt2(h, I, BW);

% Вывод результата фильтрации на экран.

figure, imshow(I2).

а) б) Рис. 1.

Сопутствующие функции: FILTER2, NLFILTER, BLKPROC.

  В оглавление \ К следующему разделу \ К предыдущему разделу

  I Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2002 г.)

  II Всероссийская научная конференция "Проектирование научных и инженерных приложений в среде MATLAB" (май 2004 г.) На первую страницу \ Сотрудничество \ MathWorks \ SoftLine \ Exponenta.ru \ Exponenta Pro    E-mail: matlab@exponenta.ru      Информация на сайте была обновлена 14.05.05 Copyright 2001-2005 SoftLine Co 

Наши баннеры         hotlog_js="1.0"; hotlog_r=""+Math.random()+"&s=58396&im=33&r="+escape(document.referrer)+"&pg="+ escape(window.location.href); document.cookie="hotlog=1; path=/"; hotlog_r+="&c="+(document.cookie?"Y":"N"); hotlog_js="1.1";hotlog_r+="&j="+(navigator.javaEnabled()?"Y":"N") hotlog_js="1.2"; hotlog_r+="&wh="+screen.width+'x'+screen.height+"&px="+ (((navigator.appName.substring(0,3)=="Mic"))? screen.colorDepth:screen.pixelDepth) hotlog_js="1.3" hotlog_r+="&js="+hotlog_js; document.write("") >