<span style="font-size:18px;">%RST 徑向?qū)ΨQ變換 % function [FilterImage,Image_out] = RST(I);I = imread('lena.jpg'); % I=zeros(80,80) ; % for x=1:1:80 % for y=1:1:80 % I(y,x) =255; % end; % end; % % r2 =8*8 ; % for x=1:1:80 % for y=1:1:80 % tmp1 =(x-40)*(x-40)+(y-40)*(y-40) ; % if(tmp1 <= r2) % I(y,x) = 0 ; % end; % end; % end;%% % 計(jì)算圖像梯度 [h w dim] = size(I); if(dim == 3)I = rgb2gray(I); end;%如果均值小于100就開始做log變換 mean_v = mean(I(:)); if(mean_v <60) I_log =log(double(1+I)); Min =min(I_log(:)); Max =max(I_log(:)); I_log = (I_log-Min)*255/(Max-Min); %I = I_log ; end;[FX,FY] = gradient(double(I)) ; % FX = textread('D:\RST\XG.txt'); % [t1 t2]= size(FX); % FX =FX(:,1:t2-1); % FY = textread('D:\RST\YG.txt'); % [t1 t2]= size(FY); % FY =FY(:,1:t2-1); %計(jì)算梯度方向圖和幅度圖 % theta = atan2( FY,FX); Mag = sqrt(FY.^2 +FX.^2);%圖像的幅度圖O_map_pos=zeros(h,w) ;%方向投影圖 正反向 就是梯度方向 O_map_neg=zeros(h,w) ; M_map_pos=zeros(h,w) ; %圖像的幅度圖 M_map_neg=zeros(h,w) ;M_map_Total =zeros(h,w) ;S_map=zeros(h,w) ;%輸出高斯模板Moban = fspecial('gaussian',[9 9],2); %高斯模板對(duì)圖像進(jìn)行處理for r =3:1:6%計(jì)算RST 正反方向的 方向投影和幅度圖O_map_pos=zeros(h,w) ;M_map_pos=zeros(h,w) ;O_map_neg=zeros(h,w) ;M_map_neg=zeros(h,w) ;a =2 ;%對(duì)圖像進(jìn)行處理for y=(r+1):1:(h-r-1)for x=(r+1):1:(w-r-1)if(Mag(y,x) == 0) continue; end;%就是原文中的正向影響像素點(diǎn)坐標(biāo)偏差值tmp_y = FY(y,x)*r/Mag(y,x) ;%在x和y方向上的r*單位增量 (g(p)/||g（p）||)*ntmp_x = FX(y,x)*r/Mag(y,x) ;% if( ((tmp_y>=0) &&(tmp_x>=0) )||((tmp_y<0) &&(tmp_x<0) )) end;y_to =floor(y - tmp_y +0.5) ;%在當(dāng)前像素點(diǎn)的x和y方向上的增量x_to =floor(x - tmp_x +0.5) ; % if(I(y,x) >200) continue; end; % if( ((tmp_y>=0) &&(tmp_x>=0) )||((tmp_y<0) &&(tmp_x<0) )) % O_map_pos(y_to,x_to) = O_map_pos(y_to,x_to)+1 ; % M_map_pos(y_to,x_to) = M_map_pos(y_to,x_to) +Mag(y,x); % elseO_map_neg(y_to,x_to) = O_map_neg(y_to,x_to)+1 ;M_map_neg(y_to,x_to) = M_map_neg(y_to,x_to) +Mag(y,x); % end;end; %xend; %y endK_1 =max(abs(O_map_neg(:))) ;K_2 =max(abs(M_map_neg(:))) ; K_1=1 ;K_2=1 ;S_map = (((O_map_neg/K_1).^2 ).* M_map_neg/K_2) ;M_map_Total = M_map_Total + S_map ;% end; %rS_map_Filter = conv2( M_map_Total,Moban ,'same'); Image_out =M_map_Total ; FilterImage =S_map_Filter ; imshow(FilterImage ,[]); imshow(Image_out,[]) </span>

總結(jié)

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