Ini adalah file fungsi yang sangat bagus yang tersedia di Matlab Central File Exchange. File fungsi ini benar-benar vectorized dan karenanya sangat cepat. Plus, jika dibandingkan dengan fungsi yang disebut dalam jawaban aioobes, fungsi ini tidak menggunakan fungsi akumulator, oleh karena ini bahkan kompatibel dengan versi Matlab yang lebih tua. Juga, ia bekerja untuk array sel serta array numerik. LARUTAN. Anda bisa menggunakan fungsi ini bersamaan dengan fungsi matlab yang ada, unik. Jumlah yang terjadi akan menjadi array numerik dengan ukuran yang sama dengan nilai unik (M) dan nilai array kejadian yang berbeda akan sesuai dengan hitungan nilai yang sesuai (indeks yang sama) dengan unik (M). Menjawab 29 Sep 11 jam 10:37 ini akan menjadi penyebab sempurna yang sedang kita lakukan pada matriks, dan jawabannya harus dijawab # 27 13 at 15:37 Gunakan nnz dan bukan jumlah. Tidak perlu panggilan ganda untuk menutup matriks ke vektor dan kemungkinan lebih cepat dari jumlah. Jawab 31 Agustus 2008 di 21:08 Jawaban Anda 2017 Stack Exchange, IncThis tutorial membahas bagaimana menggunakan MATLAB untuk pengolahan gambar. Beberapa keakraban dengan MATLAB diasumsikan (Anda harus tahu bagaimana menggunakan matriks dan menulis file M). Akan sangat membantu jika memiliki Toolbox Pengolahan Gambar MATLAB, tapi untungnya, tidak ada kotak peralatan yang dibutuhkan untuk sebagian besar operasi. Perintah yang membutuhkan Image Toolbox ditunjukkan dengan Image Toolbox. Representasi gambar Ada lima jenis gambar dalam MATLAB. Grayscale. Gambar grayscale M piksel tinggi dan lebar N piksel direpresentasikan sebagai matriks tipe datatype ganda dengan ukuran M N. Nilai elemen (misalnya MyImage (m, n)) menunjukkan intensitas piksel grayscale dalam 0,1 dengan 0black dan 1white. RGB truecolor. Citra truecolor red-green-blue (RGB) diwakili sebagai matriks ganda M-3 tiga dimensi. Setiap piksel memiliki komponen merah, hijau, biru di sepanjang dimensi ketiga dengan nilai 0,1, misalnya komponen warna piksel (m, n) adalah MyImage (m, n, 1) merah, MyImage (m, n, 2) hijau, MyImage (m, n, 3) biru. Indeks. Gambar indeks (paletted) diwakili dengan matriks indeks dengan ukuran M N dan matriks colormap dengan ukuran K3. Colormap memegang semua warna yang digunakan pada gambar dan matriks indeks mewakili piksel dengan mengacu pada warna pada colormap. Misalnya, jika warna ke 22 adalah magenta MyColormap (22, :) 1,0,1. Maka MyImage (m, n) 22 adalah piksel berwarna magenta. Citra biner diwakili oleh matriks logika M N dimana nilai pikselnya adalah 1 (true) atau 0 (false).uint8. Jenis ini menggunakan sedikit memori dan beberapa operasi menghitung lebih cepat dibandingkan dengan tipe ganda. Untuk kesederhanaan, tutorial ini tidak membahas uint8 lebih jauh. Grayscale biasanya merupakan format yang disukai untuk pemrosesan gambar. Dalam kasus yang membutuhkan warna, gambar warna RGB dapat didekomposisi dan ditangani sebagai tiga gambar grayscale yang terpisah. Gambar terindeks harus dikonversi ke grayscale atau RGB untuk sebagian besar operasi. Berikut adalah beberapa manipulasi dan konversi yang umum. Beberapa perintah memerlukan Image Toolbox dan ditunjukkan dengan Image Toolbox. Membaca dan menulis file gambar MATLAB bisa membaca dan menulis gambar dengan imft dan imwrite commands. Meskipun cukup banyak format file yang didukung, ada juga yang tidak. Gunakan imformats untuk melihat apa yang didukung oleh pemasangan Anda: Saat membaca gambar, masalah yang tidak menguntungkan adalah imver mengembalikan data gambar pada datatype uint8, yang harus dikonversi menjadi dua kali lipat dan diganti ulang sebelum digunakan. Jadi alih-alih memanggil imread secara langsung, saya menggunakan fungsi M-file berikut untuk membaca dan mengubah gambar: Klik kanan dan simpan getimage. m untuk menggunakan fungsi M ini. Jika gambar baboon. png ada di direktori saat ini (atau di suatu tempat di jalur pencarian MATLAB), Anda dapat membacanya dengan MyImage getimage (baboon. png). Anda juga bisa menggunakan jalur parsial, misalnya jika gambar berada pada direktori saat ini dengan getimage (imagesbaboon. png). Untuk menulis gambar grayscale atau RGB, gunakan Berhati-hatilah bahwa MyImage adalah matriks ganda dengan elemen dalam 0,1 jika tidak bersesuaian dengan benar, file yang tersimpan mungkin akan kosong. Saat menulis file gambar, saya sangat menyarankan penggunaan format file PNG. Format ini adalah pilihan yang andal karena lossless, mendukung truecolor RGB, dan kompres dengan cukup baik. Gunakan format lain dengan hati-hati. Operasi dasar Berikut adalah beberapa operasi dasar pada gambar grayscale u. Perintah yang membutuhkan Image Toolbox ditunjukkan dengan Image Toolbox. (Catatan: Untuk array apapun, sintaks u (:) berarti membuka gulungan u ke vektor kolom. Misalnya, jika u 1,50,2, maka u (:) adalah 1052). Misalnya, kekuatan sinyal gambar digunakan pada Menghitung rasio signal-to-noise (SNR) dan rasio signal-to-noise (PSNR) puncak. Diberikan citra bersih uclean dan gambar yang terkontaminasi kebisingan u, hati-hati dengan norma. Perilaku adalah norma (v) pada vektor v menghitung sqrt (jumlah (v.2)). Tapi norma (A) pada matriks A menghitung norma matriks L 2 yang diinduksi, Jadi norma (A) tentu tidak sqrt (jumlah (A (:) 2)). Namun demikian merupakan kesalahan yang mudah untuk menggunakan norma (A) di mana seharusnya menjadi norma (A (:)). Linear filter Linear filtering adalah teknik dasar pemrosesan sinyal. Untuk memperkenalkan secara singkat, filter linier adalah operasi dimana pada setiap piksel x m, n dari sebuah gambar, fungsi linear dievaluasi pada piksel dan tetangganya untuk menghitung nilai piksel baru y m, n. Sebuah filter linear dalam dua dimensi memiliki bentuk umum dimana x adalah input, y adalah outputnya, dan h adalah respon impuls filter. Pilihan h yang berbeda mengarah ke filter yang menghaluskan, mempertajam, dan mendeteksi tepinya, untuk memberi beberapa aplikasi. Sisi kanan dari persamaan di atas dilambangkan secara ringkas seperti h x dan disebut konvolusi h dan x. Penyaringan domain spasial Penyaringan linear dua dimensi diterapkan pada MATLAB dengan konv2. Sayangnya, conv2 hanya bisa menangani penyaringan di dekat batas gambar dengan zero-padding, yang berarti hasil penyaringan biasanya tidak sesuai untuk piksel yang dekat dengan batas. Untuk mengatasi hal ini, kita dapat memberi masukan pada gambar masukan dan menggunakan opsi yang valid saat memanggil conv2. Fungsi M berikut melakukan ini. Klik kanan dan simpan conv2padded. m untuk menggunakan fungsi M ini. Berikut adalah beberapa contohnya: Filter 2D h dikatakan dapat dipisahkan jika dapat dinyatakan sebagai produk luar dari dua filter 1D h1 dan h2. Yaitu, h h1 (:) h2 (:). Lebih cepat lewat h1 dan h2 daripada h. Seperti yang dilakukan di atas untuk jendela rata-rata bergerak dan filter Gaussian. Sebenarnya, sobel filter hx dan hy juga separablewhat adalah h1 dan h2 Penyaring domain empatier Penyaringan domain spasial dengan conv2 dengan mudah merupakan operasi yang sangat mahal. Untuk filter K K pada gambar M N, biaya tambahan dan multiplikasi V2 (MNK 2), atau O (N 4) seandainya M N K. Untuk filter besar, penyaringan di domain Fourier lebih cepat karena biaya komputasi dikurangi menjadi O (N 2 log N). Dengan menggunakan sifat perkalian konvolusi dari transformasi Fourier, konvolusi dihitung secara ekivalen oleh Hasilnya setara dengan conv2padded (x, h) kecuali di dekat batas, di mana perhitungan di atas menggunakan perpanjangan batas periodik. Penyaringan berbasis Fourier juga dapat dilakukan dengan perpanjangan batas simetris dengan memantulkan masukan ke setiap arah: (Catatan: Metode yang lebih efisien lagi adalah penyaringan tumpang tindih FFT. Toolbox Pemrosesan Sinyal menerapkan tumpang tindih FFT-satu dimensi dalam fftfilt .) Filter nonlinier Filter nonlinier adalah operasi dimana masing-masing piksel pixel disaring, n adalah fungsi nonlinear xm, n dan tetangganya. Disini kita secara singkat membahas beberapa jenis filter nonlinier. Filter statistik pesanan Jika Anda memiliki Image Toolbox, filter statistik pesanan dapat dilakukan dengan ordfilt2 dan medfilt2. Filter statistik pesanan memilah nilai piksel di atas lingkungan dan memilih nilai terbesar k. Filter min, max, dan median adalah kasus khusus. Filter morfologi Jika Anda memiliki Image Toolbox, bwmorph menerapkan berbagai operasi morfologi pada gambar biner, seperti erosi, pelebaran, terbuka, dekat, dan kerangka. Ada juga perintah yang tersedia untuk morfologi gambar grayscale: imerode. Imdilate dan imtophat. diantara yang lain. Buat filter Anda sendiri Terkadang kita ingin menggunakan filter baru yang tidak dimiliki MATLAB. Kode di bawah ini adalah template untuk menerapkan filter. (Catatan: Klaim yang sering salah arah adalah bahwa loop di MATLAB lambat dan harus dihindari. Ini pernah benar, kembali ke MATLAB 5 dan lebih awal, tapi loop dalam versi modern cukup cepat.) Misalnya, filter mean alpha-trimmed Mengabaikan d 2 terendah dan d 2 nilai tertinggi di jendela, dan rata-rata nilai sisa (2 r 1) 2 d. Filter adalah keseimbangan antara filter median dan filter rata-rata. Filter mean alpha-trimmed dapat diimplementasikan dalam template sebagai contoh lainnya, filter bilateral adalahAdvanced Source Code. Com. Klik disini untuk mendownload. Irisan masing-masing mata unik. Tidak ada dua iris yang sesuai dengan detail matematisnya - bahkan antara kembar dan kembar tiga identik atau antara mata kiri dan kanan yang sama. Berbeda dengan retina, bagaimanapun, terlihat jelas dari kejauhan, memungkinkan perolehan gambar yang mudah tanpa gangguan. Iris tetap stabil sepanjang masa, kecuali penyakit langka atau trauma. Pola acak iris sama dengan sebuah barcode quothuman yang kompleks, yang diciptakan oleh jaringan jaring kusut dan fitur lain yang terlihat. Proses pengenalan iris dimulai dengan perolehan gambar berbasis video yang menempatkan mata dan iris. Batas-batas pupil dan iris didefinisikan, oklusi kelopak mata dan refleksi specular didiskontokan, dan kualitas gambar ditentukan untuk diproses. Pola iris diproses dan dikodekan menjadi catatan (atau quotemplatequot), yang disimpan dan digunakan untuk pengenalan saat iris hidup disajikan untuk perbandingan. Setengah dari informasi yang ada dalam rekaman digital menggambarkan fitur iris, separuh rekaman lainnya mengendalikan perbandingan, menghilangkan refleksi specular, kelopak mata, bulu mata, dan lain-lain. Sistem biometrik memberikan identifikasi otomatis individu berdasarkan fitur unik. Atau karakteristik yang dimiliki oleh individu. Pengenalan Iris dianggap sebagai sistem identifikasi biometrik yang paling andal dan akurat yang tersedia. Sebagian besar sistem pengenalan iris komersial menggunakan algoritma yang dipatenkan yang dikembangkan oleh Daugman, dan algoritma ini mampu menghasilkan tingkat pengenalan yang sempurna. Namun, hasil yang dipublikasikan biasanya diproduksi dalam kondisi yang menguntungkan, dan belum ada uji coba teknologi yang independen. Sistem pengenalan iris terdiri dari sistem segmentasi otomatis yang didasarkan pada transformasi Hough, dan mampu melokalisasi iris melingkar dan daerah pupil, meliputi kelopak mata dan bulu mata, dan pantulan. Daerah iris yang diekstraksi kemudian dinormalisasi menjadi blok persegi panjang dengan dimensi konstan untuk memperhitungkan inkonsistensi pencitraan. Akhirnya, data fase dari filter 1D Log-Gabor diekstraksi dan dihitung hingga empat tingkat untuk mengkodekan pola unik iris ke dalam template biometrik bit-wise. Jarak Hamming digunakan untuk klasifikasi templat iris, dan dua templat ditemukan cocok jika uji independensi statistik gagal. Sistem yang dilakukan dengan pengenalan sempurna pada seperangkat 75 gambar mata namun, tes pada gambar 624 lainnya menghasilkan false accept dan false reject rate masing-masing 0,005 dan 0,238. Oleh karena itu, pengenalan iris terbukti menjadi teknologi biometrik yang andal dan akurat. Ketentuan Indeks: iris, pengakuan, verifikasi, gabor, pengenal mata, pencocokan, verifikasi. Gambar 1. Iris image Sebuah kode sumber yang sederhana dan efektif untuk Iris Recognition. Kode ini didasarkan pada implementasi bagus Libor Maseks yang tersedia di sini. Libor Masek, Peter Kovesi. Kode Sumber MATLAB untuk Sistem Identifikasi Biometrik Berdasarkan Pola Iris. Sekolah Teknik Ilmu Komputer dan Perangkat Lunak, Universitas Western Australia, 2003. Implementasi kami dapat mempercepat proses pengenalan mengurangi waktu eksekusi program sekitar 94 (lebih dari 16 kali lebih cepat). Optimalisasi lebih lanjut tersedia berdasarkan permintaan. Semua tes dilakukan dengan CASIA Iris Image Database tersedia di cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm.
No comments:
Post a Comment