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wangqifei207新蟲 (小有名氣)
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[求助]
外導(dǎo)的課布置了一道圖像處理的作業(yè)題。不會(huì)啊。求大俠，。
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要求用MATLAB 實(shí)現(xiàn)對(duì)一幅圖像的pca處理。具體要求和步驟如下, 1.將一幅圖像（隨便一幅）分成8*8的block. 2 . 移去均值。 3.估計(jì)這些數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣。 4.計(jì)算這個(gè)矩陣的特征值和特征向量。 5.將每個(gè)子block 投影到最大特征值對(duì)應(yīng)的N個(gè)特征向量對(duì)應(yīng)的子空間上，再加上之前移去的均值。 要求將處理過的圖像和原圖進(jìn)行對(duì)比。以前在國內(nèi)是做控制的，現(xiàn)在上課這個(gè)老師是做圖像的，學(xué)矩陣?yán)碚�，然后他就布置這么道題。不知道從哪下手啊。求大俠幫忙。。急啊。 后天馬上就要交了。。希望高人指點(diǎn)。小女子不勝感激啊。。 |
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kk_2010
木蟲 (正式寫手)
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【答案】應(yīng)助回帖
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感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
mze04532(金幣+2): 獎(jiǎng)勵(lì)熱心~ 2012-01-27 21:08:10
wangqifei207: 金幣+10, ★★★很有幫助 2012-05-09 22:57:17
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wangqifei207: 金幣+10, ★★★很有幫助 2012-05-09 22:57:17
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clc; clear all; %%%PCA Reconstruct img=imread('cameraman.tif'); % figure;imshow(img); %%%%%%%%%%%%分成8*8block 1 win=8; B1 = im2col(img,[win win],'distinct'); % B1 = im2col(img,[win win],'sliding'); B1=double(B1); N=size(B1,2); %%%%%%%%%減去均值 2 samplemean=(mean(B1'))'; %平均圖片，1*N xmean=B1-samplemean*ones(1,N); %%%%%%%%計(jì)算這些數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣 %獲取特征植及特征向量 sigma=xmean*xmean'; [v,d]=eig(sigma); d1=diag(d); %%%%%按特征值大小以降序排列 dsort=flipud(d1); vsort=fliplr(v); %%%%%每個(gè)子Block進(jìn)行投影 p=40;%%選擇最大特征值的數(shù)目 %%計(jì)算所有樣本在投影向量的投影系數(shù) UU=vsort(:,1:p)'; YY= UU*B1; B_Recon=UU'*YY+samplemean*ones(1,N); img_recon= col2im(B_Recon,[win win],size(img), 'distinct'); resimgf=img_recon; resimgf=(resimgf-min(resimgf(  ))/(max(resimgf()-min(resimgf());resimgf=im2uint8(resimgf); str1=num2str(entropy(uint8(img))); str2=num2str(entropy(resimgf)); subplot(2,1,1); imshow(uint8(img));title('Source Image');text(20,20,strcat('entropy=',str1)); subplot(2,1,2);imshow(resimgf);title('PCA reconstructed Image');text(20,20,strcat('entropy=',str2)); fprintf('ok\n'); |
9樓2012-01-25 10:57:05
hotrock
銀蟲 (正式寫手)
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H_LG
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4樓2012-01-19 09:33:30
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