Questions tagged «matlab»

我很难理解在利用Y'UV图像中的色度二次采样时如何计算数据速率： 我有以下示例进行计算： 图像分辨率：352*288 频率：25 fps 对于（4：4：4），示例计算如下： (352px * 288px) * 3 color channels * 25 fps * 8 bit = 60 825 600 bit/s 到目前为止，一切都很好。 但是现在来了（4：2：0）： (352px*288px) * 1.5 color channels * 25 * 8 = 30 412 800 bit/s 现在，尝试将此示例转换为例如（4：1：1），我意识到我不确定自己是否正确理解如何计算1.5个颜色通道的比率。 我对计算的第一个猜测是在（4：2：0）的情况下： 2/4*3=1.5 color channels 同样，对于（4：1：1），我将计算颜色通道的比率为： 1/4*3=0.75 color channels 但是我根本不确定这是否是正确的方法。 …

10 image-processing  image-processing  matlab  fourier-series  wavelet  transform  image-processing  matlab  image  image-processing  image-registration  segmentation  image-processing  edge-detection  canny-edge-detector  tracking  image  fft  stft  image-processing  preprocessing  segmentation  image-processing  computer-vision  image-segmentation  thresholding  frequency-spectrum  wave  image-processing  edge-detection  window-functions  image-processing  optical-flow  image-processing  ocr  text-recognition  image-processing  computer-vision  frequency-spectrum  image-processing  image-processing  computer-vision  fourier-transform  dsp-core  wave  image-processing  3d 

我有这个极度扭曲和弄脏的图像 是否可以去除这种污渍？图像修复可以帮助吗？ 请帮忙 编辑：另一张图片 应用各向异性扩散并用imagec表示图像后（MATLAB） 我尝试了粉刷，但是效果不够好 无论如何，我可以改善此输出吗？

10 image-processing  matlab  image 

Matlab的spectrogram()功能计算信号的STFT。它描述其NFFT参数如下： S = SPECTROGRAM(X,WINDOW,NOVERLAP,NFFT)指定用于计算离散傅立叶变换的频率点数。如果NFFT未指定，NFFT则使用默认值。 我是否正确，这NFFT仅是在频率分辨率和计算数量之间进行权衡？对于我的离线工作，无需节省周期。是否有的最大限制NFFT，例如由频谱泄漏或我应了解的任何其他问题强加的，或者我可以将该参数设置得尽可能高吗？

10 resolution  spectrogram  matlab  stft 

我有一个截止频率为一阶Butterworth滤波器。则其传递函数为ωcωc\omega_c H(s)=ωcs+ωcH(s)=ωcs+ωcH(s) = \frac{\omega_c}{s+\omega_c} 使用双线性变换找到H(z)H(z)H(z)（那个函数叫什么？），我得到 H(z)=ωc2Tz−1z+1+ωc=ωcz+ωc(2T+ωc)z+ωc−2TH(z)=ωc2Tz−1z+1+ωc=ωcz+ωc(2T+ωc)z+ωc−2TH(z)=\frac{\omega_c}{\frac{2}{T}\frac{z-1}{z+1} + \omega_c} = \frac{\omega_c z + \omega_c}{\left(\frac{2}{T}+\omega_c\right)z + \omega_c-\frac{2}{T}} 但是，我无法将此结果与Matlab所做的调和。无论T的值是多少，这似乎都是错误的TTT。我假设B和A以下是H（z）的系数H(z)H(z)H(z)。 >> [B,A] = butter(1,0.5) B = 0.5000 0.5000 A = 1.0000 -0.0000 >> [B,A] = butter(1,0.6) B = 0.5792 0.5792 A = 1.0000 0.1584 >> [B,A] = butter(1,0.7) B = 0.6625 0.6625 A = …

10 filters  matlab 

一个非常简单的MATLAB实验： f = 200; fs = 1000; t = 0: 1/fs : 1; x = cos(2*pi*f*t); plot(angle(fftshift(fft(x)))); 这是输出： 现在，对上面的代码片段进行较小的更改；将持续时间减少1个样本，如下所示： f = 200; fs = 1000; t = 0: 1/fs : 1 - 1/fs; x = cos(2*pi*f*t); plot(angle(fftshift(fft(x)))); 而且相位频谱变得非常疯狂： 问题： 在第一个图中，我希望看到仓700处的零相位，在此示例中，该相位对应于200的正频率。事实并非如此。其次，我不理解图1中图形的线性部分。我确实理解由于所谓的数字噪声而可能存在的相位分量，但是该噪声如何在相位上如此“线性”呢？ 在第二个图中，为什么只删除一个样本会对相图产生如此大的影响？ 我在这里做错什么吗？

9 fft  matlab  phase 

我一直在尝试实现一种算法，以成功对图像中的汽车进行计数。我尝试在交通图像中存在多车遮挡的情况下实现一种车辆计数方法 它从一组各种图像中估计背景。我已经为此目的研究了各种其他技术，所有这些技术都以一种方式或另一种方式使用了一组图像的背景估计或需要视频。作为输入，我几乎看不到背景（可能是大多数论文中的道路）的交通图像。而且，这些图像来自不同的区域，因此它们也不具有相同的背景。在这种情况下我应该如何进行？ 我在想，如果我能以某种方式匹配车辆（汽车）的结构，那么也许它们可以匹配。但是我不知道这是否可行，以及如何进行处理，因为该图像还包含多个被遮挡的车辆。 任何提示，甚至研究论文也欢迎。 样本图像如下：

9 image-processing  matlab  computer-vision  image-segmentation 

我正在尝试解密隐藏在非常嘈杂的音频文件（.wav）中的消息（我认为这是白噪声和额外的低无人机）。该消息是一个六位数的数字。我没有关于噪音的更多细节。 我尝试使用低通滤波器，以期消除大多数较高的频率将使我能够听到这些数字，但是，我似乎也无法摆脱足够多的低架无人机，从而听不到声音。我的尝试如下（freq_space_low_pass_filter在最后包含所使用的函数）： [data, SampleRate, NbitsPerSample]=wavread('noisy_msg6.wav'); y=data(:,1); % we will work only with one channel in this demo N=length(y); %number of sample points t=( (1:N)*1/SampleRate ).'; % time spacing is 1/SampleRate and we want column vector Y=fft(y); spectrum_freq=fourier_frequencies(SampleRate, N); Freq3db=100; [spectrum_filtered,g_vs_freq]=freq_space_low_pass_filter(Y, SampleRate, Freq3db); y_filtered=ifft(spectrum_filtered); y_filtered=real(y_filtered); wavwrite(y_filtered/(0.1+max(y_filtered)), SampleRate, NbitsPerSample, 'noisy_msg6_filtered.wav'); %%%%%%%%down sampling%%%%%%%% …

9 matlab  noise  lowpass-filter  voice 

我有带有各种标志的RGB图像。我的主要目标是计算与图像边界接触的标志。 方法与问题 我首先加载图像[Fig。1]，然后将其转换为灰度并应用中值滤波器以消除一些噪声[图1]。2]。然后，我用0.2的阈值对它进行了二值化处理，结果如图3所示。这时我得到了二值化图像，但问题是，属于同一符号的某些部分出现在各个区域中，而不仅仅是一个区域。现在，我的目标是合并属于同一对象的区域，因此我可以bwlabel用来计算图像中有多少个符号，并imclearborder用来消除边界中的符号，然后bwlabel再次使用来获得他们俩。 我的方法是使用bwmorph，Dilate扩大对象，然后尝试用imfill，填充它们holes。但是问题是，如果我少量扩张它们[图。4]，imfill似乎并没有填充它们，如果我将它们大量扩张[图5]，所有对象就会开始合并:( 码 img=im2double(imread('image.png')); figure, imshow(img) img_gray=rgb2gray(img); imshow(img_gray); img_mediana=medfilt2(img_gray, [3 3]); figure, imshow(img_mediana); img_bin=im2bw(img_mediana, 0.2); imshow(img_bin) img_dilate=bwmorph(img_bin, 'Dilate', 10); imshow(img_dilate) img_fill=imfill(img_dilate, 'Holes'); figure, imshow(img_fill) 图 图1： 图1 http://dl.dropbox.com/u/5272012/1.png 图2： 图2 http://dl.dropbox.com/u/5272012/2.png 图3： 图3 http://dl.dropbox.com/u/5272012/3.png 图4： 图4 http://dl.dropbox.com/u/5272012/4.png 图5： 图5 http://dl.dropbox.com/u/5272012/5.png

9 matlab  image-segmentation 

我正在使用Rosetta Code上的代码来创建Hough变换。我现在想查找图像中的所有线条。为此，我需要霍夫空间中每个峰的ρ和θ值。五边形的示例输出如下所示： 如何为霍夫空间中可见的每个“热点”找到一个单一的[θ，ρ]坐标？

9 image-processing  matlab  thresholding  hough-transform 

我已经开始使用Matlab和数字图像处理。我正在尝试进行指纹识别。我找到了许多与此有关的研究论文，但是我不确定从哪里开始。简而言之，进行指纹识别的最基本方法/算法是什么？

9 matlab  algorithms  fingerprint-recognition 

有人知道正交相移键控（QPSK）系统的理论误码率（BER）曲线与模拟曲线相差约1 dB的事实吗？

9 matlab  qpsk 

我想在下图中找到蓝色和灰色之间的界线： 更确切地说，该行的终点。 霍夫变换是一种选择吗？如果是，在使用Hough之前应该如何设置图片？ 解决该问题的任何方法都将有所帮助。

9 matlab  image-processing