
2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Գաուսյան հարթեցում զտիչներ սովորաբար օգտագործվում են աղմուկը նվազեցնելու համար: Կարդացեք պատկերը աշխատանքային տարածքում: Գաուսի ֆիլտրեր ընդհանուր առմամբ իզոտրոպ են, այսինքն՝ ունեն նույն ստանդարտ շեղումները երկու չափսերի երկայնքով: Պատկերը կարող է զտվել իզոտրոպով Գաուսի ֆիլտր Սիգմայի համար սկալյար արժեք նշելով:
Նմանապես կարելի է հարցնել՝ ի՞նչ է անում Գաուսի ֆիլտրը:
Այն Գաուսի ֆիլտր միայնակ կպղտորի եզրերը և կնվազեցնի հակադրությունը: Մեդիան զտիչ ոչ գծային է զտիչ որն առավել հաճախ օգտագործվում է որպես պատկերի աղմուկը նվազեցնելու պարզ միջոց: Դա փառքի հավակնություն է (ավարտ Գաուսյան Fornoise Reduction) այն է, որ այն հեռացնում է աղմուկը, մինչդեռ եզրերը համեմատաբար կտրուկ են:
Կարելի է նաև հարցնել, թե ինչպես է աշխատում Գաուսի բլուրը: Պատկերների մշակման մեջ ֆունկցիաները սովորաբար կոչվում են միջուկներ: Սա համոզվելու համար, որ վիրահատությունից հետո պատկերից էներգիա չի ավելացվում կամ հեռացվում: Մասնավորապես, ա Gaussiankernel (օգտագործվում է Գաուսի պղտորում ) պիքսելների քառակուսի զանգված է, որտեղ պիքսելների արժեքները համապատասխանում են a-ի արժեքներին Գաուսյան կոր (2D-ում):
Նաև գիտեք, թե ինչ է ֆիլտրը պատկերների մշակման մեջ:
Զտում ան Պատկեր . Պատկերի զտում օգտակար է բազմաթիվ ծրագրերի համար, այդ թվում՝ հարթեցման, սրման, աղմուկի հեռացման և եզրերի հայտնաբերման համար: Ա զտիչ սահմանվում է akernel-ով, որը փոքր զանգված է, որը կիրառվում է յուրաքանչյուր պիքսելի և դրա հարևանների վրա պատկեր.
Ինչու՞ միջին ֆիլտրը ավելի լավ է, քան միջին ֆիլտրը:
Այն միջին ավելի ամուր է միջինից, քան որ նշանակում է և այսպիսով, հարևանության մեկ շատ աններկայացուցիչ պիքսելը չի ազդի դրա վրա միջին զգալի արժեք: Այս պատճառով է միջին ֆիլտր շատ է ավելի լավ պահպանելով սուր եզրեր քան որ միջին զտիչ.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս բացել a.MAT ֆայլը առանց Matlab-ի:

A. mat-file-ը սեղմված երկուական ֆայլ է: Հնարավոր չէ բացել այն տեքստային խմբագրիչով (բացառությամբ, որ դուք ունեք հատուկ փլագին, ինչպես ասում է Դենիս Ջահերուդինը): Հակառակ դեպքում ստիպված կլինեք այն վերածել տեքստային ֆայլի (օրինակ՝ csv) սկրիպտով
Ի՞նչ են անում ապոստրոֆները Matlab-ում:

MATLAB-ն օգտագործում է ապաստրոֆի օպերատորը (') կոմպլեքս զուգակցված տրանսպոզիցիան կատարելու համար, իսկ կետ-ապոստրոֆ օպերատորը (.') առանց խոնարհման փոխադրման համար: Բոլոր իրական տարրերը պարունակող մատրիցների համար երկու օպերատորները վերադարձնում են նույն արդյունքը: արտադրել նույն սկալյար արդյունքը
Ինչպե՞ս կարող ես խուսափել Matlab-ի կերպարից:

Matlab-ում փախուստի նիշը միայնակ մեջբերումն է ('), ոչ թե հետնագիծը (), ինչպես C լեզվում: Այսպիսով, ձեր տողը պետք է լինի այսպիսին. tStr = 'Բարև, ես մեծ (ոչ այնքան մեծ) կախված եմ MATLAB-ից; Դպրոցական օրերիցս։ '
Ի՞նչ է Matlab Uigetfile-ը:

Նկարագրություն. file = uigetfile բացում է մոդալ երկխոսության տուփ, որը թվարկում է ընթացիկ թղթապանակում գտնվող ֆայլերը: Այն օգտվողին հնարավորություն է տալիս ընտրել կամ մուտքագրել ֆայլի անունը: Եթե ֆայլը գոյություն ունի և վավեր է, uigetfile-ը վերադարձնում է ֆայլի անունը, երբ օգտագործողը սեղմում է Open
Ինչպե՞ս է SVM-ն աշխատում Matlab-ում:

Դուք կարող եք օգտագործել աջակցության վեկտորային մեքենա (SVM), երբ ձեր տվյալները ունեն ուղիղ երկու դաս: SVM-ը դասակարգում է տվյալները՝ գտնելով լավագույն հիպերպլանը, որը բաժանում է մի դասի բոլոր տվյալների կետերը մյուս դասի կետերից: SVM-ի համար լավագույն հիպերպլան նշանակում է երկու դասերի միջև ամենամեծ մարժան ունեցողը