Moving Average 2d Matlab

Este é um arquivo de função muito bom disponível no Matlab Central File Exchange. Este arquivo de função é totalmente vectorizado e, portanto, muito rápido. Além disso, em comparação com a função a ser consultada na resposta aioobes, esta função não usa a função accumarray, razão pela qual isso é até compatível com versões mais antigas do Matlab. Além disso, ele funciona para matrizes de células, bem como arrays numéricos. SOLUÇÃO. Você pode usar esta função em conjunto com a função construída em matlab, única. Ocorre será um array numérico com o mesmo tamanho que o de unique (M) e os diferentes valores de array occurancecount corresponderão à contagem de valores correspondentes (mesmo índice) em unique (M). Respondeu Sep 29 11 at 10:37 isso seria perfeito porque estamos fazendo operação em matriz, ea resposta deve ser um único número respondido Jun 27 13 at 15:37 Use nnz em vez de soma. Não há necessidade de a chamada dupla para recolher matrizes para vetores e é provável mais rápido do que soma. Respondeu Aug 31 15 at 21:08 Sua resposta 2017 Stack Exchange, IncThis tutorial discute como usar MATLAB para processamento de imagem. Alguma familiaridade com MATLAB é assumida (você deve saber como usar matrizes e escrever um M-arquivo). É útil ter o MATLAB Image Processing Toolbox, mas, felizmente, nenhuma caixa de ferramentas é necessária para a maioria das operações. Os comandos que requerem o Image Toolbox são indicados com Image Toolbox. Representação de imagem Existem cinco tipos de imagens no MATLAB. Grayscale. Uma imagem de escala de cinza M pixels de altura e N pixels de largura é representada como uma matriz de tipo de dados duplo de tamanho M N. Os valores dos elementos (por exemplo, MyImage (m, n)) denotam as intensidades de escala de cinza de pixel em 0,1 com 0 preto e 1 branco. Truecolor RGB. Uma imagem truecolor vermelho-verde-azul (RGB) é representada como uma matriz dupla tridimensional M N 3. Cada pixel tem componentes vermelhos, verdes e azuis ao longo da terceira dimensão com valores em 0,1, por exemplo, os componentes de cor do pixel (m, n) são MyImage (m, n, 1) vermelho, MyImage (m, n, 2) verde, MyImage (m, n, 3) blue. Indexed. Imagens indexadas (paletadas) são representadas com uma matriz de índice de tamanho M N e uma matriz de mapa de cor de tamanho K 3. O mapa de cores mantém todas as cores usadas na imagem ea matriz de índice representa os pixels consultando cores no mapa de cores. Por exemplo, se a cor 22 é magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. Então MyImage (m, n) 22 é um pixel de cor magenta. Uma imagem binária é representada por uma matriz lógica M N onde os valores de pixel são 1 (verdadeiro) ou 0 (falso).uint8. Esse tipo usa menos memória e algumas operações calculam mais rápido do que com tipos duplos. Para simplificar, este tutorial não discute mais uint8. Grayscale é geralmente o formato preferido para processamento de imagem. Em casos que requerem cor, uma imagem em cores RGB pode ser decomposta e tratada como três imagens em escala de cinza separadas. As imagens indexadas devem ser convertidas para tons de cinza ou RGB para a maioria das operações. Abaixo estão algumas manipulações e conversões comuns. Alguns comandos requerem o Image Toolbox e são indicados com Image Toolbox. Ler e gravar arquivos de imagem O MATLAB pode ler e gravar imagens com os comandos imread e imwrite. Embora um número razoável de formatos de arquivo são suportados, alguns não são. Use imformats para ver o que sua instalação suporta: Ao ler imagens, um problema lamentável é que imread retorna os dados de imagem no tipo de dados uint8, que deve ser convertido em duplo e rescaled antes de usar. Então, em vez de chamar imread diretamente, eu uso a seguinte função M-file para ler e converter imagens: Clique com o botão direito do mouse e salve getimage. m para usar esta função M. Se a imagem baboon. png está no diretório atual (ou em algum lugar no caminho de busca MATLAB), você pode lê-lo com MyImage getimage (baboon. png). Você também pode usar caminhos parciais, por exemplo, se a imagem estiver no diretório atual gtimages com getimage (imagesbaboon. png). Para gravar uma imagem em escala de cinza ou RGB, use Tome cuidado para que MyImage seja uma matriz dupla com elementos em 0,1if incorretamente dimensionado, o arquivo salvo provavelmente ficará em branco. Ao escrever arquivos de imagem, eu recomendo usar o formato de arquivo PNG. Este formato é uma escolha confiável, uma vez que é sem perdas, suporta truecolor RGB e compacta muito bem. Use outros formatos com cuidado. Operações básicas Abaixo estão algumas operações básicas em uma imagem de escala de cinza u. Os comandos que requerem o Image Toolbox são indicados com Image Toolbox. (Nota: Para qualquer matriz, a sintaxe u (:) significa desenrolar u em um vetor de coluna. Por exemplo, se u 1,50,2. Então u (:) é 1052.) Por exemplo, a potência do sinal de imagem é usada em Computando a relação sinal-ruído (SNR) ea relação pico sinal-ruído (PSNR). Dada imagem limpa uclean e ruído contaminado u imagem, Tenha cuidado com a norma. O comportamento é norma (v) no vetor v calcula sqrt (soma (v.2)). Mas a norma (A) na matriz A calcula a norma da matriz L 2 induzida, então a norma (A) certamente não é sqrt (soma (A (:) .2)). No entanto, é um erro fácil usar a norma (A) onde deveria ter sido a norma (A (:)). Filtros lineares A filtragem linear é a técnica fundamental do processamento de sinais. Para introduzir brevemente, um filtro linear é uma operação em que em cada pixel x m, n de uma imagem, uma função linear é avaliada no pixel e seus vizinhos para calcular um novo valor de pixel y m, n. Um filtro linear em duas dimensões tem a forma geral onde x é a entrada, y é a saída, e h é a resposta do impulso do filtro. Diferentes escolhas de h levam a filtros que suavizam, afiam e detectam bordas, para citar algumas aplicações. O lado direito da equação acima é denotado concisamente como h x e é chamado a convolução de h e x. Filtragem do domínio espacial A filtragem linear bidimensional é implementada no MATLAB com conv2. Infelizmente, o conv2 só pode lidar com a filtragem perto dos limites da imagem por preenchimento zero, o que significa que os resultados de filtragem são geralmente inadequados para pixels próximos ao limite. Para contornar isso, podemos preencher a imagem de entrada e usar a opção válida ao chamar conv2. A seguinte função M faz isso. Clique com o botão direito do mouse e salve conv2padded. m para usar esta função M. Aqui estão alguns exemplos: Um filtro 2D h é dito ser separável se ele pode ser expresso como o produto externo de dois filtros 1D h1 e h2. Ou seja, h h1 (:) h2 (:). É mais rápido passar h1 e h2 do que h. Como é feito acima para a janela de média móvel eo filtro Gaussiano. De fato, os filtros de Sobel hx e hy também são separáveisque são h1 e h2 Filtragem de domínio de Fourier A filtragem de domínio espacial com conv2 é facilmente uma operação computacionalmente cara. Para um filtro K K em uma imagem M N, conv2 custa O (MNK 2) adições e multiplicações, ou O (N 4) supondo M N K. Para filtros grandes, a filtragem no domínio de Fourier é mais rápida, já que o custo computacional é reduzido a O (N 2 log N). Usando a propriedade de convolução-multiplicação da transformada de Fourier, a convolução é calculada de forma equivalente por O resultado é equivalente a conv2padded (x, h), exceto próximo ao limite, onde a computação acima usa extensão de limite periódica. A filtragem baseada em Fourier também pode ser feita com a extensão de contorno simétrica, refletindo a entrada em cada direção: (Nota: Um método ainda mais eficiente é a filtragem de sobreposição de FFT. A Ferramenta de Processamento de Sinal implementa a sobreposição FFT-add em uma dimensão em fftfilt .) Filtros não-lineares Um filtro não-linear é uma operação em que cada pixel filtrado ym, n é uma função não linear de xm, n e seus vizinhos. Aqui discutimos brevemente alguns tipos de filtros não-lineares. Filtros de estatística de ordem Se você tiver o Image Toolbox, os filtros de estatística de ordem podem ser executados com ordfilt2 e medfilt2. Um filtro de estatística de ordem classifica os valores de pixel em uma vizinhança e seleciona o quinto maior valor. Os filtros min, max e mediano são casos especiais. Filtros morfológicos Se você tem o Image Toolbox, bwmorph implementa várias operações morfológicas em imagens binárias, como erosão, dilatação, abertura, fechamento e esqueleto. Existem também comandos disponíveis para morfologia em imagens em escala de cinza: imerode. Imidato e imtofato. entre outros. Crie seu próprio filtro Ocasionalmente, queremos usar um novo filtro que o MATLAB não possui. O código abaixo é um modelo para a implementação de filtros. (Nota: Uma afirmação equivocada freqüente é que os loops no MATLAB são lentos e devem ser evitados. Esta vez foi verdade, de volta no MATLAB 5 e anteriores, mas loops em versões modernas são razoavelmente rápido.) Por exemplo, o alfa-aparado médio filtro Ignora os valores mais baixos d 2 e d 2 mais altos na janela e calcula a média dos restantes valores (2 r 1) 2 d. O filtro é um equilíbrio entre um filtro mediano e um filtro médio. O filtro de média alfa-trimmed pode ser implementado no modelo como um outro exemplo, o filtro bilateral é Código-Fonte Avançado. Com. Clique aqui para baixar. A íris de cada olho é única. Não há duas íris são iguais em seus detalhes matemáticos - mesmo entre gêmeos idênticos e trigêmeos ou entre os próprios olhos esquerdo e direito. Ao contrário da retina, no entanto, é claramente visível a partir de uma distância, permitindo fácil aquisição de imagem sem intrusão. A íris permanece estável ao longo de sua vida, exceto doenças raras ou traumatismos. Os padrões aleatórios da íris são o equivalente a um código de barras complexo quothuman, criado por uma malha emaranhada de tecido conjuntivo e outras características visíveis. O processo de reconhecimento da íris começa com a aquisição de imagem baseada em vídeo que localiza o olho ea íris. Os limites da pupila e da íris são definidos, a oclusão da pálpebra ea reflexão especular são descontadas ea qualidade da imagem é determinada para processamento. O padrão de íris é processado e codificado em um registro (ou quottemplatequot), que é armazenado e usado para reconhecimento quando uma íris viva é apresentada para comparação. Metade das informações no registro descreve digitalmente as características da íris, a outra metade do registro controla a comparação, eliminando a reflexão especular, inclinação da pálpebra, cílios, etc. Um sistema biométrico fornece identificação automática de um indivíduo com base em uma característica única Ou característica possuída pelo indivíduo. O reconhecimento da íris é considerado o sistema de identificação biométrico mais confiável e preciso disponível. A maioria dos sistemas comerciais de reconhecimento de íris usa algoritmos patenteados desenvolvidos pela Daugman, e esses algoritmos são capazes de produzir taxas de reconhecimento perfeitas. No entanto, os resultados publicados geralmente foram produzidos em condições favoráveis, e não houve ensaios independentes da tecnologia. O sistema de reconhecimento de íris consiste em um sistema de segmentação automático baseado na transformação de Hough e capaz de localizar a íris circular ea região da pupila, ocluindo pálpebras e cílios e reflexos. A região da íris extraída foi então normalizada em um bloco retangular com dimensões constantes para contabilizar inconsistências de imagem. Finalmente, os dados de fase dos filtros 1D Log-Gabor foram extraídos e quantificados em quatro níveis para codificar o padrão único da íris em um modelo biométrico bit-wise. A distância de Hamming foi empregada para a classificação de modelos de íris, e dois modelos foram encontrados para corresponder se um teste de independência estatística falhou. O sistema realizado com reconhecimento perfeito em um conjunto de 75 imagens de olho no entanto, testes em outro conjunto de 624 imagens resultou em falsas taxas de aceitação e falsa rejeição de 0,005 e 0,238, respectivamente. Portanto, o reconhecimento da íris é mostrado como uma tecnologia biométrica confiável e precisa. Termos de indexação: íris, reconhecimento, verificação, gabor, reconhecimento de olhos, correspondência, verificação. Figura 1. Imagem da íris Um código fonte simples e eficaz para Iris Recognition. Este código baseia-se na excelente implementação do Libor Maseks disponível aqui. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Código fonte para um sistema de identificação biométrica baseado em padrões de íris. A Universidade de Western Australia, 2003. A nossa implementação pode acelerar o processo de reconhecimento, reduzindo o tempo de execução do programa de cerca de 94 (mais de 16 vezes mais rápido). Otimizações adicionais estão disponíveis mediante solicitação. Todos os testes foram realizados com o banco de dados de imagens da IRA CASIA, disponível em cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm.