MATLAB答案

举例说明PCA如何应用于图像降维?

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G Prasanth Reddy
G Prasanth Reddy 2014年12月24日
  • 4.
评论： 图像分析 2021年9月14日12:31
这个问题被标记为沃尔特·罗伯森
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降维
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图像分析
图像分析 2021年9月14日12:31
@SHEETAL AGRAWAL ,也许。显然，您至少需要两个特性。你的两个特点是什么?也许灰度是一种，但另一种是什么?还是只有两种不同的特性，比如斑点区域和斑点纹理或亮度?

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接受的答案

图像分析
图像分析 2014年12月24日
编辑:图像分析 2020年4月14日
这是我从Spandan那里得到的代码，他是Mathworks的图像处理工具箱的开发者之一:
这里有一些快速代码，用于获取彩色图像的主要成分。这段代码使用了来自统计工具箱的pca()函数，使代码更简单。
我=双(imread (“peppers.png”))；
X=重塑（I，尺寸（I，1）*尺寸（I，2），3）；
多项式系数= pca (X);
Itransformed = X *多项式系数;
Ipc1=重塑（I变形（：，1），尺寸（I，1），尺寸（I，2））；
Ipc2 =重塑(Itransformed(:, 2),大小(我,1),大小(我,2));
Ipc3 =重塑(Itransformed(:, 3),大小(我,1),大小(我,2));
图,imshow (Ipc1, []);
图,imshow (Ipc2, []);
图，imshow（Ipc3，[]）；
如果您不想使用pca()，同样的计算可以在不使用pca()的情况下通过使用基本MATLAB函数多几个步骤来完成。
希望这有帮助。
-Spandan
还附上一些完整的演示。
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更多答案（7）

马卡德文
马卡德文 2015年8月13日
你好,
在您的示例中，您仅在一张图像中使用了PCA。我有一个图像库，总共约800张图像。如果我对每个图像单独使用PCA函数进行循环（如果、while等），使用此命令是否错误或效率低下？
谢谢。
德万
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图像分析
图像分析 2019年7月25日
Etworld，我刚刚运行了彩色芯片图像，它运行得很好。你有没有更改我的代码？
00 _screenshot.png
达山:你的颜色是从哪里来的?我不明白你的"近似"是什么意思。但无论如何，你可以将图像拼接在一起，如果它们都是RGB图像:
wideImage = [rgbImage1, rgbImage2, rgbImage3];

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Shaveta Arora
Shaveta Arora 2016年1月30日
我可以在这个彩色图像示例中使用pca代码吗
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图像分析
图像分析 2016年1月31日
我 不能 这是不合法的。您要么从Mathworks购买工具箱，要么自己从底层代码实现它。

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安妮塔·安巴扎根
安妮塔·安巴扎根 2016年9月17日
50幅图像中的每幅图像都有200个ROI。对于每个ROI，我有四个不同频带的96个特征向量。这似乎是非常高维的。如何将PCA应用于此？PCA应该应用于数据矩阵。我必须应用于每个图像还是每个ROI？
1评论
图像分析
图像分析 2016年9月17日
这取决于您是希望对每个图像单独使用PCA组件，还是希望对整个组使用PCA组件。

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米娜·凯赫
米娜·凯赫 2016年12月11日
你好。我有多光谱（多通道）数据，我想应用主成分分析来减少通道数。你能给我一些提示吗？我必须使用哪种代码？
阿拉西达斯酒店
阿拉西达斯酒店 2016年12月20日
如何使用主成分分析提取22个纹理特征中的3个?
1评论
图像分析
图像分析 2016年12月20日
我认为你应该用你自己的数据或图像开始你自己的讨论。如果您有22个PCA列，那么只需像往常一样提取您想要的3个。
Pca3 = pca22(:， 1:3);%或者别的什么。

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F M阿尼姆侯赛因
F M阿尼姆侯赛因 2018年4月6日
我对PCA的概念很陌生。我在尝试开发一种能从不同图像中识别颜色特征的东西。是否可以在PCA的帮助下完成?

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