该函数用于将二值图像的周长扩展一个像素。
expandBW函数:扩展二值图像周长一像素-matlab开发
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代码解析:
定义时间变量: t = 0:0.01:10 创建一个从 0 到 10,步长为 0.01 的时间向量。
计算函数值: y = exp( -2*t ) .* sin( 3*t ) 计算每个时间点 t 对应的函数值 y。
找到最大值: [y_max, i_max] = max(y) 找到 y 的最大值 y_max 及其索引 i_max。
创建文本标签:
t_text: 创建横坐标文本标签,显示最大值点对应的 t 值。
y_text: 创建纵坐标文本标签,显示最大值 y_max。
max_text: 将横纵坐标文本合并,形成最大值点的标签。
绘图:
plot(t, zeros(size(t)), 'k'): 绘制一条黑色的水平线作为参考。
plot(t, y, 'b'): 绘制函数图像,使用蓝色线条。
plot(t(i_max), y_max, 'r.', 'MarkerSize', 20): 用红色圆点标记最大值点,并设置标记大小为 20。
text(t(i_max)+0.3, y_max+0.05, max_text): 在最大值点附近添加文本标签。
设置图像属性:
title: 设置图像标题。
xlabel,ylabel: 设置横纵坐标标签。
总结:
这段代码演示了 MATLAB 在科学计算和数据可视化方面的强大功能,通过简单的代码即可实现函数图像的绘制和关键特征的标记。
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算法步骤
在特征点周围选择一个邻域窗口。
对窗口内的灰度值进行泰勒级数展开。
通过求解展开式,计算亚像素偏移量。
将亚像素偏移量应用于特征点的初始整数坐标,得到最终的亚像素位置。
优势
高精度:泰勒级数展开能够提供比插值方法更精确的位置估计。
通用性:适用于各种类型的图像特征。
参考资料
Brown, M., & Lowe, D. G. (2002). Invariant features from interest point groups. In British Machine Vision Conference (pp. 253-262).
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