转载自:http://blog.csdn.net/anan1205/article/details/12313593 两个矩阵卷积转化为矩阵相乘形式--Matlab应用(这里考虑二维矩阵,在图像中对应)两个图像模糊(边缘)操作,假设矩阵A.B,A代表源图像,B代表卷积模板,那么B的取值决定最后运算的结果. Matlab中的应用函数--conv2(二维卷积,一维对应conv) 函数给出的公式定义为: 同一维数据卷积一样,它的实质在于将卷积模板图像翻转(旋转180),这里等同于一维信号的翻转,然后将…

转载自:http://blog.csdn.net/andrewseu/article/details/51783181 在图像处理的过程中,经常会看到矩阵卷积的概念,比如说用一个模板去和一张图片进行卷积,因此很有必要了解矩阵卷积到了做了什么,具体又是怎么计算的. 在matlab中有conv2函数对矩阵进行卷积运算,其中有一个shape参数,取值具体有三种: -full - (default) returns the full 2-D convolution, -'same' - returns…

先定义两个矩阵 a = [1 2 3 5 ; 4 7 9 5;1 4 6 7;5 4 3 7;8 7 5 1] %a矩阵取5*4 b = [1 5 4; 3 6 8; 1 5 7]   %b矩阵如多数模板一样取3*3 那么conv(a,b)的结果肯定是(5+3-1)*(4+3-1)=7*6的矩阵 卷积计算过程如下:默认先把a矩阵补0变成7*6维的矩阵,然后b翻转 之后进行模板操作,要计算a矩阵中哪个点卷积以后的值,就把翻转之后b‘矩阵的中心如图中的6放到要计算的位子 然后对应的3*3矩阵对应位置…

主要内容: 傅里叶矩阵及其MATLAB实现 小波变换矩阵及其MATLAB实现  傅里叶矩阵及其MATLAB实现 傅里叶矩阵的定义:(来源: http://mathworld.wolfram.com/FourierMatrix.html) 傅里叶矩阵的MATLAB实现: dftmtx(N) is the N-by-N complex matrix of values around the unit-circle whose inner product with a column vector of…

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优…

1.随机高斯测量矩阵 function [ Phi ] = GaussMtx( M,N ) %GaussMtx Summary of this function goes here % Generate Bernoulli matrix % M -- RowNumber % N -- ColumnNumber % Phi -- The Gauss matrix %% Generate Gauss matrix Phi = randn(M,N); %Phi = Phi/sqrt(M); end 2…

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. 混淆矩阵是模式识别中的常用工具,在PRTools工具箱中有直接的函数confmat可供引用.具体使用方法如下所示: [C,NE,LABLIST] = CONFMAT(LAB1,LAB2,METHOD,FID) INPUT LAB1 Set of labels LAB2 Set of labels METHOD 'count' (default) to coun…

Matlab interp2 为Matlab的矩阵填充函数, 填充关系: x=1:11; y=1:13; x1=1:0.1:12; y1=1:0.1:14; [x2,y2]=meshgrid(x1,y1); t1=interp2(x,y,t,x2,y2,'cubic'); 意义: 进行十倍差值,使用双三次插值 方法. 用指定的算法method 计算二维插值: 'linear':双线性插值算法(缺省算法); 'nearest':最临近插值; 'spline':三次样条插值; 'cubic':双三次…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_536e0eaa0100jn7c.html 一般来说,方阵能描述任意线性变换.线性变换保留了直线和平行线,但原点没有移动.线性变换保留直线的同时,其他的几何性质如长度.角度.面积和体积可能被变换改变了.从非技术意义上说,线性变换可能"拉伸"坐标系,但不会"弯曲"或"卷折"坐标系. 矩阵是怎样变换向量的 向量在几何上能被解释成一系列与轴平行的位移,一般来说,任意向量v都能写成"…

我常常这么大胆的认为,搞科学的人总是喜欢用各种让常人难以理解的复杂方式去处理某些其实可能很简单的事情,这种情况在他自身擅长的.有着诸多对手竞争的领域上极为常见.比如吧,搞DirectX的人用了左手坐标系,搞OpenGL的人偏偏就要用右手坐标系.这种情况的目的,是让他们那些搞科学的人得以突出他们的存在感和优越感.这种增加了这么多记忆成本只为了让他们爽一爽的事儿,对于我这种被科学搞了的人来说 ,就只剩下纠结和郁闷这两种感觉了.以上是某天看书看烦了的感想. Anyway,在学习RenderMonkey…