Monday 18 September 2017

Moving average image matlab


Este tutorial discute como usar o 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 31.10.2015 Matlab código fonte para reconhecimento biométrico foi atualizado. Custos reduzidos. Todo o software é fornecido com grandes descontos, muitos códigos são oferecidos gratuitamente. Melhores performances. Alguns pequenos bugs foram corrigidos. Recursos aprimorados de software. Muitos códigos foram melhorados em termos de velocidade e gerenciamento de memória. Siga-nos no Twitter Siga-nos no FaceBook Siga-nos no YouTube Siga-nos no LinkedIn Ajuda em tempo real. Conecte-nos agora com o WhatsApp 393207214179 Vídeo tutorial. Software é intuitivo, fácil de entender e bem documentado. Para a maioria dos códigos, muitos tutoriais em vídeo foram publicados em nosso canal do YouTube. Também desenvolvemos software sob demanda. Para qualquer pergunta por favor envie um e-mail. Join us21.06.2005 Um sistema biométrico pode ser visto como um sistema de reconhecimento de padrões composto por três módulos principais: o módulo sensor, o módulo de extração de características e o módulo de correspondência de características. O desenho desse sistema é estudado no contexto de muitas modalidades biométricas comumente usadas - impressão digital, face, fala, mão, íris. Vários algoritmos que foram desenvolvidos para cada uma dessas modalidades serão apresentados. 16.05.2006 Uma rede neural é um grupo interconectado de neurônios biológicos. No uso moderno, o termo pode também referir-se a redes neurais artificiais, que são constituídas por neurónios artificiais. Assim, o termo Rede Neural especifica dois conceitos distintos: - Uma rede neural biológica é um plexo de neurônios conectados ou funcionalmente relacionados no sistema nervoso periférico ou no sistema nervoso central. - No campo da neurociência, refere-se mais frequentemente a um grupo de neurônios de um sistema nervoso que são adequados para análise laboratorial. Redes neurais artificiais foram projetadas para modelar algumas propriedades das redes neurais biológicas, embora a maioria das aplicações sejam de natureza técnica, em oposição aos modelos cognitivos. As redes neurais são feitas de unidades que são freqüentemente assumidas como simples no sentido de que seu estado pode ser descrito por números únicos, seus valores de ativação. Cada unidade gera um sinal de saída com base na sua ativação. As unidades são ligadas umas às outras muito especificamente, cada ligação tendo um peso individual (novamente descrito por um único número). Cada unidade envia seu valor de saída para todas as outras unidades às quais eles têm uma conexão de saída. Através dessas conexões, a saída de uma unidade pode influenciar as ativações de outras unidades. A unidade que recebe as ligações calcula a sua activação tomando uma soma ponderada dos sinais de entrada (isto é, multiplica cada sinal de entrada com o peso que corresponde a essa ligação e adiciona estes produtos). A saída é determinada pela função de activação com base nesta activação (por exemplo, a unidade gera saída ou dispara se a activação está acima de um valor de limiar). As redes aprendem mudando o peso das conexões. Em geral, uma rede neural é composta por um grupo ou grupos de neurônios fisicamente conectados ou associados funcionalmente. Um único neurônio pode ser conectado a muitos outros neurônios eo número total de neurônios e conexões em uma rede pode ser extremamente grande. As conexões, chamadas sinapses, geralmente são formadas de axônios a dendritos, embora sejam possíveis microcircuitos dendro-dentríticos e outras conexões. Além da sinalização elétrica, existem outras formas de sinalização que surgem da difusão do neurotransmissor, que têm um efeito sobre a sinalização elétrica. Assim, como outras redes biológicas, as redes neurais são extremamente complexas. Enquanto uma descrição detalhada dos sistemas neurais parece atualmente inatingível, o progresso é feito para uma melhor compreensão dos mecanismos básicos. Inteligência artificial e modelagem cognitiva tentam simular algumas propriedades das redes neurais. Embora semelhante em suas técnicas, o primeiro tem o objetivo de resolver tarefas específicas, enquanto o segundo pretende construir modelos matemáticos de sistemas neurais biológicos. No campo da inteligência artificial, as redes neurais artificiais têm sido aplicadas com sucesso ao reconhecimento de fala, análise de imagem e controle adaptativo, a fim de construir agentes de software (em computador e videogames) ou robôs autônomos. A maioria das redes neurais artificiais utilizadas atualmente para a inteligência artificial baseiam-se em estimativas estatísticas, otimização e teoria de controle. O campo de modelagem cognitiva é a modelagem física ou matemática do comportamento de sistemas neurais que vão desde o nível neural individual (por exemplo, modelando as curvas de resposta de pico de neurônios a um estímulo), através do nível de cluster neural (por exemplo, modelagem da liberação e efeitos da dopamina No gânglio basal) para o organismo completo (por exemplo, modelagem comportamental da resposta dos organismos aos estímulos). 11.06.2007 Os algoritmos genéticos constituem uma classe de técnicas de busca, adaptação e otimização baseadas nos princípios da evolução natural. Algoritmos genéticos foram desenvolvidos pela Holanda. Outros algoritmos evolutivos incluem estratégias de evolução, programação evolutiva, sistemas classificadores e programação genética. Um algoritmo evolutivo mantém uma população de candidatos à solução e avalia a qualidade de cada candidato à solução de acordo com uma função de aptidão específica do problema, que define o ambiente para a evolução. Os novos candidatos à solução são criados através da selecção de membros relativamente aptos da população e da sua recombinação através de vários operadores. Algoritmos evolutivos específicos dier na representação de soluções, o mecanismo de seleção, e os detalhes dos operadores de recombinação. Em um algoritmo genético, os candidatos à solução são representados como cadeias de caracteres de um determinado alfabeto (geralmente binário). Em um problema particular, um mapeamento entre essas estruturas genéticas eo espaço original da solução tem que ser desenvolvido, e uma função de aptidão precisa ser definida. A função fitness mede a qualidade da solução correspondente a uma estrutura genética. Em um problema de otimização, a função de aptidão simplesmente calcula o valor da função objetivo. Em outros problemas, a aptidão pode ser determinada por um ambiente coevolutivo que consiste em outras estruturas genéticas. Por exemplo, pode-se estudar as propriedades de equilíbrio dos problemas teóricos de jogo, em que uma população de estratégias evolui com a aptidão de cada estratégia definida como a recompensa média contra os outros membros da população. Um algoritmo genético começa com uma população de candidatos à solução gerada aleatoriamente. A próxima geração é criada pela recombinação de candidatos promissores. A recombinação envolve dois pais escolhidos aleatoriamente da população, com as probabilidades de seleção tendenciosas em favor dos candidatos relativamente aptos. Os pais são recombinados através de um operador crossover, que divide as duas estruturas genéticas separadas em locais escolhidos aleatoriamente, e junta uma peça de cada pai para criar uma prole (como uma salvaguarda contra a perda da diversidade genética, as mutações aleatórias são ocasionalmente introduzidas no descendência). O algoritmo avalia a aptidão da prole e substitui um dos membros relativamente impróprios da população. Novas estruturas genéticas são produzidas até a geração ser completada. As gerações sucessivas são criadas da mesma maneira até que um critério de terminação bem definido seja satisfeito. A população final fornece uma coleção de candidatos à solução, uma ou mais das quais podem ser aplicadas ao problema original. Mesmo que algoritmos evolucionários não são garantidos para encontrar o ideal global, eles podem encontrar uma solução aceitável relativamente rapidamente em uma ampla gama de problemas. Algoritmos evolutivos têm sido aplicados a um grande número de problemas em engenharia, ciência da computação, ciência cognitiva, economia, ciência de gestão e outros campos. O número de aplicações práticas tem vindo a aumentar de forma constante, especialmente desde o final dos anos 80. Aplicativos de negócios típicos envolvem planejamento de produção, programação de job-shop e outros problemas combinatórios difíceis. Algoritmos genéticos também foram aplicados a questões teóricas nos mercados econômicos, à previsão de séries temporais e à estimação econométrica. Algoritmos genéticos baseados em cordas foram aplicados para encontrar estratégias de market timing baseadas em dados fundamentais para mercados de ações e títulos. 23.04.2006 Uma lista de linguagens de programação baseadas em matrizes: Scilab - Scilab é um pacote de software científico para computações numéricas que fornece um poderoso ambiente de computação aberta para engenharia e aplicações científicas. Desenvolvido desde 1990 por pesquisadores do INRIA e ENPC, é mantido e desenvolvido pelo Scilab Consortium desde sua criação em maio de 2003. O Projeto R para Computação Estatística - R é um ambiente de software livre para computação estatística e gráficos. Ele compila e é executado em uma ampla variedade de plataformas UNIX, Windows e MacOS. Octave - Octave é uma linguagem de alto nível, destinada principalmente a cálculos numéricos. Ele fornece uma interface de linha de comando conveniente para resolver problemas lineares e não-lineares numericamente e para realizar outras experiências numéricas usando uma linguagem compatível com Matlab. Ele também pode ser usado como uma linguagem de lote. Python - Python é uma linguagem de programação orientada a objetos dinâmica que pode ser usada para muitos tipos de desenvolvimento de software. Ele oferece um forte apoio para a integração com outros idiomas e ferramentas, vem com extensas bibliotecas padrão, e pode ser aprendido em poucos dias. Muitos programadores Python relatam ganhos substanciais de produtividade e sentem que a linguagem encoraja o desenvolvimento de código de maior qualidade e mais sustentável. A filtragem de imagens pode ser agrupada em dois, dependendo dos efeitos: Filtros de passa-baixa (suavização) A filtragem de baixa passagem Para remover ruído de alta freqüência espacial de uma imagem digital. Os filtros passa-baixa geralmente empregam operador de janela móvel que afeta um pixel da imagem de cada vez, alterando seu valor por alguma função de uma região local (janela) de pixels. O operador move-se sobre a imagem para afetar todos os pixels na imagem. Filtros de passagem alta (Detecção de borda, afiação) Um filtro de passagem alta pode ser usado para tornar a imagem mais nítida. Esses filtros enfatizam detalhes finos na imagem - o oposto do filtro passa-baixa. A filtragem passa-alta funciona da mesma forma que a filtragem passa-baixa, mas usa um kernel de convolução diferente. Ao filtrar uma imagem, cada pixel é afetado por seus vizinhos, eo efeito líquido da filtragem está movendo informações ao redor da imagem. Neste capítulo, bem use esta imagem: bogotobogo site search: bogotobogo site search: A média de filtragem é fácil de implementar. Ele é usado como um método de suavização de imagens, reduzindo a quantidade de variação de intensidade entre um pixel e o próximo resultando em redução de ruído nas imagens. A idéia de filtragem média é simplesmente substituir cada valor de pixel em uma imagem pelo valor médio (médio) de seus vizinhos, incluindo a si mesma. Isto tem o efeito de eliminar valores de pixel que não são representativos do seu ambiente. A filtragem média é geralmente considerada como um filtro de convolução. Como outras circunvoluções, ela é baseada em torno de um kernel, que representa a forma eo tamanho do bairro a ser amostrado ao calcular a média. O filtro2 () é definido como: Y filtro2 (h, X) filtra os dados em X com o filtro FIR bidimensional no Matriz h. Calcula o resultado, Y, usando a correlação bidimensional e retorna a parte central da correlação que é do mesmo tamanho que X. Retorna a parte de Y especificada pelo parâmetro de forma. Shape é uma string com um destes valores: full. Retorna a correlação bidimensional completa. Neste caso, Y é maior que X. mesmo. (Padrão) Retorna a parte central da correlação. Neste caso, Y é o mesmo tamanho que X. válido. Retorna somente as partes da correlação que são computadas sem bordas com preenchimento zero. Neste caso, Y é menor do que X. Agora queremos aplicar o kernel definido na seção anterior usando filter2 (): Podemos ver a imagem filtrada (direita) foi borrada um pouco em comparação com a entrada original (à esquerda) . Conforme mencionado anteriormente, o filtro passa-baixa pode ser usado para remoção de energia. Vamos testá-lo. Primeiro, para tornar a entrada um pouco suja, nós pulverizar um pouco de pimenta e sal na imagem, e depois aplicar o filtro médio: Tem algum efeito sobre o ruído de sal e pimenta, mas não muito. Apenas os deixou desfocados. Como sobre a tentativa de Matlabs built-in filtro mediano bogotobogo pesquisa de site: bogotobogo pesquisa de site: Median filtro - medfilt2 () Aqui está o script: Muito melhor. Ao contrário do filtro anterior que está apenas usando o valor médio, desta vez usamos mediana. A filtragem mediana é uma operação não linear frequentemente utilizada no processamento de imagens para reduzir o ruído de sal e pimenta. Observe também que o medfilt2 () é filtro 2-D, portanto, ele só funciona para a imagem em escala de cinza. Para remover ruído para imagem RGB, vá para o final deste capítulo: Remoção de ruído na imagem RGB. O Matlab fornece um método para criar um filtro 2-D predefinido. Seu fspecial (): h fspecial (tipo) cria um filtro bidimensional h do tipo especificado. Retorna h como um kernel de correlação, que é a forma apropriada para usar com imfilter (). O tipo é uma seqüência de caracteres com um desses valores: Processamento de imagem e vídeo Matlab Processamento de imagem OpenCV 3 Processamento de imagem e vídeo OpenCV 3 com Python

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