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wangqifei207新虫 (小有名气)
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[求助]
外导的课布置了一道图像处理的作业题。不会啊。求大侠，。
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要求用MATLAB 实现对一幅图像的pca处理。具体要求和步骤如下, 1.将一幅图像（随便一幅）分成8*8的block. 2 . 移去均值。 3.估计这些数据的协方差矩阵。 4.计算这个矩阵的特征值和特征向量。 5.将每个子block 投影到最大特征值对应的N个特征向量对应的子空间上，再加上之前移去的均值。 要求将处理过的图像和原图进行对比。以前在国内是做控制的，现在上课这个老师是做图像的，学矩阵理论，然后他就布置这么道题。不知道从哪下手啊。求大侠帮忙。。急啊。 后天马上就要交了。。希望高人指点。小女子不胜感激啊。。 |
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2楼2012-01-19 00:14:47
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wangqifei207: 金币+10, ★★★很有帮助 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); %%%%%%%%%减去均值 2 samplemean=(mean(B1'))'; %平均图片，1*N xmean=B1-samplemean*ones(1,N); %%%%%%%%计算这些数据的协方差矩阵 %获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); %%%%%每个子Block进行投影 p=40;%%选择最大特征值的数目 %%计算所有样本在投影向量的投影系数 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楼2012-01-25 10:57:05
dragon_123
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