【MATLAB】读取序列图像raw文件并求序列均值

简介: 读取16位raw图像,图像大小为640*512,也可自行调整。

matlab代码如下:

%% 初始化foldname='C:\Users\admin\Desktop\16bit';
frameWidth=640;
frameHeight=512;
listfile=dir(fullfile(foldname,'*.raw'));
frames=length(listfile); % 帧数image_sequence = zeros(frameHeight,frameWidth,frames); % 序列图像三维数组%% 读序列图像fori=1:framesfilename=listfile(i).name;
filename=fullfile(foldname,filename);
fid=fopen(filename,'r');
data_temp=fread(fid,[frameWidth,frameHeight],'uint16');
image_raw=data_temp';  
image_sequence(:,:,i)=image_raw;
fclose(fid);
end%% 序列均值image_mean = mean(image_sequence,3);
image_mean = uint16(image_mean);


目录
相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
基于BP神经网络的金融序列预测matlab仿真
本项目基于BP神经网络实现金融序列预测,使用MATLAB2022A版本进行开发与测试。通过构建多层前馈神经网络模型,利用历史金融数据训练模型,实现对未来金融时间序列如股票价格、汇率等的预测,并展示了预测误差及训练曲线。
|
4月前
|
JSON 数据格式 Python
【2023最新】Matlab 保存JSON数据集文件,并用Python读取
本文介绍了如何使用MATLAB生成包含数据和标签的JSON格式数据集文件,并展示了用Python读取该JSON文件作为训练集的方法。
145 1
|
3月前
|
算法 数据可视化
基于SSA奇异谱分析算法的时间序列趋势线提取matlab仿真
奇异谱分析(SSA)是一种基于奇异值分解(SVD)和轨迹矩阵的非线性、非参数时间序列分析方法,适用于提取趋势、周期性和噪声成分。本项目使用MATLAB 2022a版本实现从强干扰序列中提取趋势线,并通过可视化展示了原时间序列与提取的趋势分量。代码实现了滑动窗口下的奇异值分解和分组重构,适用于非线性和非平稳时间序列分析。此方法在气候变化、金融市场和生物医学信号处理等领域有广泛应用。
195 19
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护
织物图像的配准和拼接算法的MATLAB仿真,对比SIFT,SURF以及KAZE
本项目展示了织物瑕疵检测中的图像拼接技术,使用SIFT、SURF和KAZE三种算法。通过MATLAB2022a实现图像匹配、配准和拼接,最终检测并分类织物瑕疵。SIFT算法在不同尺度和旋转下保持不变性;SURF算法提高速度并保持鲁棒性;KAZE算法使用非线性扩散滤波器构建尺度空间,提供更先进的特征描述。展示视频无水印,代码含注释及操作步骤。
|
3月前
|
算法 数据可视化 数据安全/隐私保护
基于LK光流提取算法的图像序列晃动程度计算matlab仿真
该算法基于Lucas-Kanade光流方法,用于计算图像序列的晃动程度。通过计算相邻帧间的光流场并定义晃动程度指标(如RMS),可量化图像晃动。此版本适用于Matlab 2022a,提供详细中文注释与操作视频。完整代码无水印。
|
4月前
Matlab批量修改指定文件下文件名
Matlab批量修改指定文件下文件名
200 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
本项目采用MATLAB 2022a实现时间序列预测,利用CNN与LSTM结合的优势,并以鲸鱼优化算法(WOA)优化模型超参数。CNN提取时间序列的局部特征,LSTM处理长期依赖关系,而WOA确保参数最优配置以提高预测准确性。完整代码附带中文注释及操作指南,运行效果无水印展示。
|
4月前
|
存储 算法 Serverless
【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统(源码+音频文件+GUI界面)【独一无二】
【matlab】matlab基于DTW和HMM方法数字语音识别系统(源码+音频文件+GUI界面)【独一无二】
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测关键在于有效利用历史数据预测未来值。本研究采用卷积神经网络(CNN)提取时间序列特征,结合GRU处理序列依赖性,并用灰狼优化(GWO)精调模型参数。CNN通过卷积与池化层提取数据特征,GRU通过更新门和重置门机制有效管理长期依赖。GWO模拟灰狼社群行为进行全局优化,提升预测准确性。本项目使用MATLAB 2022a实现,含详细中文注释及操作视频教程。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于WOA优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
本项目运用鲸鱼优化算法(WOA)优化卷积神经网络(CNN)与GRU网络的超参数,以提升时间序列预测精度。在MATLAB 2022a环境下,通过CNN提取时间序列的局部特征,而GRU则记忆长期依赖。WOA确保模型参数最优配置。代码附有中文注释及操作视频,便于理解和应用。效果预览无水印,直观展示预测准确性。

热门文章

最新文章