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循环神经网络

matlab hsi图像分割,提取图像的HSI图像分量

發布時間:2024/9/15 循环神经网络 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 matlab hsi图像分割,提取图像的HSI图像分量 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

function [] = rgbHsi()

f = imread('C:\Users\GM\Desktop\LBJ.jpg');

R = f(:,:,1);

G = f(:,:,2);

B = f(:,:,3);

%將圖像數據轉換為double類型

Rs = double(R(1:end,1:end)) ;

Gs = double(G(1:end,1:end));

Bs = double(B(1:end,1:end));

%這里用到了量化

%各個分量取1/3后會出現非整數的情況

%因此要用fix函數取整

I = fix((1/3)*(Rs + Bs + Gs));

%取整后將數據轉換為圖像類型uint8

I = uint8(I);

figure,imshow(I)

title('HSI中的I')

%求取HSI中的S

tempMin = [];

%取得圖像大小

[sizeOfImageM,sizeOfImageN] = size(I);

%得到三個分量矩陣中由最小元素組成的矩陣

for i = 1:sizeOfImageM

for j =

1:sizeOfImageN

tempMin(i,j) = R(i,j);

if tempMin(i,j)>G(i,j)

tempMin(i,j) = G(i,j);

if

tempMin(i,j)>B(i,j)

tempMin(i,j) =

B(i,j);

end

end

end

end

%定義一通臨時變量

t = []

divArray = []

divArray2 = []

tempMin = 3*tempMin;

t = Rs + Gs + Bs;

%定義圖像中像素點間的觸發

for i = 1:sizeOfImageM

for j =

1:sizeOfImageN

divArray(i,j) =

tempMin(i,j)/t(i,j);

end

end

S = 1 - divArray;

%將數據轉換為圖像的類型uint8

S = uint8(S)*255;

figure,imshow(S)

title('HSI中的S')

%求取H

%定義一通臨時變量

tt = []

tt2 = []

tt3 = []

tt = Rs - Gs;

tt2 = Rs - Bs;

tt3 = Gs - Bs;

rMinusG = ((Rs - Gs) + (Rs - Bs))/2;

tempNum = []

tempNum = tt*tt + tt2*tt3;

rAddG = sqrt(tempNum);

%自定義圖像除法

for i = 1:sizeOfImageM

for j =

1:sizeOfImageN

divArray2(i,j) =

rMinusG(i,j)/rAddG(i,j);

end

end

H = acos(divArray2)/pi;

figure,imshow(H)

title('HSI中的H')

end

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab hsi图像分割,提取图像的HSI图像分量的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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