偏微分方程在图形图像处理中的应用matlab代码

偏微分方程在图形图像处理中的应用（matlab代码） 偏微分方程在图形图像处理中的应用（matlab代码）

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%          工作室提供代做matlab仿真	      %
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%%% This program implement image interpolation by AMLE method. Firstly get
%%% a number of level sets from an input image by thresholdding. The threshold
%%% values are chosen automatically. Then the boundaries for each level set
%%% are extracted the image data on the boundaries are recorded. Finally 
%%% by using AMLE extend those imformation to reconstract a new image
%%% which will approximate the original one quitr well.

clear all;
close all;
clc;

Img = imread（‘lady.bmp‘）;
Img=rgb2gray（Img）;

figure（1）;imshow（uint8（Img））;
[ny nx] = size（Img）;

N=12;                          % A presetting parameter--Number of level_sets
h=imhist（Img）/（ny*nx）;
D_max（[1:N]）=0;                 
count（[1:N]）=0;                
start=0;s=0.0; 
for n=1:N 
   for d=start:255             
       if h（d+1）>0
          count（n）=count（n）+1;
          s=s+h（d+1）;
          if s>=double（n/N）          
              D_max（n）=d-1;           
              count（n）=count（n）-1;    
              s=s-h（d+1）;             
              start=d;                
              break;                  
          end
       end
   end
end
count（N）=count（N）+1;
D_max（N）=D_max（N）+1;
nn=0;
for n=1:N
   if count（n）>0
      nn=nn+1;
      D_max（nn）=D_max（n）;
   end
end 
% Now nn is the number of level_sets

Level_Set_Boundary=zeros（[ny nx]）;  %Recode boundares only for display
Boundary_Img=zeros（[ny nx]）;        %Recode the gray values of the image on the boundares

for n=1:nn
    bw=zeros（[ny nx]）;
    if n==1;
        D_min=0;
    else
        D_min=D_max（n-1）+1;
    end
    for i=1:ny
        for j=1:nx
            if Img（ij）>=D_min 
               bw（ij）=1; 
            end
        end
    end
    
    se = strel（‘disk‘5）;          % Set a stracturing elememt
    BW2 = imopen（bwse）;           % Make open opartion to the level sets
        
    B = bwboundaries（BW2）;         % Get boundaries
    for i = 1:length（B）
        boundary=B{i};
        L=length（boundary）;
        for ii=1:L
            xx=boundary（ii2）;                % Get positions of the boundary points
            yy=boundary（ii1）;
            Level_Set_Boundary（yyxx）=1;      % Recode the positions for diplay only.
            Boundary_Img（yyxx）=Img（yyxx）;   % Recode the image data for extension.
            
        end
    end
end
figure（2）;imshow（Level_Set_Boundary）;
figure（3）;imshow（uint8（Boundary_Img））;

Diff_Img=120+50*randn（[ny nx]）;             % Randon intialization
[nrow ncol]=size（Diff_Img）; 

delt=0.2;
% Iteration begin here
for n=1:300
    I_x = （Diff_Img（:[2:ncol ncol]）-Diff_Img（:[1 1:ncol-1]））/2;
    I_y = （Diff_Img（[2:nrow nrow]:）-Diff_Img（[1 1:nrow-1]:））/2;
    I_xx = D

 属性            大小     日期    时间   名称
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