Error using edge expected input number 1 i to be two dimensional

WEIGHT = edge(I,‘sobel’,.3);

Error in edge>parse_inputs (line 547)

validateattributes(I,{‘numeric’,‘logical’},{‘nonsparse’,‘2d’},mfilename,‘I’,1);

Error in edge (line 190)

[a,method,thresh,sigma,thinning,H,kx,ky] = parse_inputs(varargin{:});

Error in deblur_blind_deconvolution (line 55)

WEIGHT = edge(I,‘sobel’,.3);

WEIGHT = edge(rgb2gray(I),‘sobel’,.3);

Error using deconvblind>parse_inputs (line 374)

If not a scalar, WEIGHT has to have size of the input image.

Error in deconvblind (line 122)

[J,P,NUMIT,DAMPAR,READOUT,WEIGHT,sizeI,classI,sizePSF,FunFcn,FunArg] = …

Error in deblur_blind_deconvolution (line 63)

[J P] = deconvblind(Blurred,INITPSF,30,[],WEIGHT);

I = imread(‘mycolorjpgimage.jpg’);

figure;imshow(I);title(‘Original Image’);

I = rgb2gray(I);

Всем добрый день. В матлабе новичек, делаю задание. При медианной фильтрации выбиваются ошибки:

1
2

Error using medfilt2
Expected input number 1, A, to be two-dimensional.

1
2

Error in medfilt2>parse_inputs (line 106)
validateattributes(a, {'numeric','logical'}, {'2d','real'}, mfilename, 'A', 1);

1
2

Error in medfilt2 (line 48)
[a, mn, padopt] = parse_inputs(varargin{:});

1
2

Error in lab7 (line 18)
Fim_filt = medfilt2(Fim);

Код прграммы:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81

close all; clear all; clc;
reply = input('Введите имя изображения: ', 's');
   
im = imread(reply);
figure(1); 
%исходное изображение
subplot(151); 
imshow(im);
 
Fim = fft2(im);  %двумерное пр-ние Фурье
Fim(1,1) = 0;  %обнуление элемента с индексом (1,1)
Fim = abs(fftshift(Fim));  %переставление половины матрицы спектральных отключений в действительном виде
%спектр сигнала
subplot(152); 
imshow(Fim, []);
 
%медианная фильтрация
Fim_filt = medfilt2(Fim, [7,7]);
z = max(max(Fim_filt));
Fim_filt = Fim_filt ./ z;
%отфильтрованный спектр сигнала
subplot(153); 
imshow(Fim_filt);
 
Fim_filt_b = im2bw(Fim_filt, 0.3);
%бинаризация
subplot(154); 
imshow(Fim_filt_b);
 
m1 = [1 1 1; 0 0 0; -1 -1 -1];
m2 = [1 0 -1; 1 0 -1; 1 0 -1];
m3 = [1 1 0; 1 0 -1; 0 -1 -1];
m4 = [0 1 1; -1 0 1; -1 -1 0];
 
%построение контура
c1 = conv2(im2double(Fim_filt_b), im2double(m1));
c2 = conv2(im2double(Fim_filt_b), im2double(m2));
c3 = conv2(im2double(Fim_filt_b), im2double(m3));
c4 = conv2(im2double(Fim_filt_b), im2double(m4));
 
Fim_filt_c = c1 | c2 | c3 | c4;
 
%контур
subplot(155); 
imshow(Fim_filt_c);
 
figure(2); 
%3D-спектр сигнала
subplot(121); 
mesh(Fim);
%отфильтрованный 3D-спектр сигнала
subplot(122); 
mesh(Fim_filt);
 
%периметр
P = sum(sum(Fim_filt_c));
%площадь
S = sum(sum(Fim_filt_b));
 
Xs = 0;
Ys = 0;
for i=1:length(im)
    for j=1:length(im)
        if(Fim_filt_b(i,j) > 0)
            Xs = Xs + i;
            Ys = Ys + j;
        end;
    end;
end;
 
%центр тяжести
Xs=floor(Xs/S);
Ys=floor(Ys/S);
%компактность
comp=P^2/S;
 
msg1 = strcat('Периметр:', 32, num2str(P)); 
msg2 = strcat('Площадь:', 32, num2str(S));
msg3 = strcat('Центр тяжести: (', num2str(Xs), ', ', num2str(Ys), ')');
msg4 = strcat('Компактность:', 32, num2str(comp));
msgbox({msg1,msg2,msg3,msg4},'Параметры');

Картинка открывается и выводится, дальше ошибки. Подскажите, пожалуйста, в чем может быть проблема

Мой код показан ниже:

G= histeq(imread('F:Thesisimagesimage1.tif'));
figure,imshow(G);

Я получил следующее сообщение об ошибке, и я не уверен, почему оно появляется:

Error using histeq
Expected input number 1, I, to be two-dimensional.

Error in histeq (line 68)
validateattributes(a,{'uint8','uint16','double','int16','single'}, ...

Error in testFile1 (line 8)
G= histeq(imread('F:Thesisimagesimage1.tif'));

Ваше изображение, скорее всего, цветное. histeq работает только с изображениями в оттенках серого. В зависимости от того, что вы хотите сделать, вам доступны три варианта. Вы можете либо преобразовать изображение в оттенки серого, вы можете гистограмму уравнять каждый канал индивидуально, либо, что лучше воспринимать, — это преобразовать изображение в цветовое пространство HSV, гистограмму уравнять компонент V или Value, а затем преобразовать обратно в RGB. Я предпочитаю последний вариант для цветных изображений. Следовательно, одним методом будет изображение с улучшенной шкалой серого, а двумя другими — изображение с улучшенной цветностью.

Вариант №1 — преобразовать в оттенки серого, а затем выровнять

G = imread('F:Thesisimagesimage1.tif');
G = histeq(rgb2gray(G));
figure; imshow(G);

Используйте rgb2gray, чтобы преобразовать изображение в оттенки серого, затем выровняйте изображение.

Вариант №2 — Выравнивание каждого канала индивидуально

G = imread('F:Thesisimagesimage1.tif');
for i = 1 : size(G, 3)
    G(:,:,i) = histeq(G(:,:,i));
end
figure; imshow(G);

Прокрутите каждый канал и выполните выравнивание.

Вариант № 3 — преобразовать в HSV, гистограмма выровнять канал V, а затем преобразовать обратно

G = imread('F:Thesisimagesimages1.tif');
Gh = rgb2hsv(G);
Gh(:,:,3) = histeq(Gh(:,:,3));
G = im2uint8(hsv2rgb(Gh));
figure; imshow(G);

Используйте функцию rgb2hsv для преобразования цветного изображения в HSV. Затем мы используем выравнивание гистограммы на канале V или Value, а затем конвертируем обратно из HSV в RGB с помощью hsv2rgb. Обратите внимание, что на выходе hsv2rgb будет изображение типа double, поэтому, предполагая, что исходное входное изображение было uint8, используйте im2uint8 функция для преобразования из double обратно в uint8.