Flytte Gjennomsnittet Matlab Kode

Denne opplæringen diskuterer hvordan du bruker MATLAB til bildebehandling. Noen kjennskap til MATLAB antas (du bør vite hvordan du bruker matriser og skrive en M-fil). Det er nyttig å ha MATLAB Image Processing Toolbox, men heldigvis behøver ingen verktøykasser for de fleste operasjoner. Kommandoer som krever Image Toolbox er angitt med Image Toolbox. Bilderepresentasjon Det finnes fem typer bilder i MATLAB. Gråtoner. Et gråtonebilde M piksler høy og N piksler bredt er representert som en matrise av dobbel datatype av størrelse M N. Elementverdier (for eksempel MyImage (m, n)) angir pixelgråskalaintensiteter i 0,1 med 0 svart og 1 hvitt. Truecolor RGB. Et truecolor rød-grønt-blå (RGB) bilde er representert som en tredimensjonal M N 3 dobbeltmatrise. Hver piksel har røde, grønne, blå komponenter langs den tredje dimensjonen med verdier i 0,1, for eksempel er fargekomponentene i piksel (m, n) MyImage (m, n, 1) rød, MyImage (m, n, 2) grønn, MyImage (m, n, 3) blue. Indexed. Indekserte (palettede) bilder er representert med en indeksmatrise av størrelse M N og en kolormapmatrise av størrelse K 3. Colormapet inneholder alle fargene som brukes i bildet, og indeksmatrisen representerer pikslene ved å referere til farger i colormap. For eksempel, hvis den 22. fargen er magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. så er MyImage (m, n) 22 en magenta-farget pixel. Binary. Et binært bilde representeres av en M N logisk matrise hvor pikselverdier er 1 (sant) eller 0 (false). Uint8. Denne typen bruker mindre minne, og noen operasjoner beregner raskere enn med dobbelte typer. For enkelhets skyld diskuterer ikke denne opplæringen uint8 videre. Gråskala er vanligvis det foretrukne formatet for bildebehandling. I tilfeller som krever farge, kan et RGB-fargebilde dekomponeres og håndteres som tre separate gråtonebilder. Indekserte bilder må konverteres til gråtoner eller RGB for de fleste operasjoner. Nedenfor er noen vanlige manipulasjoner og konverteringer. Noen få kommandoer krever Image Toolbox og er angitt med Image Toolbox. Lese og skrive bildefiler MATLAB kan lese og skrive bilder med kommandoerene imread og imwrite. Selv om et rettferdig antall filformater støttes, er noen ikke. Bruk imformater for å se hva installasjonen din støtter: Når du leser bilder, er et uheldig problem at imaterialet returnerer bildedataene i uint8 datatype, som må konverteres til dobbel og rescaled før bruk. Så i stedet for å kalle imread direkte, bruker jeg følgende M-fil-funksjon for å lese og konvertere bilder: Høyreklikk og lagre getimage. m for å bruke denne M-funksjonen. Hvis bildet baboon. png er i den nåværende katalogen (eller et sted i MATLAB søkeveien), kan du lese det med MyImage getimage (baboon. png). Du kan også bruke delvise baner, for eksempel hvis bildet er i lt nåværende katalog gtimages med getimage (imagesbaboon. png). Hvis du vil skrive et gråskala eller RGB-bilde, må du passe på at MyImage er en dobbel matrise med elementer i 0,1if feil skalert, den lagrede filen vil trolig være tom. Når jeg skriver bildefiler, anbefaler jeg at du bruker PNG-filformatet. Dette formatet er et pålitelig valg fordi det er lossless, støtter truecolor RGB, og komprimerer ganske bra. Bruk andre formater med forsiktighet. Grunnleggende operasjoner Nedenfor er noen grunnleggende operasjoner på et gråtonebilde u. Kommandoer som krever Image Toolbox er angitt med Image Toolbox. (Merk: For en rekkefølge betyr syntaksen u (:) at du ruller inn i en kolonnevektor. For eksempel hvis du er 1,50,2, så er du (:) 1052.) For eksempel brukes bildesignalstyrken i Beregning av signal / støyforhold (SNR) og toppsignal / støyforhold (PSNR). Gitt rent bilde uclean og støyreduktet bilde du, Vær forsiktig med normen. Oppførselen er norm (v) på vektor v beregner sqrt (sum (v.2)). men norm (A) på matrise A beregner den induserte L 2 matrisen normen, så normen (A) er absolutt ikke sqrt (sum (A (:). 2)). Det er likevel en lett feil å bruke norm (A) der den skulle ha vært norm (A (:)). Lineære filtre Linjær filtrering er hjørnesteinsteknikken for signalbehandling. For kort introduksjon er et lineært filter en operasjon hvor ved hver piksel x m, n av et bilde, blir en lineær funksjon evaluert på piksel og naboene for å beregne en ny pikselverdi y m, n. Et lineært filter i to dimensjoner har den generelle formen hvor x er inngangen, y er utgangen, og h er filterimpulsresponsen. Ulike valg av h fører til filtre som glatter, skjerper og oppdager kanter, for å nevne noen få applikasjoner. Høyre side av ligningen ovenfor er betegnet konsistent som h x og kalles konvolusjonen av h og x. Spatial-domain-filtrering To-dimensjonell lineær filtrering er implementert i MATLAB med conv2. Dessverre kan conv2 bare håndtere filtrering nær bildegrenser ved nullpoling, noe som betyr at filtreringsresultater vanligvis ikke er upassende for piksler nær grensen. For å omgå dette kan vi legge inn bilde og bruke det gyldige alternativet når du ringer conv2. Følgende M-funksjon gjør dette. Høyreklikk og lagre conv2padded. m for å bruke denne M-funksjonen. Her er noen eksempler: Et 2D filter h sies å være separerbart hvis det kan uttrykkes som ytterproduktet av to 1D-filtre h1 og h2. det er, h h1 (:) h2 (:). Det er raskere å passere h1 og h2 enn h. som det er gjort over for det glidende gjennomsnittsvinduet og det gaussiske filteret. Faktisk er Sobel filtre hx og han også separablewhat er h1 og h2 Fourier-domene filtrering. Spatial-domene filtrering med conv2 er lett en kostnadseffektiv drift. For et K K filter på et M N bilde koster conv2 O (MNK 2) tillegg og multiplikasjoner, eller O (N 4) antar M N K. For store filtre er filtrering i Fourier-domenet raskere siden beregningskostnaden reduseres til O (N 2 log N). Ved bruk av convolution-multiplikasjonsegenskapen til Fourier-transformasjonen beregnes konvolusjonen tilsvarende. Resultatet er ekvivalent med conv2padded (x, h) unntatt nær grensen, hvor den ovennevnte beregningen benytter periodisk grenseutvidelse. Fourier-basert filtrering kan også gjøres med symmetrisk grenseforlengelse ved å reflektere inngangen i hver retning: (Merk: En enda mer effektiv metode er FFT overlap-add filtrering. Signal Processing Toolbox implementerer FFT overlap-add i en dimensjon i fftfilt .) Ikke-lineære filtre Et ikke-lineært filter er en operasjon der hver filtrert piksel ym, n er en ikke-lineær funksjon av xm, n og naboene. Her diskuteres kort noen få typer av ikke-lineære filtre. Ordne statistikkfiltre Hvis du har Image Toolbox, kan ordningsstatistikkfiltre utføres med ordfilt2 og medfilt2. Et ordningsstatistikkfilter sorterer pikselverdiene over et nabolag og velger den største verdi. Min-, max - og medianfiltrene er spesielle tilfeller. Morfologiske filtre Hvis du har Image Toolbox, implementerer bwmorph ulike morfologiske operasjoner på binære bilder, som erosjon, utvidelse, åpning, lukking og skjelett. Det er også kommandoer tilgjengelig for morfologi på gråtonebilder: imerode. imdilat og imtophat. blant andre. Bygg ditt eget filter Av og til vil vi bruke et nytt filter som MATLAB ikke har. Koden nedenfor er en mal for å implementere filtre. (Merk: En hyppig feilaktig påstand er at sløyfer i MATLAB er treg og bør unngås. Dette var en gang sant, tilbake i MATLAB 5 og tidligere, men sløyfer i moderne versjoner er rimelig raske.) For eksempel er det alfa-trimmet gjennomsnittet filter ignorerer d 2 laveste og d 2 høyeste verdier i vinduet, og gjennomsnittlig gjenværende (2 r 1) 2 d-verdier. Filteret er en balanse mellom et medianfilter og et middelfilter. Det alfa-trimmet gjennomsnittet filteret kan implementeres i malmen. Som et annet eksempel er det bilaterale filteret En enkel (ad hoc) måte å bare ta et veid gjennomsnitt (justerbart av alfa) på hvert punkt med sine naboer: eller noe variasjon derav . Ja, for å være mer sofistikert kan du Fourier omforme dataene dine først, og deretter kutte av de høye frekvensene. Noe som: Dette kutter ut de høyeste 20 frekvensene. Vær forsiktig med å kutte dem ut symmetrisk, ellers er den omvendte transformasjonen ikke lenger ekte. Du må nøye velge cutoff frekvensen for riktig nivå av utjevning. Dette er en veldig enkel type filtrering (boksfiltrering i frekvensdomene), slik at du kan forsøke forsiktig å dempe høyfrekvensfrekvenser dersom forvrengningen ikke er akseptabel. Besvart 4. oktober 09 klokka 9:16 FFT er ikke en dårlig ide, men det er nok overkill her. Løpende eller bevegelige gjennomsnitt gir generelt dårlige resultater og bør unngås for alt annet enn sent lekser (og hvit støy). Id bruker Savitzky-Golay filtrering (i Matlab sgolayfilt (.)). Dette gir deg de beste resultatene for det du leter etter - litt lokal utjevning, samtidig som du holder formen på kurven. Avansert kildekode. Com 31.10.2015 Matlab kildekode for biometrisk anerkjennelse er oppdatert. Reduserte kostnader. all programvare er utstyrt med store rabatter, mange koder tilbys gratis. Bedre forestillinger. Noen mindre bugs har blitt løst. Forbedret programvarefunksjoner. mange koder har blitt forbedret når det gjelder hastighet og minnehåndtering. Følg oss på Twitter Følg oss på FaceBook Følg oss på YouTube Følg oss på LinkedIn Realtids hjelp. koble oss nå med WhatsApp 393207214179 Videoopplæring. Programvaren er intuitiv, lett å forstå og godt dokumentert. For de fleste koder har mange videoopplæringer blitt publisert på vår YouTube-kanal. Vi utvikler også programvare på forespørsel. For spørsmål, vennligst send oss ​​en e-post. Bli med oss21.06.2005 Et biometrisk system kan betraktes som et mønstergjenkjenningssystem som består av tre hovedmoduler: sensormodulen, funksjonen ekstraksjonsmodul og funksjonsmodulen. Utformingen av et slikt system er studert i sammenheng med mange vanlige biometriske modaliteter - fingeravtrykk, ansikt, tale, hånd, iris. Ulike algoritmer som er utviklet for hver av disse modaliteter vil bli presentert. 16.05.2006 Et neuralt nettverk er en sammenhengende gruppe biologiske nevroner. I moderne bruk kan begrepet også referere til kunstige nevrale nettverk, som utgjøres av kunstige nevroner. Dermed definerer begrepet Neural Network to separate begreper: - Et biologisk nevralt nettverk er et plexus av tilkoblede eller funksjonelt relaterte nevroner i det perifere nervesystemet eller sentralnervesystemet. - På nevrovitenskapsområdet refererer det oftest til en gruppe neuroner fra et nervesystem som er egnet for laboratorieanalyse. Kunstige nevrale nettverk ble utformet for å modellere noen egenskaper av biologiske nevrale nettverk, selv om de fleste av søknadene er av teknisk art i motsetning til kognitive modeller. Nevrale nettverk er laget av enheter som ofte antas å være enkle i den forstand at deres tilstand kan beskrives ved enkle tall, deres aktiveringsverdier. Hver enhet genererer et utgangssignal basert på dets aktivering. Enhetene er spesielt koblet til hverandre, hver forbindelse har en individuell vekt (igjen beskrevet ved et enkelt nummer). Hver enhet sender sin utgangsverdi til alle andre enheter som de har en utgående tilkobling til. Gjennom disse forbindelsene kan utgangen av en enhet påvirke aktiveringen av andre enheter. Enheten som mottar tilkoblingene, beregner dens aktivering ved å ta en vektet sum av inngangssignalene (dvs. det multipliserer hvert inngangssignal med vekten som tilsvarer den forbindelsen og legger til disse produktene). Utgangen bestemmes av aktiveringsfunksjonen basert på denne aktiveringen (for eksempel enheten genererer utgang eller branner hvis aktiveringen er over en grenseverdi). Nettverk lærer ved å endre vekter av forbindelsene. Generelt er et neuralt nettverk sammensatt av en gruppe eller grupper av fysisk forbundet eller funksjonelt tilknyttede nevroner. En enkelt neuron kan kobles til mange andre nevroner, og det totale antall neuroner og forbindelser i et nettverk kan være ekstremt stort. Tilkoblinger, som kalles synapser, dannes vanligvis fra aksoner til dendriter, selv om dendrodentritiske mikrokredsløb og andre tilkoblinger er mulige. Bortsett fra det elektriske signalet, er det andre former for signalering som oppstår ved nevrotransmitterdiffusjon, som har effekt på elektrisk signalering. Således, som andre biologiske nettverk, er nevrale nettverk ekstremt komplekse. Mens en detaljert beskrivelse av nevrale systemer virker for tiden uoppnåelig, gjøres fremskritt mot en bedre forståelse av grunnleggende mekanismer. Kunstig intelligens og kognitiv modellering forsøker å simulere noen egenskaper av nevrale nettverk. Mens de er like i deres teknikker, har den tidligere målet å løse bestemte oppgaver, mens sistnevnte har som mål å bygge matematiske modeller av biologiske nevrale systemer. I det kunstige intelligensfeltet har kunstige nevrale nettverk blitt anvendt vellykket til talegjenkjennelse, bildeanalyse og adaptiv kontroll for å konstruere programvareagenter (i datamaskiner og videospill) eller autonome roboter. De fleste av de nåværende kunstige nevrale nettverkene for kunstig intelligens er basert på statistisk estimering, optimalisering og kontrollteori. Det kognitive modelleringsfeltet er den fysiske eller matematiske modelleringen av oppførelsen av nevrale systemer som strekker seg fra det individuelle nevrale nivået (f. eks. Modellering av spikresponskurvene til nevroner til en stimulus), gjennom nevrale klyngenivå (f. eks. Modellering av frigivelse og effekter av dopamin i basalganglia) til hele organismen (f. eks. adferdsmodellering av organismene respons på stimuli). 11.06.2007 Genetiske algoritmer utgjør en klasse med søk, tilpasning og optimaliseringsteknikker basert på prinsippene om naturlig utvikling. Genetiske algoritmer ble utviklet av Holland. Andre evolusjonære algoritmer inkluderer evolusjonsstrategier, evolusjonær programmering, klassifiseringssystemer og genetisk programmering. En evolusjonær algoritme opprettholder en befolkning av løsningskandidater og evaluerer kvaliteten på hver løsningskandidat i henhold til en problemspesifikk treningsfunksjon som definerer miljøet for evolusjonen. Nye løsningskandidater opprettes ved å velge relativt passende medlemmer av befolkningen og rekombinere dem gjennom ulike operatører. Spesifikke evolusjonære algoritmer dyr i representasjon av løsninger, seleksjonsmekanismen og detaljene til rekombinasjonsoperatørene. I en genetisk algoritme er løsningskandidater representert som tegnstrenger fra et gitt (ofte binært) alfabet. I et bestemt problem må en kartlegging mellom disse genetiske strukturer og det opprinnelige løsningsområdet utvikles, og en treningsfunksjon må defineres. Treningsfunksjonen måler kvaliteten på løsningen som tilsvarer en genetisk struktur. I et optimaliseringsproblem beregner treningsfunksjonen bare verdien av objektivfunksjonen. I andre problemer kan kondisjonen bestemmes av et koevolusjonært miljø bestående av andre genetiske strukturer. For eksempel kan man studere likevektsegenskapene til spillteoretiske problemer, hvorved en befolkning av strategier utvikler seg med hver strategisk form som er definert som gjennomsnittlig utbetaling mot de andre medlemmene av befolkningen. En genetisk algoritme starter med en befolkning av tilfeldig genererte løsningskandidater. Den neste generasjonen er opprettet ved å kombinere lovende kandidater. Rekombinationen involverer to foreldre valgt tilfeldig fra befolkningen, med utvalgssannsynlighetene forutinntatt til fordel for de relativt passende kandidatene. Foreldrene er rekombinert gjennom en crossover operatør, som deler de to genetiske strukturer fra hverandre til tilfeldig valgte steder, og knytter seg til et stykke fra hver av foreldrene for å skape et avkom (for å beskytte mot tapet av genetisk mangfold, blir tilfeldige mutasjoner innimellom introdusert i avkom). Algoritmen vurderer treningen til avkommet og erstatter en av de relativt uegnede medlemmene av befolkningen. Nye genetiske strukturer produseres til generasjonen er fullført. Etterfølgende generasjoner opprettes på samme måte til et veldefinert termineringskriterium er oppfylt. Den endelige befolkningen gir en samling av løsningskandidater, hvorav en eller flere kan brukes på det opprinnelige problemet. Selv om evolusjonære algoritmer ikke er garantert å finne det globale optimale, kan de finne en akseptabel løsning relativt raskt i et bredt spekter av problemer. Evolusjonære algoritmer har blitt brukt på et stort antall problemer innen ingeniørfag, datavitenskap, kognitiv vitenskap, økonomi, ledelsesvitenskap og andre felt. Antall praktiske applikasjoner har steget jevnt, spesielt siden slutten av 1980-tallet. Typiske forretningsapplikasjoner involverer produksjonsplanlegging, jobbbutikkplanlegging og andre vanskelige kombinatoriske problemer. Genetiske algoritmer har også blitt anvendt på teoretiske spørsmål i økonomiske markeder, til prognoser for tidsserier, og til økonometrisk estimering. Stringsbaserte genetiske algoritmer har blitt anvendt for å finne markedsstrategier basert på grunnleggende data for aksje - og obligasjonsmarkeder. 23.04.2006 En liste over matrisebaserte programmeringsspråk: Scilab - Scilab er en vitenskapelig programvarepakke for numeriske beregninger som gir et kraftig, åpent datamiljø for tekniske og vitenskapelige applikasjoner. Utviklet siden 1990 av forskere fra INRIA og ENPC, er det nå vedlikeholdt og utviklet av Scilab Consortium siden etableringen i mai 2003. R-prosjektet for statistisk databehandling - R er et gratis programvaremiljø for statistisk databehandling og grafikk. Den kompilerer og kjører på et stort utvalg av UNIX-plattformer, Windows og MacOS. Octave - Octave er et språk på høyt nivå, hovedsakelig beregnet på numeriske beregninger. Det gir et praktisk kommandolinjegrensesnitt for å løse lineære og ikke-lineære problemer numerisk, og for å utføre andre numeriske eksperimenter ved hjelp av et språk som for det meste er kompatibelt med Matlab. Det kan også brukes som et batchorientert språk. Python - Python er et dynamisk objektorientert programmeringsspråk som kan brukes til mange typer programvareutvikling. Den gir sterk støtte for integrasjon med andre språk og verktøy, leveres med omfattende standardbiblioteker, og kan læres om noen få dager. Mange Python-programmerere rapporterer betydelige produktivitetsgevinster og føler at språket oppmuntrer til utvikling av høyere kvalitet, mer vedlikeholdsbar kode.