2012-04-10 2 views

답변

0

사용 "이미지"

이미지 (X), 컬러 맵 (HSV) < - x는 각 역의 좌표를 얻을 필요가

+0

명확히하기 위해, 나는'x'가'0'과'1' 사이의 값의 2D 행렬이어야한다고 생각합니다. 하지만'doc image','doc colormap'은 제가하는 것보다 더 많이 알고 있습니다. –

+0

그런 다음 0에서 255로 값을 다시 스케일하고 hsv (255) – jdl

+0

을 수행합니다.'imagesc' 함수 (자동 크기 조정) 및'jet' 색상 표에서 수행 한 수치입니다. – yuk

0

세포 농도 (X, Y)의 행렬입니다 그 주위에 (주어진 반지름으로) 원 다각형을 만들고이 다각형을 그리드로 변환하십시오. 그런 다음이 그리드 (행렬)를 서로 위에 요약합니다. 속도면에서 폴리곤을 사용하는 대신 스테이션의 5 행 또는 열 내의 모든 셀이 값을 얻는 것처럼 스테이션에서 처리 할 셀을 정의 할 수도 있습니다. 스테이션에 포함 된 셀의 값이 1 인 매트릭스에 2D 가우스 필터를 적용 할 수도 있습니다. 가우스 커널의 대역폭은 범위 범위입니다. http://www.mathworks.ch/help/toolbox/images/ref/fspecial.html

5

다음과 같은 그림을 만드는 방법의 예입니다. 나는 무작위로 uniformly distributed pseudorandom numbers 사용하는 셀룰러 기지국의 위치를 ​​생성하여 플롯에 대한 샘플 데이터를 생성합니다 :

%# Initializations: 
minRange = 0;  %# Lower x and y range 
maxRange = 3.5;  %# Upper x and y range 
resolution = 1000; %# The number of data points on the x and y axes 
cellRange = linspace(minRange, maxRange, resolution); 
[x, y] = meshgrid(cellRange); %# Create grids of x and y coordinates 
cellCoverage = zeros(size(x)); %# Initialize the image matrix to zero 

%# Create the sample image data: 
numBases = 200; 
cellRadius = 0.75; 
for iBase = 1:numBases 
    point = rand(1,2).*(maxRange - minRange) + minRange; 
    index = ((x - point(1)).^2 + (y - point(2)).^2) <= cellRadius^2; 
    cellCoverage(index) = cellCoverage(index) + 1; 
end 

%# Create the plot: 
imagesc(cellRange, cellRange, cellCoverage); %# Scaled plot of image data 
axis equal; %# Make tick marks on each axis equal 
set(gca, 'XLim', [minRange maxRange], ... %# Set the x axis limit 
     'YLim', [minRange maxRange], ... %# Set the y axis limit 
     'YDir', 'normal');    %# Flip the y axis direction 
xlabel('X-distance (km)'); %# Add an x axis label 
ylabel('Y-distance (km)'); %# Add a y axis label 
colormap(jet);    %# Set the colormap 
colorbar;     %# Display the color bar 

을 그리고 여기에 결과 플롯이다 : 또한

enter image description here

참고는의 데이터 이미지 행렬 cellCoverage에는 노이즈가없고 스무딩이 적용되지 않아 게시물의 원본 이미지보다 가장자리가 더 선명하게 보입니다 (나는 의 데이터 인 "hake"샘플 데이터가 아닌 h 오히려).

관련 문제