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這是gabor的代碼

im=imread('G:\pictureROI\why1.jpg');

A=[];B=[];%A,B是空矩陣，初始化，清零。

scale=5; % denote the scale of the gabor wavelet表示gabor小波的尺度

orientation=4; % denote the orientation of the gabor wavelet表示gabor小波的方向

kmax=pi/2; % the highest frequency with the smallest kernel size具有最小內核大小的最高頻率，即頻率上限。

sigma=pi*2; % the parameter :theta 參數θ

mask_size=128; % for every kernel the size is 128*128% this is the size of Gabor mask對于每個內核，大小是128*128%，這是Gabor掩碼的大小

f=sqrt(2); % f is the spacing factor% f是間隔間距因子

sig=sigma*sigma; % the squre of theta %θ的平方

offset=mask_size/2;%偏置/補償/抵消=每個內核大小的一半。

for v=0:(scale-1) %設置循環，外循環5個尺度

for u=0:(orientation-1) %設置循環，內循環4個方向

kv=kmax/f^v; %開始創建gabor核函數

phiu=u*pi/4;

kv_mag=kv*kv;

gabor_kel=zeros(128,128);

for x=0:(mask_size-1)

for y=0:(mask_size-1)

i=x-offset;

j=y-offset;

mag=i*i+j*j;

gabor_kel(x+1,y+1)=kv_mag/sig*exp(-0.5*kv_mag*mag/sig)*(exp(sqrt(-1)*kv*(i*cos(phiu)+j*sin(phiu))-exp(-1.0*sig/2.0)));

end %the gabor kernel gabor核

end

result=abs(fftshift(ifft2((fft2(im)).*fft2(gabor_kel)))); % 與輸入圖像相卷積得到Gabopalm

result_sample=result(1:4:128,1:4:128); %對得到的結果進行下采樣,采樣因子ρ為4

m=mean(result_sample(1:end)); %平均值

s=std(result_sample(1:end)); %標準偏差

result_norm=(result_sample-m)/s; % 對得到的特征向量進行歸一化，下采樣每個值減平均值再除標準偏差得到均值為0方差為1的標準化數據

result_norm=result_norm(1:end); % 變為1*1024的行向量

A=[A result_norm']; % 變為1024*20的gaborface,將result_norm轉置與A拼接。

end

end

output=A; %1024*20的gaborface

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab自带kpca,求对矩阵进行PCA或者KPCA特征提取的matlab代码的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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