径向向外增加过滤器强度

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这个例子展示了如何创建和应用其强度向外径向增加的过滤器。

读取并显示图像。

I = imread(“peppers.png”）;I = im2double(I);imshow(我)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

使用标准偏差为2的高斯滤波器创建图像的模糊副本。

iblur = imgaussfilt(I,2);imshow (Iblurred)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

创建一个与图像大小相同的权重图像作为高斯滤波器。若要增加图像中显示清晰的部分，请增加的值filterStrength．

filterStrength = 50;权重= fspecial(“高斯”,(我,1)大小(我,2)),filterStrength);imshow(重量、[])

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

函数将权重图像归一化到范围[0,1]重新调节函数。

Weights = rescale(Weights);

创建一个加权模糊图像，它是原始图像和模糊图像的加权和。MATLAB自动复制每个R、G和B颜色通道的权重矩阵。

iweightedblur = I.*weights + iweightedblur .*(1-weights);

显示结果。图像在中心是清晰的，而向外径向变得更加模糊。若要增加图像中显示清晰的部分，请增加的值

imshow (IweightedBlurred)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

获取图像的大小。

sizex = size(I,2);size = size(I,1);

指定小插图的中心。

xcenter = size(I,2)/2;ycenter = size(I,1)/2;

定义曲面的x坐标和y坐标。

[X,Y] = meshgrid((1:sizex)-xcenter，(1:size)-ycenter);

定义从每个(x,y)坐标的中心开始的半径。

R2 = x .²+ y .²;

定义权重函数为R的逆，缩放到范围[0,1]。

R2 = rescale(R2);weights = (1-R2);imshow(权重)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

对图像应用加权函数并显示结果。

I2 = I.*权重;imshow (I2)

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

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