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根据灰度数据像数矩阵如何显示灰度图像?
SunnyChen
2008-03-07 04:55:22
我现在有一组4级灰度图像的数据矩阵,每一个点的像素灰度用4bit表示
{0x1,0x8,0x4,0xb,0xe,
0x1,0x8,0x4,0xb,0xe,
0x1,0x8,0x4,0xb,0xe,
0x1,0x8,0x4,0xb,0xe,
0x1,0x8,0x4,0xb,0xe}
怎么把他显示为图像了?
使用循环转换为RGB的方法不行,因为效率太差了。
有没有其他更好的办法了?
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根据灰度数据像数矩阵如何显示灰度图像?
我现在有一组4级灰度图像的数据矩阵,每一个点的像素灰度用4bit表示 {0x1,0x8,0x4,0xb,0xe, 0x1,0x8,0x4,0xb,0xe, 0x1,0x8,0x4,0xb,0xe, 0x1,0x8,0x4,0xb,0xe, 0x1,0x8,0x4,0xb,0xe} 怎么把他显示为图像了? 使用循环转换为RGB的方法不行,因为效率太差了。 有没有其他更好的办法了?
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菜牛
2008-03-08
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SetDIBToDevice
matlab像素
矩阵
数字,图像的一种处理方式----
灰度
矩阵
运算(matlab)
图像的一种处理方式----
灰度
矩阵
运算(matlab)图片的存储是基于多维
矩阵
的。而
灰度
矩阵
运算对应的是图像的一种处理方式。在数字图像中,黑白图像的像素点的亮度是用0-255的二进制数表示的,称为
灰度
。
灰度
矩阵
就是各个像素点亮度的二进制存储
矩阵
。以下是
灰度
矩阵
的常见运算:(1)观察两个图像经
灰度
矩阵
相加后的合成图像:命令如下:>> clear ...
【Tools】理解图像与像素
矩阵
图像是通过颜色和亮度在二维空间上组合而成的视觉表示。数字图像是以
矩阵
的形式存储的,其中每个元素代表图像的一个像素(pixel)。像素是组成数字图像的最小单位。每个像素包含了图像中一个点的信息,具体取决于图像的颜色深度。颜色深度决定了每个像素可以表示的颜色数量。
图像处理基础——
灰度
共生
矩阵
标准定义如下:对于取定的方向θ 和距离 d, 在方向为θ的直线上, 一个像元
灰度
为 i, 另一个与其相距为 d 像元的
灰度
为 j 的点对出现的频数即为
灰度
共生
矩阵
第(i, j)阵元的值。 怎样理解呢?看起来好复杂呀 呜呜呜 小白理解:
灰度
共生
矩阵
就是整幅图像中,按照一定的平移方向,相距为d的两个像素同时出现的联合概率密度分布。 怎么样?还是没办法深入理解 那就上图吧 怎样理解呢? ...
灰度
共生
矩阵
(超简单理解)
1.
灰度
共生
矩阵
生成原理
灰度
共生
矩阵
(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的,它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下,提出的具有广泛性的纹理分析方法。
灰度
共生
矩阵
被定义为从
灰度
为i的像素点出发,离开某个固定位置(相隔距离为d,方位为)的点上
灰度
值为的概率,即,所有估计的值可以表示成一个
矩阵
的形式,以此被称为
灰度
共生
矩阵
。对于纹理变化缓慢的图像,其
灰度
共生
矩阵
对角线上的数值较大;而对于纹理变化较快的图像,其
灰度
共生
矩阵
对角线上...
OpenCV22(
灰度
共现
矩阵
/
灰度
共生
矩阵
)
理解它的最好办法,就是我们来一起算一次。 一、先介绍一下基本的概念
灰度
共现/共生
矩阵
,其上元素,是
灰度
图像
中某种形状的像素对,在全图中出现的次数(或者是概率)。(不理解?没关系,一会就明白了) 可以用作图像的一种特征,借以区分不同的图像。
灰度
共现
矩阵
是方阵,
矩阵
的行数是图像
灰度
的等级。(不理解?没关系) OK,开始做题。 二、计算
灰度
共现/共生矩
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