图像矩阵分析

罗杰·A·霍恩撰写的《矩阵分析》

灰度共生矩阵：图像纹理分析利器 灰度共生矩阵 (GLCM) 是一种用于分析图像纹理的强大工具，它通过研究图像中像素对的灰度关系来描述纹理特征。 核心原理： GLCM 统计图像中具有一定空间关系的像素对的灰度值组合出现的频率。例如，它可以计算在特定距离和方向上，灰度值为 i 的像素与灰度值为 j 的像素同时出现的次数。 方向与距离： 通常，GLCM 会在 4 个主要方向上计算 (水平、垂直、45 度对角线、135 度对角线)，并且可以根据纹理特征选择不同的步长距离。 纹理特征提取： 通过 GLCM 可以计算多种纹理特征，常见的包括： 能量： 反映图像灰度分布的均匀程度和纹理的粗细度。 熵： 度量图像纹理的复杂程度，熵值越大，纹理越复杂。 相关性： 表示图像纹理的方向性。 对比度： 反映图像的清晰度和纹理沟壑的深浅。 MATLAB 实现： MATLAB 提供了强大的图像处理工具箱，可以方便地计算 GLCM 和提取纹理特征。 应用领域： GLCM 在图像分类、目标识别、医学图像分析等领域有广泛应用。

MATLAB中的图像矩阵处理是图像处理中的关键步骤。确保图像形状对齐是提高处理精度的重要一环。通过优化代码，可以有效提升图像处理的效率和准确性。

MATLAB中数组和矩阵的详细分析

我设计了这个简单的项目，用于比较和评估不同版本的人员重新识别代码是否能产生相似的结果。这些只是评估代码的测试示例。我比较了Python和MATLAB版本的结果。数据包括一个示例案例，其中包含100个查询图像和5332个库图像，以及它们的身份、摄像机和查询画廊距离矩阵。Python版本使用了来自Open-ReID的ranking.py和main.py来计算CMC和mAP分数，而MATLAB版本使用了来自Re-Ranking Person的evaluation.m和compute_AP.m，与Market1501数据集兼容。要运行Python版本，需要安装numpy和scikit-learn，切换到python_version目录并运行python main.py。要运行MATLAB版本，切换到matlab_version目录并运行MATLAB，然后运行main.m。您可以比较两个版本的结果，注意它们在CMC分数上的一致性。

提供了图像矩阵FSVM算法的Matlab实现，涵盖了FSVM线性和内核算法的具体应用。代码适用于多种数据集，例如“乳房癌”数据集。通过修改代码中的setname变量，可以轻松评估其他数据集。文章强调了数据预处理的重要性，特别是对于未经预处理的原始数据。此外，提供了不同变体的算法以优化总散点矩阵和类内散点矩阵的计算效率。

MATLAB实例中的矩阵分析涵盖了各种实用技术和应用场景。通过MATLAB，可以深入分析和处理各类矩阵数据，为工程和科学计算提供了强大的支持。

图像的行列均应用FFT变换，使用Matlab进行分析。

该函数可以将一个带有正负值的矩阵转换为RGB彩色图像。正值显示为红色，负值显示为蓝色，零值可以显示为白色或黑色。此外，它还提供全灰色显示选项。图像值被缩放至0到255之间，并对正值和负值应用相同的缩放因子，以确保可以比较它们的大小。用户还可以选择应用伽马校正因子来突出显示较小的值。与polarmap函数不同，该函数生成一个全新的8位RGB图像，包含转换后的值。这使得图像可以保存为PNG格式并用于文档，但colorbar函数将无法与此图像一起使用。

这里提供的MATLAB代码用于STEM-EELS和STEM-EDX数据的非负矩阵分解分析。请注意，本存储库已不再更新，建议查看新的Python软件包库。