الانتقال من المتوسط -2d - matlab

هذا هو ملف وظيفة جيدة جدا متوفرة في ماتلاب تبادل الملفات المركزية. هذا الملف وظيفة متجه تماما، وبالتالي سريعة جدا. بالإضافة إلى ذلك، بالمقارنة مع وظيفة المشار إليها في إيبس الإجابة، هذه الوظيفة لا تستخدم وظيفة أكوماراي، وهذا هو السبب في أن هذا هو حتى متوافقة مع الإصدارات القديمة من ماتلاب. أيضا، فإنه يعمل لصفائف الخلية وكذلك صفائف رقمية. حل. يمكنك استخدام هذه الوظيفة جنبا إلى جنب مع المدمج في وظيفة ماتلاب، فريدة من نوعها. سوف أوكورانسكونت يكون صفيف رقمي مع نفس حجم تلك فريدة من نوعها (M) وقيم مختلفة من أوكوراتيكونت مجموعة سوف تتوافق مع عدد القيم المقابلة (نفس الفهرس) في فريدة من نوعها (M). أجاب 29 سبتمبر 11 في 10:37 هذا سيكون السبب المثالي نقوم به العملية على مصفوفة، ويجب أن يكون الجواب عدد واحد أجاب يونيو 27 13 في 15:37 استخدام نز بدلا من المبلغ. لا حاجة لدعوة مزدوجة لانهيار المصفوفات لنواقل ومن المرجح أن أسرع من المبلغ. أجاب 31 أغسطس 15 في 21:08 الجواب 2017 كومة إكسهانج، إنكثيس هذا البرنامج التعليمي يناقش كيفية استخدام ماتلاب لمعالجة الصور. ويفترض بعض الألفة مع ماتلاب (يجب أن تعرف كيفية استخدام المصفوفات وكتابة ملف M). من المفيد أن يكون لديك أدوات معالجة الصور ماتلاب، ولكن لحسن الحظ، لا حاجة إلى صناديق الأدوات لمعظم العمليات. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. تمثيل الصورة هناك خمسة أنواع من الصور في ماتلاب. الرمادي. يتم تمثيل صورة الرمادي M بكسل طويل القامة و N بكسل واسعة كما مصفوفة من نوع البيانات مزدوج من حجم M N. تشير قيم العنصر (على سبيل المثال ميماج (m، n)) إلى شدة تدرج الرمادي البكسل في 0،1 مع 0black و 1 ويت. ترويكولور رغب. يتم تمثيل صورة الأحمر والأخضر والأزرق (رغب) ترويكولور كما ثلاثي الأبعاد M N 3 مصفوفة مزدوجة. يحتوي كل بكسل على مكونات حمراء وأخضراء وزرقاء على طول البعد الثالث مع قيم في 0،1، على سبيل المثال، مكونات اللون من البكسل (m، n) هي ميماج (m، n، 1) الأحمر، ميماج (m، n، 2) الأخضر، ميماج (م، ن، 3) blue. Indexed. يتم تمثيل الصور المفهرسة (بالتيتد) مع مصفوفة فهرس الحجم M N و مصفوفة كولورماب من الحجم K 3. و كولورماب يحمل كل الألوان المستخدمة في الصورة ومصفوفة مؤشر يمثل بكسل عن طريق الإشارة إلى الألوان في كولورماب. على سبيل المثال، إذا كان اللون 22 هو أرجواني ميكولورماب (22، :) 1،0،1. ثم ميماج (م، ن) 22 هو اللون الأرجواني pixel. Binary. وتمثل الصورة الثنائية مصفوفة منطقية M N حيث تكون قيم البكسل 1 (ترو) أو 0 (فالس).uint8. يستخدم هذا النوع ذاكرة أقل وبعض العمليات حساب أسرع من مع أنواع مزدوجة. للبساطة، هذا البرنامج التعليمي لا يناقش uint8 أبعد من ذلك. وعادة ما يكون تدرج الرمادي هو الشكل المفضل لمعالجة الصور. في الحالات التي تتطلب اللون، يمكن تحليل صورة ملونة رغب والتعامل معها على أنها ثلاث صور تدرج الرمادي منفصلة. يجب تحويل الصور المفهرسة إلى تدرج الرمادي أو رغب لمعظم العمليات. وفيما يلي بعض التلاعب والتحويلات المشتركة. وهناك عدد قليل من الأوامر تتطلب إيماج تولبوكس ويشار إليها مع مجموعة أدوات الصور. قراءة وكتابة ملفات الصور يمكن ماتلاب قراءة وكتابة الصور مع أوامر إمرياد و إموريت. على الرغم من أن عددا عريضا من تنسيقات الملفات مدعومة، بعضها ليس كذلك. استخدام إمفورماتس لمعرفة ما يدعم التثبيت الخاص بك: عند قراءة الصور، وهناك مشكلة مؤسفة هو أن إمريد يقوم بإرجاع بيانات الصورة في uint8 نوع البيانات، والتي يجب تحويلها إلى مضاعفة و ريسكالد قبل الاستخدام. لذلك بدلا من استدعاء إمريد مباشرة، يمكنني استخدام وظيفة M - ملف التالية لقراءة وتحويل الصور: انقر بزر الماوس الأيمن وحفظ getimage. m لاستخدام هذا M - وظيفة. إذا الصورة baboon. png في الدليل الحالي (أو في مكان ما في مسار البحث ماتلاب)، يمكنك قراءتها مع ميماج جيتيماج (baboon. png). يمكنك أيضا استخدام مسارات جزئية، على سبيل المثال إذا كانت الصورة في غتيماجيس دليل لوت الحالي مع جيتيماج (imagesbaboon. png). لكتابة صورة الرمادي أو رغب، استخدم الحرص على أن ميماج هو مصفوفة مزدوجة مع العناصر في 0،1if تحجيم بشكل غير صحيح، الملف المحفوظ ربما يكون فارغا. عند كتابة ملفات الصور، أوصي بشدة باستخدام تنسيق ملف ينغ. هذا الشكل هو خيار موثوق بها لأنه هو ضياع، ويدعم ترويكولور رغب، ويضغط بشكل جيد جدا. استخدم أشكالا أخرى بحذر. العمليات الأساسية فيما يلي بعض العمليات الأساسية على صورة تدرج الرمادي u. يشار إلى الأوامر التي تتطلب صورة مربع الأدوات مع صورة الأدوات. (ملاحظة: بالنسبة إلى أي صفيف، فإن الصيغة u (:) تعني أونرول u في متجه عمود، على سبيل المثال، إذا ش 1،50،2، ثم u (:) هي 1052.) على سبيل المثال، يتم استخدام قوة إشارة الصورة في (سنر) ونسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى (بشنر). وبالنظر إلى صورة نظيفة أوكليان والصورة الضوضاء الملوثة ش، كن حذرا مع القاعدة. والسلوك هو المعيار (v) على ناقلات الخامس يحسب سرت (سوم (v.2)). ولكن القاعدة (A) على المصفوفة A يحسب المستحثة L 2 مصفوفة القاعدة، لذلك القاعدة (A) هو بالتأكيد ليس سرت (المجموع (A (:) 2)). ومع ذلك فإنه من الخطأ السهل استخدام القاعدة (A) حيث كان ينبغي أن يكون المعيار (A (:)). مرشحات الخطية الترشيح الخطي هو تقنية حجر الزاوية لمعالجة الإشارات. ولإعطاء عرض موجز، يكون المرشح الخطي عملية يتم فيها تقييم الدالة الخطية عند كل بكسل x m، n على البكسل وجيرانه لحساب قيمة بكسل جديدة y m، n. المرشح الخطي في بعدين له الشكل العام حيث x هو الإدخال، y هو الإخراج، و h هو الاستجابة النبضية للمرشح. خيارات مختلفة من h تؤدي إلى المرشحات التي على نحو سلس، شحذ، وكشف حواف، على سبيل المثال لا الحصر التطبيقات. ويشار إلى الجانب الأيمن من المعادلة المذكورة أعلاه بإيجاز على أنه h x ويسمى التفاف h و x. ترشيح المجال المكاني يتم تنفيذ الترشيح الخطي ثنائي الأبعاد في ماتلاب مع التحويلات 2. لسوء الحظ، يمكن للكونف 2 التعامل مع التصفية بالقرب من حدود الصورة بواسطة الحشو الصفر، مما يعني أن نتائج التصفية عادة تكون غير ملائمة للبكسل بالقرب من الحدود. للتغلب على هذا، يمكننا أن لوحة صورة الإدخال واستخدام الخيار صالح عند استدعاء Conv2. وظيفة M - التالية يفعل ذلك. انقر بزر الماوس الأيمن ثم حفظ conv2padded. m لاستخدام هذا M - وظيفة. وفيما يلي بعض الأمثلة: يقال إن المرشح 2D يكون قابلا للفصل إذا كان يمكن التعبير عنه باعتباره المنتج الخارجي لمرشحين 1D H1 و H2. وهذا هو، h h1 (:) h2 (:). فمن أسرع لتمرير h1 و h2 من h. كما هو مذكور أعلاه بالنسبة إلى نافذة المتوسط ​​المتحرك والفلتر الغوسي. في الواقع، مرشحات سوبيل هكس و هي هي أيضا سيباراتابلما هي H1 و H2 فورييه المجال تصفية المجال المكاني تصفية مع conv2 هو بسهولة عملية مكلفة كومبوتاريالي. بالنسبة لمرشاح K K على صورة M N، تكلف CON2 الإضافات والضرب O (منك 2) أو O (N 4) التي تفترض M N K. بالنسبة للمرشحات الكبيرة، فإن التصفية في نطاق فورييه أسرع حيث يتم تقليل التكلفة الحسابية إلى O (N 2 لوغ N). وباستخدام خاصية مضاعفة التلافيف لتحويل فورييه، يحسب الالتفاف بالتساوي بواسطة النتيجة المكافئة للإشارة 2 (x، h) باستثناء الحدود، حيث يستخدم الحساب أعلاه امتدادا دوريا للحدود. ويمكن أيضا القيام بالترشيح القائم على فورييه مع تمديد الحدود المتماثل من خلال عكس المدخلات في كل اتجاه: (ملاحظة: طريقة أكثر كفاءة هي التراكب ففت - إضافة التصفية، وتنفذ أدوات معالجة الإشارات ففت تداخل إضافة في بعد واحد في ففتفيلت .) المرشحات غير الخطية المرشح غير الخطية هو عملية حيث كل بكسل يم تصفيتها، n هي وظيفة غير خطية من شم، n وجيرانها. هنا نناقش بإيجاز أنواع قليلة من المرشحات غير الخطية. ترتيب مرشحات إحصائية إذا كان لديك إيماج تولبوكس، يمكن إجراء فلاتر الإحصائية النظام مع ordfilt2 و medfilt2. يقوم عامل تصفية إحصائية للطلب بفرز قيم البكسل فوق الحي ويختار القيمة الأكبر k. الحد الأدنى، والمرشحات القصوى، ومتوسط ​​هي حالات خاصة. المرشحات المورفولوجية إذا كان لديك صورة أدوات، بومورف تنفذ العمليات المورفولوجية المختلفة على الصور الثنائية، مثل تآكل، تمدد، فتح، وثيقة، والهيكل العظمي. هناك أيضا الأوامر المتاحة للمورفولوجيا على الصور الرمادي: إيميرود. إمديلات و إمتوفات. من بين أمور أخرى. بناء الفلتر الخاص بك أحيانا نريد استخدام فلتر جديد لم ماتلاب. الرمز أدناه هو نموذج لتنفيذ الفلاتر. (ملاحظة: ادعاء مضلل متكرر هو أن الحلقات في ماتلاب بطيئة وينبغي تجنبها، وكان هذا صحيحا مرة واحدة، مرة أخرى في ماتلاب 5 وما قبلها، ولكن الحلقات في الإصدارات الحديثة سريعة بشكل معقول). على سبيل المثال، مرشح ألفا قلص المتوسط يتجاهل d 2 أدنى و d 2 أعلى القيم في الإطار، ويساوي القيم المتبقية (2 r 1) 2 d. الفلتر هو توازن بين مرشح وسيط ومرشح متوسط. ويمكن تنفيذ مرشح الوسط ألفا قلص في القالب كمثال آخر، مرشح ثنائي إيسفانسد كود المصدر. كوم. إضغط هنا للتحميل. القزحية من كل عين فريدة من نوعها. لا اثنين من القزحيات هي على حد سواء في تفاصيلها الرياضية - حتى بين التوائم متطابقة وثلاثي التوائم أو بين تلك الخاصة عيون اليسار واليمين. على عكس الشبكية، ومع ذلك، فمن الواضح للعيان من مسافة، مما يتيح الحصول على صورة سهلة دون تدخل. القزحية تبقى مستقرة طوال حياتها، ومنع مرض نادر أو الصدمة. أنماط عشوائية من القزحية هي ما يعادل الباركود كوثومان معقدة، التي تم إنشاؤها بواسطة شبكة متشابكة من النسيج الضام وميزات مرئية أخرى. تبدأ عملية التعرف على قزحية العين مع اقتناء الصور على أساس الفيديو الذي يحدد العين والقزحية. يتم تحديد حدود التلميذ والقزحية، وخصم جفن و انعكاس المرآة، ويتم تحديد جودة الصورة للمعالجة. تتم معالجة نمط القزحية وتشفير في سجل (أو كوتمبلاتيكوت)، والتي يتم تخزينها واستخدامها للاعتراف عندما يتم عرض القزحية الحية للمقارنة. نصف المعلومات في السجل يصف رقميا ملامح القزحية، والنصف الآخر من السجل يسيطر على المقارنة، والقضاء على انعكاس المرآة، درووب جفن، الرموش، وما إلى ذلك ويوفر نظام القياس الحيوي التعرف التلقائي للفرد على أساس ميزة فريدة من نوعها أو الخصائص التي يمتلكها الفرد. ويعتبر التعرف على قزحية العين نظام التعرف على البيومترية الأكثر موثوقية ودقة المتاحة. معظم أنظمة التعرف على قزحية العين التجارية تستخدم خوارزميات على براءة اختراع وضعتها دوغمان، وهذه الخوارزميات قادرة على إنتاج معدلات الاعتراف الكمال. ومع ذلك، فإن النتائج المنشورة عادة ما تنتج في ظل ظروف مواتية، ولم تكن هناك تجارب مستقلة للتكنولوجيا. نظام التعرف على قزحية العين يتكون من نظام تجزئة التلقائي الذي يقوم على تحويل هو، وقادرة على توطين قزحية دائرية ومنطقة التلميذ، والجفون المغلقة والرموش، والتأملات. ثم تم تطبيع المنطقة القزحية المستخرجة في كتلة مستطيلة ذات أبعاد ثابتة لحساب التناقضات التصوير. وأخيرا، تم استخراج البيانات المرحلة من مرشحات 1G لوغ-غابور وقياسها إلى أربعة مستويات لترميز نمط فريد من القزحية في قالب البيومترية الحكيمة قليلا. تم استخدام مسافة هامنج لتصنيف القوالب القزحية، وتم العثور على اثنين من النماذج لتتناسب إذا فشل اختبار الاستقلال الإحصائي. تم تنفيذ النظام مع الاعتراف الكامل على مجموعة من 75 صور العين ولكن الاختبارات على مجموعة أخرى من 624 صور أسفرت عن قبول كاذبة ومعدلات رفض كاذبة من 0.005 و 0.238 على التوالي. لذلك، يظهر التعرف على قزحية العين لتكون تكنولوجيا القياس الحيوي موثوقة ودقيقة. مصطلحات الفهرس: القزحية، الاعتراف، التحقق، غابور، التعرف على العين، مطابقة، التحقق. الشكل 1. أيرس إيماج شفرة مصدر بسيطة وفعالة ل إيريس الاعتراف. ويستند هذا الرمز على ليبور ماسكس التنفيذ الممتاز المتاحة هنا. ليبور ماسك، بيتر كوفيسي. ماتلاب كود المصدر لنظام تحديد الهوية البيومترية استنادا إلى أنماط إيريس. كلية علوم الحاسوب وهندسة البرمجيات، جامعة غرب أستراليا، 2003. تنفيذنا يمكن تسريع عملية الاعتراف تقليل وقت تنفيذ البرنامج من حوالي 94 (أكثر من 16 مرات أسرع). تتوفر المزيد من التحسينات عند الطلب. وأجريت جميع الاختبارات مع كاسيا أيرس قاعدة بيانات الصورة المتاحة في cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm.