Tutorial ini membahas bagaimana menggunakan MATLAB untuk pemrosesan 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 (mis., MyImage (m, n)) menunjukkan intensitas piksel grayscale dalam 0,1 dengan 0black dan 1white. RGB truecolor. Gambar 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 menjadi 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, 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 L2 induksi, Jadi norma (A) tentu tidak sqrt (jumlah (A (:) 2)). Bagaimanapun, ini 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 pixel 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 ringkas seperti h x dan disebut konvolusi h dan x. Penyaringan domain spasial Pemilahan linear dua dimensi diterapkan pada MATLAB dengan conv2. 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 bisa memberi masukan pada gambar masukan dan gunakan 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 terpisah 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 adalah cara yang sederhana (ad hoc) adalah dengan hanya mengambil rata-rata tertimbang (merdu oleh alfa) pada setiap titik dengan tetangganya: atau beberapa variasi daripadanya. . Ya, agar lebih canggih Anda bisa mengubah data Fourier terlebih dahulu, lalu memotong frekuensi tinggi. Sesuatu seperti: Ini memotong 20 frekuensi tertinggi. Hati-hati untuk memotong mereka secara simetris sebaliknya transformasi terbalik tidak lagi nyata. Anda perlu hati-hati memilih frekuensi cutoff untuk tingkat smoothing yang tepat. Ini adalah jenis penyaringan yang sangat sederhana (penyaringan kotak pada domain frekuensi), sehingga Anda dapat mencoba dengan lembut menipiskan frekuensi orde tinggi jika distorsinya tidak dapat diterima. Menjawab 4 Okt 09 at 9:16 FFT isnt ide yang buruk, tapi mungkin berlebihan di sini. Berjalan atau bergerak rata-rata memberikan hasil yang umumnya buruk dan harus dihindari untuk apa pun selain PR akhir (dan white noise). Id menggunakan filter Savitzky-Golay (di Matlab sgolayfilt (.)). Ini akan memberi Anda hasil terbaik untuk apa yang Anda cari - beberapa perataan lokal sambil mempertahankan bentuk kurva. Kode Sumber Lanjutan. Com 31.10.2015 Kode sumber matlab untuk pengenalan biometrik telah diperbarui. Mengurangi biaya. Semua perangkat lunak dilengkapi dengan diskon besar, banyak kode ditawarkan secara gratis. Pertunjukan yang lebih baik. Beberapa bug kecil telah diperbaiki. Kemampuan perangkat lunak yang disempurnakan. Banyak kode telah diperbaiki dalam hal kecepatan dan manajemen memori. Ikuti kami di Twitter Ikuti kami di FaceBook Ikuti kami di YouTube Ikuti kami di LinkedIn Bantuan real-time. Hubungkan kami sekarang dengan tutorial video WhatsApp 393207214179. Perangkat lunak itu intuitif, mudah dimengerti dan terdokumentasi dengan baik. Untuk sebagian besar kode, banyak tutorial video telah dipublikasikan di saluran YouTube kami. Kami juga mengembangkan software on-demand. Untuk pertanyaan silahkan email kami. Bergabunglah dengan kami21.06.2005 Sistem biometrik dapat dipandang sebagai sistem pengenalan pola yang terdiri dari tiga modul utama: modul sensor, modul ekstraksi fitur dan modul pencocokan fitur. Perancangan sistem semacam itu dipelajari dalam konteks banyak modalitas biometrik yang umum digunakan - sidik jari, wajah, ucapan, tangan, iris. Berbagai algoritma yang telah dikembangkan untuk masing-masing modalitas ini akan dipaparkan. 16.05.2006 Jaringan syaraf tiruan adalah kelompok neuron biologis yang saling terkait. Dalam penggunaan modern istilah ini juga bisa merujuk pada jaringan syaraf tiruan, yang merupakan neuron buatan. Dengan demikian, istilah Neural Network menentukan dua konsep yang berbeda: - Jaringan saraf biologis adalah pleksus neuron terhubung atau berfungsi secara fungsional di sistem saraf perifer atau sistem saraf pusat. - Di bidang neuroscience, paling sering mengacu pada sekelompok neuron dari sistem saraf yang sesuai untuk analisis laboratorium. Jaringan syaraf tiruan dirancang untuk memodelkan beberapa sifat jaringan saraf biologis, meskipun sebagian besar aplikasi bersifat teknis berlawanan dengan model kognitif. Jaringan saraf dibuat dari unit yang sering diasumsikan sederhana dalam arti bahwa negara mereka dapat digambarkan dengan nomor tunggal, nilai aktivasi mereka. Setiap unit menghasilkan sinyal output berdasarkan aktivasi. Unit terhubung satu sama lain secara khusus, masing-masing sambungan memiliki bobot individu (sekali lagi dijelaskan oleh satu nomor). Setiap unit mengirimkan nilai outputnya ke semua unit lain yang memiliki koneksi keluar. Melalui koneksi ini, output satu unit dapat mempengaruhi aktivasi unit lain. Unit yang menerima koneksi menghitung aktivasi dengan mengambil jumlah tertimbang dari sinyal input (yaitu mengalikan setiap sinyal masukan dengan bobot yang sesuai dengan koneksi tersebut dan menambahkan produk ini). Output ditentukan oleh fungsi aktivasi berdasarkan aktivasi ini (misalnya unit menghasilkan keluaran atau kebakaran jika aktivasi berada di atas nilai ambang batas). Jaringan belajar dengan mengubah bobot koneksi. Secara umum, jaringan syaraf tiruan terdiri dari kelompok atau kelompok neuron yang terhubung secara fisik atau berfungsi secara fungsional. Sebuah neuron tunggal dapat dihubungkan ke banyak neuron lain dan jumlah neuron dan koneksi dalam jaringan bisa sangat besar. Sambungan, yang disebut sinapsis biasanya terbentuk dari akson hingga dendrit, meskipun mikroskop dendrodentritik dan koneksi lainnya dimungkinkan. Terlepas dari sinyal listrik, ada bentuk lain dari pensinyalan yang timbul dari difusi neurotransmitter, yang memiliki efek pada sinyal listrik. Dengan demikian, seperti jaringan biologis lainnya, jaringan saraf sangat kompleks. Sementara deskripsi rinci tentang sistem syaraf nampaknya tidak dapat dicapai, kemajuan dibuat untuk pemahaman mekanisme dasar yang lebih baik. Kecerdasan buatan dan pemodelan kognitif mencoba mensimulasikan beberapa sifat jaringan saraf. Sementara teknik yang sama, yang pertama memiliki tujuan untuk menyelesaikan tugas tertentu, sementara yang kedua bertujuan untuk membangun model matematis sistem saraf biologis. Di bidang kecerdasan buatan, jaringan syaraf tiruan telah berhasil diterapkan untuk pengenalan suara, analisis citra dan kontrol adaptif, untuk membangun agen perangkat lunak (di komputer dan permainan video) atau robot otonom. Sebagian besar jaringan syaraf tiruan yang digunakan saat ini untuk kecerdasan buatan didasarkan pada estimasi statistik, teori pengoptimalan dan pengendalian. Bidang pemodelan kognitif adalah pemodelan fisik atau matematis dari perilaku sistem saraf mulai dari tingkat saraf individu (misalnya memodelkan kurva respons spike neuron ke stimulus), melalui tingkat cluster saraf (misalnya memodelkan pelepasan dan efek dopamin Di ganglia basal) ke organisme lengkap (misalnya pemodelan perilaku respons organisme terhadap rangsangan). 11.06.2007 Algoritma genetika merupakan kelas teknik pencarian, adaptasi, dan pengoptimalan berdasarkan prinsip evolusi alami. Algoritma genetika dikembangkan oleh Belanda. Algoritma evolusioner lainnya mencakup strategi evolusi, pemrograman evolusioner, sistem klasifikasi, dan pemrograman genetika. Algoritma evolusioner mempertahankan populasi kandidat solusi dan mengevaluasi kualitas setiap kandidat solusi sesuai dengan fungsi kebugaran spesifik masalah, yang mendefinisikan lingkungan untuk evolusi. Calon solusi baru dibuat dengan memilih anggota populasi yang relatif sesuai dan menggabungkannya kembali melalui berbagai operator. Algoritma evolusioner spesifik dier dalam representasi solusi, mekanisme seleksi, dan rincian operator rekombinasi. Dalam algoritma genetika, kandidat solusi diwakili sebagai string karakter dari abjad (sering biner) yang diberikan. Dalam masalah tertentu, pemetaan antara struktur genetik dan ruang solusi asli harus dikembangkan, dan fungsi kebugaran harus didefinisikan. Fungsi kebugaran mengukur kualitas larutan yang sesuai dengan struktur genetik. Dalam masalah optimasi, fungsi fitness hanya menghitung nilai fungsi objektif. Dalam masalah lain, kebugaran dapat ditentukan oleh lingkungan koevolusi yang terdiri dari struktur genetik lainnya. Misalnya, seseorang dapat mempelajari sifat keseimbangan dari masalah teori permainan dimana populasi strategi berevolusi dengan kebugaran setiap strategi yang didefinisikan sebagai hasil rata-rata terhadap anggota populasi lainnya. Algoritma genetik dimulai dengan populasi kandidat solusi yang dihasilkan secara acak. Generasi berikutnya diciptakan dengan menggabungkan kandidat yang menjanjikan. Rekombinasi melibatkan dua orang tua yang dipilih secara acak dari populasi, dengan probabilitas seleksi bias mendukung kandidat yang relatif bugar. Orang tua direkombinasi melalui operator crossover, yang membagi dua struktur genetik di lokasi yang dipilih secara acak, dan bergabung dengan sepotong dari setiap orang tua untuk menciptakan keturunan (sebagai pelindung terhadap hilangnya keragaman genetik, mutasi acak kadang-kadang diperkenalkan ke dalam keturunan). Algoritma mengevaluasi kebugaran keturunan dan menggantikan salah satu anggota populasi yang relatif tidak layak. Struktur genetik baru diproduksi sampai generasi selesai. Generasi berturut-turut diciptakan dengan cara yang sama sampai kriteria penghentian yang terdefinisi dengan baik terpenuhi. Populasi akhir menyediakan koleksi calon solusi, satu atau lebih yang dapat diterapkan pada masalah asli. Meskipun algoritma evolusioner tidak dijamin untuk menemukan optimal global, mereka dapat menemukan solusi yang dapat diterima secara relatif cepat dalam berbagai masalah. Algoritma evolusioner telah diterapkan pada sejumlah besar masalah di bidang teknik, ilmu komputer, ilmu kognitif, ekonomi, ilmu manajemen, dan bidang lainnya. Jumlah aplikasi praktis telah meningkat dengan mantap, terutama sejak akhir 1980an. Aplikasi bisnis yang khas melibatkan perencanaan produksi, penjadwalan job shop, dan masalah kombinatorial lainnya yang sulit. Algoritma genetika juga telah diterapkan pada pertanyaan teoritis di pasar ekonomi, peramalan deret waktu, dan estimasi ekonometrik. Algoritma genetika berbasis string telah diterapkan untuk menemukan strategi penentuan waktu pasar berdasarkan data fundamental untuk pasar saham dan obligasi. 23.04.2006 Daftar bahasa pemrograman berbasis matriks: Scilab - Scilab adalah paket perangkat lunak ilmiah untuk perhitungan numerik yang menyediakan lingkungan komputasi terbuka yang kuat untuk aplikasi teknik dan ilmiah. Dikembangkan sejak tahun 1990 oleh para periset dari INRIA dan ENPC, sekarang dipelihara dan dikembangkan oleh Scilab Consortium sejak diluncurkan pada bulan Mei 2003. Proyek R untuk Statistical Computing - R adalah lingkungan perangkat lunak bebas untuk komputasi dan grafik statistik. Ini mengkompilasi dan berjalan di berbagai platform UNIX, Windows dan MacOS. Octave - Octave adalah bahasa tingkat tinggi, terutama ditujukan untuk perhitungan numerik. Ini menyediakan antarmuka baris perintah yang mudah digunakan untuk memecahkan masalah linier dan nonlinear secara numerik, dan untuk melakukan eksperimen numerik lainnya menggunakan bahasa yang sebagian besar kompatibel dengan Matlab. Ini juga bisa digunakan sebagai bahasa yang berorientasi batch. Python - Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek dinamis yang bisa digunakan untuk berbagai jenis pengembangan perangkat lunak. Ini menawarkan dukungan kuat untuk integrasi dengan bahasa dan alat lainnya, dilengkapi dengan perpustakaan standar yang luas, dan dapat dipelajari dalam beberapa hari. Banyak programmer Python melaporkan keuntungan produktivitas yang substansial dan merasakan bahasa tersebut mendorong pengembangan kode yang lebih berkualitas dan lebih mudah dipelihara.
No comments:
Post a Comment