Przenoszenie średnia obraz filtr matlab

Ten samouczek omawia sposób użycia MATLAB do przetwarzania obrazu. Przyjmuje się pewną znajomość MATLAB (powinieneś wiedzieć, jak używać macierzy i pisać plik M). Pomocne jest posiadanie narzędzia MATLAB Image Processing Toolbox, ale na szczęście do większości operacji nie są potrzebne skrzynki narzędziowe. Polecenia wymagające narzędzia Image Toolbox są oznaczone przybornikiem obrazu. Reprezentacja obrazu W programie MATLAB dostępnych jest pięć typów obrazów. Skala szarości. Obraz w skali szarości M pikseli wysokości i N pikseli szerokości jest reprezentowany jako macierz podwójnego typu danych o rozmiarze MN. Wartości elementów (np. MyImage (m, n)) oznaczają piksele w skali szarości w 0,1 przy 0 kolorach i 1 kolorze białym. Truecolor RGB. Prawdziwy obraz czerwono-zielono-niebieski (RGB) jest reprezentowany jako trójwymiarowa podwójna macierz M N3. Każdy piksel ma czerwone, zielone i niebieskie elementy wzdłuż trzeciego wymiaru z wartościami w skali 0,1, na przykład komponenty kolorów piksela (m, n) to Moje obrazki (m, n, 1) czerwone, Moje obrazki (m, n, 2) zielony, MyImage (m, n, 3) niebieski. Indeksowane. Indeksowane (z paletą) obrazy są reprezentowane przez macierz indeksu wielkości M N i matrycę kolorów o wielkości K 3. Barwista przechowuje wszystkie kolory używane w obrazie, a matryca indeksu reprezentuje piksele, odnosząc się do kolorów w mapie kolorów. Na przykład, jeśli 22-ty kolor to magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. następnie MyImage (m, n) 22 jest pikselem w kolorze magenta. Binarny. Obraz binarny jest reprezentowany przez macierz logiczną M N, gdzie wartości pikseli wynoszą 1 (prawda) lub 0 (fałsz).uint8. Ten typ wykorzystuje mniej pamięci, a niektóre operacje są obliczane szybciej niż w przypadku podwójnych typów. Dla uproszczenia ten samouczek nie omawia dalej uint8. Skala szarości jest zazwyczaj preferowanym formatem przetwarzania obrazu. W przypadkach wymagających koloru, kolorowy obraz RGB może zostać rozłożony i potraktowany jako trzy osobne obrazy w skali szarości. Zindeksowane obrazy muszą zostać przekonwertowane na skalę szarości lub RGB dla większości operacji. Poniżej przedstawiono niektóre typowe manipulacje i konwersje. Kilka poleceń wymaga narzędzia Image Toolbox i jest oznaczone przybornikiem Image Toolbox. Czytanie i zapisywanie plików graficznych MATLAB może odczytywać i zapisywać obrazy za pomocą poleceń imread i imwrite. Mimo że obsługiwana jest duża liczba formatów plików, niektóre nie. Użyj imformatów, aby zobaczyć, co obsługuje twoja instalacja: Podczas odczytu obrazów niefortunnym problemem jest to, że imread zwraca dane obrazu w typie uint8, które muszą zostać przekonwertowane na podwójne i przeskalowane przed użyciem. Dlatego zamiast bezpośrednio wywoływać funkcję imread, używam następującej funkcji M-pliku do odczytu i konwersji obrazów: Kliknij prawym przyciskiem myszy i zapisz getimage. m, aby użyć tej funkcji M. Jeśli obraz baboon. png znajduje się w bieżącym katalogu (lub gdzieś w ścieżce wyszukiwania MATLAB), możesz go odczytać za pomocą funkcji MyImage getimage (baboon. png). Możesz także użyć ścieżek częściowych, na przykład jeśli obraz jest w bieżącym katalogu gtimages z getimage (imagesbaboon. png). Aby napisać obraz w skali szarości lub RGB, używaj Uważaj, że MyImage jest podwójną macierzą z elementami o nieprawidłowym skalowaniu 0.1if, zapisany plik prawdopodobnie pozostanie pusty. Podczas pisania plików graficznych bardzo polecam używanie formatu pliku PNG. Ten format jest niezawodny, ponieważ jest bezstratny, obsługuje truecolor RGB i kompresuje całkiem nieźle. Korzystaj z innych formatów z rozwagą. Podstawowe operacje Poniżej przedstawiono podstawowe operacje na obrazie w skali szarości u. Polecenia wymagające narzędzia Image Toolbox są oznaczone przybornikiem obrazu. (Uwaga: dla dowolnej tablicy składnia u (:) oznacza rozwinięcie u do wektora kolumnowego, np. Jeśli u 1,50,2, to u (:) wynosi 1052.) Na przykład moc sygnału obrazu jest używana w stosunek sygnału do szumu (SNR) i szczytowy stosunek sygnału do szumu (PSNR). Biorąc pod uwagę czysty obraz zanieczyszczony i zanieczyszczony hałasem u Należy zachować ostrożność przy normie. zachowanie jest normą (v) na wektorach v oblicza sqrt (suma (v.2)). ale norma (A) na macierzy A oblicza indukowaną normę macierzy L2, więc norma (A) na pewno nie jest sqrt (suma (A (:) .2)). Łatwo jest jednak użyć normy (A), gdzie powinna być normą (A (:)). Filtry liniowe Filtrowanie liniowe jest podstawową techniką przetwarzania sygnałów. Aby krótko przedstawić, filtr liniowy jest operacją, w której przy każdym pikselach x m, n obrazu, funkcja liniowa jest oceniana na pikselu i jej sąsiadach w celu obliczenia nowej wartości pikselowej y m, n. Filtr liniowy w dwóch wymiarach ma ogólną postać, w której x jest wejściem, y jest wyjściem, a h jest odpowiedzią impulsową filtra. Różne wybory h prowadzą do filtrów, które wygładzają, wyostrzają i wykrywają krawędzie, by wymienić tylko kilka zastosowań. Prawa strona powyższego równania jest zwięzła jako h x i nazywana jest splotem h i x. Filtrowanie w domenie przestrzennej W MATLAB z konw .2 zaimplementowano dwuwymiarowe filtrowanie liniowe. Niestety, conv2 może obsługiwać filtrowanie w pobliżu granic obrazu przez zerowe wypełnianie, co oznacza, że ​​wyniki filtrowania są zazwyczaj nieodpowiednie dla pikseli w pobliżu granicy. Aby obejść ten problem, możemy wstawić obraz wejściowy i użyć poprawnej opcji podczas wywoływania conv2. Następująca funkcja M to robi. Kliknij prawym przyciskiem myszy i zapisz conv2padded. m, aby użyć tej funkcji M. Oto kilka przykładów: Mówi się, że filtr 2D h ma być rozdzielny, jeśli można go wyrazić jako zewnętrzny produkt dwóch filtrów 1 i 1 h1 i h2. to znaczy h h1 (:) h2 (:). Szybciej jest przechodzić h1 i h2 niż h. jak to jest zrobione powyżej dla okna średniej ruchomej i filtra gaussowskiego. W rzeczywistości, filtry Sobel hx i hy są również separowalne, co to jest filtrowanie w domenie hier i h2. Filtrowanie w domenie przestrzennej z conv2 jest z łatwością kosztowną operacją. W przypadku filtra KK na obrazie MN, konw. Kosztuje dodatki i multiplikacje O (MNK 2) lub O (N 4) z założeniem M N K. W przypadku dużych filtrów filtrowanie w domenie Fouriera jest szybsze, ponieważ koszt obliczeniowy jest zredukowany do O (N 2 log N). Używając właściwości multiplikacji splotu transformaty Fouriera, splot jest obliczany równoważnie przez Wynik jest równoważny conv2padded (x, h) z wyjątkiem blisko granicy, gdzie powyższe obliczenia wykorzystują okresowe rozszerzenie granicy. Filtrowanie oparte na fourierach może być również wykonane z symetrycznym rozszerzeniem granicznym, odzwierciedlając dane wejściowe w każdym kierunku: (Uwaga: jeszcze bardziej wydajną metodą jest filtrowanie nakładające się na FFT. Monitorowanie przetwarzania sygnału implementuje nakładanie FFT w jednym wymiarze w widoku zfft .) Filtry nieliniowe Filtr nieliniowy to operacja, w której każdy filtrowany piksel ym, n jest nieliniową funkcją xm, n i jej sąsiadów. Poniżej krótko omówimy kilka rodzajów nieliniowych filtrów. Zamawianie filtrów statystycznych Jeśli posiadasz Przybornik Obrazu, możesz uporządkować filtry statystyczne za pomocą ordfilt2 i medfilt2. Filtr statystyk zamówień sortuje wartości pikseli w sąsiedztwie i wybiera k-tą największą wartość. Filtry min, max i mediany są przypadkami specjalnymi. Filtry morfologiczne Jeśli masz Przybornik Obrazu, bwmorph realizuje różne operacje morfologiczne na obrazach binarnych, takich jak erozja, poszerzenie, otwieranie, zamykanie i szkielet. Dostępne są również polecenia dotyczące morfologii obrazów w skali szarości: imerode. imdilate i imtophat. pośród innych. Zbuduj własny filtr Czasami chcemy użyć nowego filtra, którego MATLAB nie ma. Poniższy kod jest szablonem do implementacji filtrów. (Uwaga: częstym błędnym stwierdzeniem jest to, że pętle w MATLAB są powolne i należy ich unikać. To było kiedyś prawdziwe, z powrotem w MATLAB 5 i wcześniejszych, ale pętle we współczesnych wersjach są dość szybkie.) Na przykład, średni filtr z przycięciem alfa ignoruje d 2 najniższe i d 2 najwyższe wartości w oknie i uśrednia pozostałe (2 r 1) 2 d wartości. Filtr stanowi równowagę pomiędzy filtrem medianowym a filtrem średnim. Średni filtr w formacie alfa może być zaimplementowany w szablonie, jak w innym przykładzie, filtr obustronny to Zaawansowany kod źródłowy. Com. Kliknij tutaj, aby pobrać. Dzięki oszustwom tożsamości w naszym społeczeństwie, które osiągnęły niespotykane dotąd rozmiary, a także coraz większemu naciskowi na pojawiające się automatyczne aplikacje identyfikacji osobistej, coraz większą uwagę zwraca się na weryfikację opartą na biometryce, w szczególności identyfikację opartą na odciskach palców. Istnieją dwa główne niedociągnięcia tradycyjnego podejścia do reprezentacji linii papilarnych. W przypadku znacznej części populacji reprezentacje oparte na wyraźnym wykryciu kompletnych struktur grzbietu w odciskach palców są trudne do automatycznego wyodrębnienia. Szeroko stosowana reprezentacja minutiae nie wykorzystuje znaczącego składnika bogatych informacji dyskryminujących dostępnych w odciskach palców. Miejscowe konstrukcje grzbietowe nie mogą być całkowicie scharakteryzowane przez drobiazgi. Co więcej, dopasowanie oparte na minucji ma trudności z szybkim dopasowaniem dwóch obrazów odcisków palców zawierających różną liczbę niezarejestrowanych punktów minucji. Proponowany algorytm oparty na filtrach wykorzystuje bank filtrów Gabora do przechwytywania zarówno lokalnych, jak i globalnych detali w odciskach palców, jako kompaktowy kod długiej palety o stałej długości. Dopasowanie odcisków palców opiera się na odległości euklidesowej między dwoma odpowiednimi odcinkami palca i dlatego jest niezwykle szybkie. Jesteśmy w stanie osiągnąć dokładność weryfikacji, która jest tylko nieznacznie gorsza od najlepszych wyników algorytmów opartych na minucji opublikowanych w otwartej literaturze. Nasz system działa lepiej niż najnowocześniejszy system oparty na szczegółach, gdy wymagania dotyczące wydajności systemu aplikacji nie wymagają bardzo niskiej fałszywej akceptacji. Na koniec pokazujemy, że dopasowanie wydajności można poprawić, łącząc decyzje podejmowane w oparciu o uzupełniające informacje o odciskach palców (minikompletne i oparte na filtrach). Warunki indeksu: Biometria, kod palcowy, odciski palców, wzór przepływu, filtry Gabora, dopasowanie, tekstura, weryfikacja. Lokalizacja punktu rdzenia stanowi najbardziej krytyczny etap całego procesu. Dobre dopasowanie wymaga dokładnego pozycjonowania, więc należy również unikać małych błędów. Zastosowanie złożonych technik filtrowania może znacznie poprawić dokładność. Z drugiej strony, dla obrazów wejściowych o bardzo niskiej jakości, tradycyjny algorytm może zawieść nawet przy użyciu hierarchicznego podejścia z filtrem wielopłytkowym. Zaawansowany kod źródłowy. Komunikat 31.10.2018 Zaktualizowano kod źródłowy Matlab do rozpoznawania biometrycznego. Zredukowane koszty. całe oprogramowanie jest dostarczane z dużymi rabatami, wiele kodów jest oferowanych za darmo. Lepsze występy. niektóre drobne błędy zostały naprawione. Rozszerzone możliwości oprogramowania. wiele kodów zostało ulepszonych pod względem szybkości i zarządzania pamięcią. Śledź nas na Twitterze Śledź nas na FaceBook Śledź nas na YouTube Śledź nas na LinkedIn Pomoc w czasie rzeczywistym. połącz nas teraz z WhatsApp 393207214179 Samouczek wideo. oprogramowanie jest intuicyjne, łatwe do zrozumienia i dobrze udokumentowane. W przypadku większości kodów wiele samouczków wideo opublikowano na naszym kanale YouTube. Rozwijamy również oprogramowanie na żądanie. W przypadku jakichkolwiek pytań napisz do nas. Dołącz do nas21.06.2005 System biometryczny może być postrzegany jako system rozpoznawania wzorów składający się z trzech głównych modułów: modułu czujnika, modułu ekstrakcji cech i modułu dopasowania funkcji. Projekt takiego systemu jest badany w kontekście wielu powszechnie stosowanych metod biometrycznych - odcisków palców, twarzy, mowy, dłoni, tęczówki. Zostaną przedstawione różne algorytmy opracowane dla każdej z tych metod. 16.05.2006 Sieć neuronowa jest połączoną grupą neuronów biologicznych. W nowoczesnym zastosowaniu termin ten może również odnosić się do sztucznych sieci neuronowych, które składają się ze sztucznych neuronów. Tak więc termin Sieć neuronowa określa dwa odrębne pojęcia: - Biologiczna sieć neuronowa jest splotem połączonych lub funkcjonalnie powiązanych neuronów w obwodowym układzie nerwowym lub ośrodkowym układzie nerwowym. - W dziedzinie neuronauki najczęściej odnosi się do grupy neuronów z układu nerwowego, które są odpowiednie do analizy laboratoryjnej. Sztuczne sieci neuronowe zostały zaprojektowane do modelowania niektórych właściwości biologicznych sieci neuronowych, chociaż większość aplikacji ma charakter techniczny, a nie modele poznawcze. Sieci neuronowe składają się z jednostek, które często są uważane za proste w tym sensie, że ich stan można opisać za pomocą pojedynczych liczb, ich wartości aktywacyjnych. Każda jednostka generuje sygnał wyjściowy na podstawie jego aktywacji. Jednostki są ze sobą ściśle powiązane, każde połączenie ma indywidualny ciężar (ponownie opisany pojedynczym numerem). Każda jednostka wysyła swoją wartość wyjściową do wszystkich innych jednostek, do których ma połączenie wychodzące. Dzięki tym połączeniom moc wyjściowa jednego urządzenia może wpływać na aktywacje innych jednostek. Jednostka odbierająca połączenia oblicza jej aktywację, biorąc ważoną sumę sygnałów wejściowych (to znaczy mnoży każdy sygnał wejściowy z ciężarem, który odpowiada temu połączeniu i dodaje te produkty). Wyjście jest określane przez funkcję aktywacji w oparciu o tę aktywację (np. Jednostka generuje wyjście lub strzela, jeżeli aktywacja jest powyżej wartości progowej). Sieci uczą się, zmieniając wagi połączeń. Ogólnie sieć neuronowa składa się z grupy lub grup powiązanych fizycznie lub funkcjonalnie neuronów. Pojedynczy neuron może być podłączony do wielu innych neuronów, a całkowita liczba neuronów i połączeń w sieci może być bardzo duża. Połączenia, zwane synapsami, są zwykle tworzone od aksonów do dendrytów, choć możliwe są mikroukłady dendrodentryczne i inne połączenia. Oprócz sygnalizacji elektrycznej istnieją inne formy sygnalizacji, które wynikają z dyfuzji neuroprzekaźników, które mają wpływ na sygnalizację elektryczną. Tak więc, podobnie jak inne sieci biologiczne, sieci neuronowe są niezwykle złożone. Chociaż szczegółowy opis systemów nerwowych wydaje się obecnie nieosiągalny, poczyniono postępy w kierunku lepszego zrozumienia podstawowych mechanizmów. Sztuczna inteligencja i modelowanie poznawcze próbują symulować niektóre właściwości sieci neuronowych. Podobny w swoich technikach pierwszy ma na celu rozwiązywanie konkretnych zadań, podczas gdy drugi ma na celu budowanie modeli matematycznych biologicznych systemów neuronowych. W dziedzinie sztucznej inteligencji sztuczne sieci neuronowe zostały z powodzeniem zastosowane w rozpoznawaniu mowy, analizie obrazu i kontroli adaptacyjnej, w celu skonstruowania agentów oprogramowania (w grach komputerowych i wideo) lub autonomicznych robotów. Większość obecnie wykorzystywanych sztucznych sieci neuronowych do sztucznej inteligencji opiera się na estymacji statystycznej, optymalizacji i teorii sterowania. Pole modelowania kognitywnego to fizyczne lub matematyczne modelowanie zachowania się układów nerwowych od pojedynczego poziomu neuronowego (np. Modelowanie krzywych odpowiedzi neuronów na bodziec), poprzez poziom neuronów (np. Modelowanie uwalniania i efektów dopaminy w zwojach podstawy) do całego organizmu (np. behawioralne modelowanie reakcji organizmów na bodźce). 11.06.2007 Algorytmy genetyczne stanowią klasę technik poszukiwań, adaptacji i optymalizacji opartych na zasadach naturalnej ewolucji. Algorytmy genetyczne zostały opracowane przez Holandię. Inne algorytmy ewolucyjne obejmują strategie ewolucyjne, programowanie ewolucyjne, systemy klasyfikacyjne i programowanie genetyczne. Algorytm ewolucyjny utrzymuje populację kandydatów na rozwiązanie i ocenia jakość każdego kandydata na rozwiązanie zgodnie z funkcją sprawności specyficzną dla problemu, która definiuje środowisko dla ewolucji. Nowi kandydaci na rozwiązania są wybierani poprzez dobór względnie dopasowanych członków populacji i ich rekombinację poprzez różnych operatorów. Specyficzne algorytmy ewolucyjne odgrywają rolę w przedstawianiu rozwiązań, mechanizmu selekcji i szczegółów operatorów rekombinacji. W algorytmie genetycznym kandydaci do rozwiązania są reprezentowani jako ciągi znaków z danego (często binarnego) alfabetu. W konkretnym przypadku należy opracować mapowanie między tymi strukturami genetycznymi a oryginalną przestrzenią rozwiązań, a także zdefiniować funkcję fitness. Funkcja fitness mierzy jakość rozwiązania odpowiadającego strukturze genetycznej. W przypadku problemu optymalizacji funkcja fitness po prostu wylicza wartość funkcji celu. W innych problemach sprawność może być określona przez koewolucyjne środowisko składające się z innych struktur genetycznych. Na przykład, można badać równowagowe właściwości problemów teorii gier, w których populacja strategii ewoluuje wraz z przydatnością każdej strategii zdefiniowanej jako średnia wypłata w stosunku do innych członków populacji. Algorytm genetyczny rozpoczyna się od populacji przypadkowo wygenerowanych kandydatów do rozwiązania. Kolejne pokolenie powstaje poprzez połączenie obiecujących kandydatów. Rekombinacja obejmuje dwóch rodziców wybranych przypadkowo z populacji, z prawdopodobieństwami selekcji stronniczymi na korzyść względnie odpowiednich kandydatów. Rodzice są rekombinowani przez operatora krzyżowania, który dzieli dwie struktury genetyczne w losowo wybranych lokalizacjach i łączy kawałek od każdego rodzica, aby stworzyć potomstwo (jako zabezpieczenie przed utratą różnorodności genetycznej, losowe mutacje są czasami wprowadzane do potomstwo). Algorytm ocenia kondycję potomstwa i zastępuje jednego ze stosunkowo niezdatnych członków populacji. Nowe struktury genetyczne są produkowane aż do zakończenia generacji. Kolejne pokolenia są tworzone w ten sam sposób, aż spełnione zostanie dobrze zdefiniowane kryterium zakończenia. Ostateczna populacja zapewnia zbiór kandydatów do rozwiązania, z których jeden lub więcej można zastosować do pierwotnego problemu. Mimo że algorytmy ewolucyjne nie mają gwarancji, że znajdą optymalne wartości globalne, mogą stosunkowo szybko znaleźć akceptowalne rozwiązanie w szerokim zakresie problemów. Algorytmy ewolucyjne zostały zastosowane do wielu problemów w inżynierii, informatyce, kognitywistyce, ekonomii, naukach o zarządzaniu i innych dziedzinach. Liczba praktycznych zastosowań stale rośnie, szczególnie od końca lat 80-tych. Typowe zastosowania biznesowe obejmują planowanie produkcji, planowanie warsztatów i inne trudne problemy kombinatoryczne. Algorytmy genetyczne zostały również zastosowane do teoretycznych pytań na rynkach gospodarczych, do prognozowania szeregów czasowych i do oceny ekonometrycznej. Algorytmy genetyczne oparte na strunach zostały zastosowane do znalezienia strategii rynkowych w oparciu o podstawowe dane dotyczące rynków akcji i obligacji. 23.04.2006 Lista języków programowania bazujących na macierzach: Scilab - Scilab to pakiet oprogramowania naukowego do obliczeń numerycznych, zapewniający potężne środowisko otwartego przetwarzania dla aplikacji inżynieryjnych i naukowych. Opracowany od 1990 roku przez naukowców z INRIA i ENPC, jest teraz utrzymywany i rozwijany przez Scilab Consortium od momentu jego powstania w maju 2003 roku. Projekt R dla obliczeń statystycznych - R jest środowiskiem wolnego oprogramowania do obliczeń statystycznych i grafiki. Kompiluje i działa na wielu platformach UNIX, Windows i MacOS. Octave - Octave to język wysokiego poziomu, przeznaczony głównie do obliczeń numerycznych. Zapewnia wygodny interfejs wiersza poleceń do numerycznego rozwiązywania problemów liniowych i nieliniowych oraz do wykonywania innych eksperymentów numerycznych przy użyciu języka, który jest w większości kompatybilny z Matlab. Może być również używany jako język zorientowany na wsad. Python - Python to dynamiczny obiektowy język programowania, który może być używany do wielu rodzajów tworzenia oprogramowania. Oferuje silne wsparcie dla integracji z innymi językami i narzędziami, jest wyposażony w obszerne biblioteki standardowe i można się go nauczyć w ciągu kilku dni. Wielu programistów Pythona zgłasza znaczny wzrost wydajności i czuje, że język zachęca do tworzenia kodu o wyższej jakości i łatwiejszego w utrzymaniu.