Исследование характеристик высокоскоростных сверточных кодов

– Новосибирск: НЭТИ, 1991. – С. 60-5920. Васильев К. К. Методы фильтрации многомерных случайныхполей / К. К.Васильев, В.Р.Крашенинников.- Саратов: СГУ,1990.-124 с.21. Васильев К. К. Прием сигналов при мультипликативныхпомехах./К.К. Васильев. – Саратов: СТУ, 1983. -128 с.22. Васильев К. К. Прикладная теория случайных процессов иполей / К. К.Васильев, В.А. Омельченко - Ульяновск: УГТУ,1995.-255 с.23. Васильев К. К. Применение адаптивной декорреляции дляобработки изображений / К. К.Васильев, С. А. Агеев //Наукоемкие технологии, -2002.- № 3. -С. 25-31.24. Васильев К.К. Адаптивные алгоритмы обнаружения аномалийна последовательности многомерных изображений / К.К.Васильев, В.Р.Крашенинников // Компьютерная оптика. –1995.- вып. 14, С. 125-132.25. Васильев К.К. Алгоритмы обработки многозональныхизображений/ К.К.Васильев, В.Е.Дементьев // Современныепроблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем:тр. 4 всерос. науч.-практ. конф. - Ульяновск, 2004, -С.14-17.26. Васильев К.К. Алгоритмы оптимального обнаружениясигналов с неизвестными уровнями на многозональныхизображениях / К.К.Васильев, В.Е.Дементьев // Цифроваяобработка сигналов и ее применение: труды 8 межд. науч.-техн. конф.-М., 2006. - т.2. - С. 433-436.27. Васильев К.К. Анализ эффективности фильтрации плоскихизображений / К.К.Васильев, В.Г. Герчес // Вероятностныемодели и обработка случайных сигналов и полей: сб. научн. тр.– Киев: УМК ВО.- 1991.- С. 115-122.28. Васильев К.К. Исследованиеэффективности фильтрации изображений при треугольнойразвертке / К.К. Васильев, В.Г. Герчес // Методы обработкисигналов и полей: сб. научн. тр. – Ульяновск: УлПИ.- 1992.- С.33-44.29. Васильев К.К. Обнаружение протяженных аномалий намногомерных изображениях / К.К. Васильев // Вестник УГТУ.– Ульяновск. – 2006. - №4. - с. 31-3330. Васильев К.К. Обнаружение сигнала на последовательностиизображений / К.К. Васильев // Математические и техническиепроблемы обработки визуальной информации. — Новосибирск:ВЦ СО РАН. – 1992.- С. 49 - 64.31. Васильев К.К. Обнаружение сигналов с неизвестнымиуровнями на многозональных изображениях / К.К. Васильев,А.А. Горин // Труды Ульяновского научного центра"Ноосферные знания и технологии". –Ульяновск, 2001. -Т.3,Вып.1.- С.9-1332. Вернер М. Основы кодирования. – М.: Техносфера, 2006. – 288 с. 33. Васильев К.К. Представление и быстрая обработкамногомерных изображений. / К.К.Васильев,В.Р.Крашенниников, И.Н Синицын, В.И.Синицын //Наукоемкие технологии.- 2002. - № 3. - С. 4-24.34. Васильев К.К. Рекуррентное оценивание случайных полей намногомерных сетках / К.К.Васильев // Методы обработкисигналов и полей.- Саратов. – 1986. - с. 18-33.35. Васильев К.К. Статистические методы обработкимногомерных изображений / К.К.Васильев, А.А.Спектор //Методы обработки сигналов и полей. –Ульяновск: УлПИ, 1992, C. 3-1936. Васюков В.Н. Квазиоптимальный алгоритм двумернойфильтрации / В.Н. Васюков// Методы статистической обработкиизображений и полей.- Новосибирск, 1984, C. 14-18.37. Васюков В.Н. Новые подходы к решению задач обработки ираспознавания изображений / В.Н.Васюков, И.С.Грузман,М.А.Райфельд, А.А.Спектор // Наукоемкие технологии.- 2002. -№ 3. - С. 44-51.38. Визильтер Ю.В., Лагутенков А.В. Автоматическое выделениеи сопровождение малоразмерных объектов по признаку ихдвижения на цифровых изображениях39. Гай В.Е. Формирование тестовых изображений для оценкикачества алгоритмов сегментации / В.Е. Гай, С.Н. Борблик //Цифровая обработка сигналов и ее применение: тр. 8 межд.науч.-техн. конф. –М., 2006. - т.2. - С. 356-359.40. Герчес В.Г. Обнаружение сигналов на многозональномизображении: дис. канд. техн. наук./ В.Г. Герчес. -Ульяновск,1992.- 143с.41. Гонсалес Р. Цифровая обработка изображений / Р.Гонсалес,Р. Вудс, М.: Техносфера, 2005. – 1072 с.42. Градштейн И.С. Таблицы интегралов, сумм, рядов ипроизведений / И.С.Градштейн, И.М.Рыжик, М.: Наука, 1971. –1108 с.43. Грузман И. С. Цифровая обработка изображений винформационных системах / И. С. Грузман [и др.],Новосибирск:НГТУ, 2002. - 456 с.44. Даджион Д. Цифровая обработка многомерных сигналов / Д.Даджион , Р. Мерсеро, М.: Мир. 1988. – 488 с.45. Желтов С.Ю., Сибиряков А.В., Выделениехарактерных черт на цифровых изображениях авиационной икосмической съемки. 46. Завалишин Н.В. Модели зрительного восприятия и алгоритмыанализа изображений / Н.В.Завалишин, И.Б.Мучник, М.: Наука,1974. - 344 с.47. Блейхут О. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки / пер. с англ. – М.: Мир, 1986. – 576 с.48. Вернер М. Основы кодирования. – М.: Техносфера, 2006. – 288 49.СанПиН 2.2.2/2.4.2620-10. Гигиенические требования к персональным электронно-вычислительным машинам и организации работ.50. СанПиН 2.2.4.1191-03. Электромагнитные поля в производственных условиях.51. ГОСТ 12.1.038-82. Электробезопасность. Предельно допустимые значения напряжений прикосновения и токов.52. Правила Устройства Электроустановок. Издание седьмое от 08.07.0253. ГОСТ 12.1.005 – 88 ССБТ.Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоныПриложениеПрограммный код в Matlab.II1=II;Alpha_=zeros(1,nmn)-1 ; Alpha_(II1)=1;WWW1= WWW; aaa=diag(sum(WWW1,2)); III=eye(nmn); LLL= 1*aaa-WWW1 ; KKK= LLL- 30*III ;[II1,II2]= AlphaStream_00( KKK,Alpha_,30,1,sample) ;II1=II;Alpha_=zeros(1,nmn)-1 ; Alpha_(II1)=1; WWW1= max(WWW(:))- WWW; aaa=diag(sum(WWW1,2)); III=eye(nmn); LLL= 1*aaa-WWW1 ; KKK= LLL- 30*III ; [JJ1,JJ2]= AlphaStream_00( KKK,Alpha_,60,1,sample) ; %%% FF2=union(JJ2,II2); FF1=setdiff([1:size(KKK,1)],FF2);if(show)figure(376);cla; hold on plot3(sample (FF2,1 ) , sample (FF2,2),sample (FF2,3)+0.003*rand(size(sample (FF2,3))),'.c'); plot3(sample(FF1,1) ,sample(FF1,2),sample(FF1,3)++0.003*rand(size(sample (FF1,3))), '*r');hold off;view( 60,-45); grid on; end function [ II,II_,Disp]=get_main_cluster_51(sample,k, show,sample_gadol,IND_DONE,dir,ind_begin) nn_=size(sample,1);II=([1:nn_])'; II_=[]; sample_past=sample_gadol(IND_DONE,:);fgf=15;for uyu=1:khist= mahal_sp(sample ,sample(II,:));if(size(sample_past,1)>2)hist_past= mahal(sample ,sample_past);elsehist_past= (0* hist ); end% if(show)% figure(3);cla;% hold on% plot(hist,'k')% plot(hist_past,'r')% hold off% % % endif(uyu>k/2) fgf=max( fgf-3,3);endgoal=hist_past-10*hist;[goal_sort,III]=sort(goal,'descend');JJ=III(1:round(nn_/( fgf ))) ;II_= III( round(nn_/( fgf ) )+1:end) ; if(size(JJ,1)thr_);II2=find(Alpha_1<=thr_); if(show)figure(376);cla; hold on plot3(sample (II2,1 ) , sample (II2,2),sample (II2,3)+0.003*rand(size(sample (II2,3))),'.c'); plot3(sample(II1,1) ,sample(II1,2),sample(II1,3)++0.003*rand(size(sample (II1,3))), '*r'); hold off; view( 60,-45); grid on; figure(6534) subplot(131) ai_(KKK) subplot(132);cla; hold on plot(Alpha_,'k' ) plot(Alpha_1,'r' ) hold off subplot(133);cla; plot(Alpha_+1*Alpha_1) pause end Alpha_= Alpha_+ Alpha_1; Alpha_=Alpha_/norm(Alpha_); Alpha_(find(Alpha_<-50))=-50; Alpha_(find(Alpha_>50))= 50;endQ2=imread([dir_save_8765,'small','_1','.png'] ); Q3=double(imresize(Q2,[700,700]));QP= smooth_001(Q3,5) ;cc;figure(545);ai_(QP) pow_texture=5; limit_norm_text=100 ; show=0; [BW,texture,texture_pure,intensity, matting]=add_text_from_training_13(QP,wind_siz,22,... cube_principal_features2,Ba2,text_pca_2, ... pow_texture, limit_norm_text,show,4);figure(544)ai_(texture_pure)figure(545)subplot(121)ai_(imresize(double(Q2),[700,700],'near'))title('before')subplot(122)ai_(Q3+7*matting.*texture_pure)title('after')imwrite(uint8(Q3+7*matting.*texture_pure),[dir_save_8765,'big','_2','.png'] ,'png' ); %%%%%add_reflection.mfunction [ Q,x,y]=add_reflection( yiqmap,wind_siz) yiqmap_size=size(yiqmap); Q=ones( yiqmap_size(1)+(wind_siz+5)*2, yiqmap_size(2)+(wind_siz+5)*2)*128; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% lines for x=1:wind_siz+4 for y=wind_siz+5:yiqmap_size(2)+wind_siz+4 Q(x,y)=yiqmap(wind_siz+5-x,y-wind_siz-4); end end for x=1:wind_siz+6 for y=wind_siz+5:yiqmap_size(2)+wind_siz+4 Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+4,y)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,y-wind_siz-4); end end for y=1:wind_siz+4 for x=wind_siz+5:yiqmap_size(1)+wind_siz+4 Q(x,y)=yiqmap(x-wind_siz-4,wind_siz+5-y); end end for y=1:wind_siz+6 for x=wind_siz+5:yiqmap_size(1)+wind_siz+4 Q(x,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+4)=yiqmap(x-wind_siz-4,yiqmap_size(2)-y); end end %%%% squares for x=1:wind_siz+4 for y=x:wind_siz+4 Q(x,y)=yiqmap(wind_siz+5-x,wind_siz+5-y); Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,wind_siz+5-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=1:x Q(x,y)=yiqmap(wind_siz+5-x,wind_siz+5-y); Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,wind_siz+5-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=x:wind_siz+5 Q(x,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+5)=yiqmap(wind_siz+5-x,yiqmap_size(2)-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=1:x Q(x,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+4)=yiqmap(wind_siz+5-x,yiqmap_size(2)-y); end end for x=1:wind_siz+5 for y=x:wind_siz+4 Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+5)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,yiqmap_size(2)-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=1:x Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+4)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,yiqmap_size(2)-y); end end x=wind_siz+5:yiqmap_size(1)+wind_siz+4; y=wind_siz+5:yiqmap_size(2)+wind_siz+4; Q(x,y)=yiqmap ;belaterami_conv_3.mfunction G=belaterami_conv_3(F1_,F2_,k1,k2,sigm) PSF = fspecial('gaussian',k1 ,k2); u_=generate_intensity_gaussian(sigm);% figure(543)% ai_(u_)% r=size(PSF,1) ; r_=round(r/2); F_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); F_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F1_; Q_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); Q_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F2_; G_=zeros(size(F_)); for ioi=r_+1:size(F1_,1)+r_ for idi=r_+1:size(F1_,2)+r_ N1= F_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1); N = Q_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1);% size(u_)% 1+ceil(abs(N-Q_(ioi-1,idi-1))) DD=abs(N-Q_(ioi-1,idi-1)); DD=(size(u_,2)-3)*DD/(max(max(DD))+eps);% 1+ceil(DD)% size(u_) B=u_( 1+ceil(DD)); K=PSF.*B; K=K/sum(sum(K)) ; F=N1.*K; G_(ioi-1,idi-1)= sum(sum(F)); end end G= G_(round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,1) -1 ,round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,2) -1 ); G=norm(F1_)*G/norm(G);belaterami_conv_4.mfunction G=belaterami_conv_4(F1_,F2_,k1,k2,sigm) PSF = fspecial('gaussian',k1 ,k2); u_=generate_intensity_gaussian_(180); figure(543) plot(u_)% r=size(PSF,1) ; r_=round(r/2); F_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); F_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F1_; Q_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); Q_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F2_; G_=zeros(size(F_)); for ioi=r_+1:size(F1_,1)+r_ for idi=r_+1:size(F1_,2)+r_ N1= F_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1); N = Q_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1);% size(u_)% 1+ceil(abs(N-Q_(ioi-1,idi-1))) DD=abs(N-Q_(ioi-1,idi-1)); DD=min(548,(550/sigm)* DD );% 1+ceil(DD)% size(u_) B=u_( 1+ ceil(DD)); % K=PSF; K=PSF.*B; K=K/sum(sum(K)) ; F=N1.*K; G_(ioi-1,idi-1)= sum(sum(F)); end end G= G_(round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,1) -1 ,round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,2) -1 ); G=norm(F1_)*G/norm(G);background_model.mco;clc;load hadera1.matshow=1;cc;x_=p1.Position(2);y_=p1.Position(1);% x_=p3.Position(2);% y_=p3.Position(1);%w1=0;w2=0; w1=200;w2=350; %w1=4;w2=4;%w1=10;w2=20;% X=X(:,:,15:28);% spectrum=spectrum(15:28);BB= X ;%CCC=get_spectrum(BB,aa1.Position(2),aa1.Position(1)) ; PPP=CCC;%PPP=spectrum;PPP=spectrum1;cccc=BB(:,:,8); figure;cla;plot(PPP);figure; ai_(cccc); sample8=reshape(BB(:,:,8),[],1); sample12=reshape(BB(:,:,12),[],1); sample20=reshape(BB(:,:,20),[],1); sample25=reshape(BB(:,:,25),[],1); sample28=reshape(BB(:,:,28),[],1); sample0 =[sample8,sample12,sample20,sample25,sample28]; partition0=codebook_partition_10(sample0,3,0,0) ; map_good0= vizual_mask_partition(partition0,1-0*BB(:,:,8) ) ; figure(5643) subplot(133) imshow(uint8( BB(:,:,8:10)/20+map_good0/4 ) ) subplot(132) ai_( BB(:,:,8) ) subplot(131) imshow(uint8( map_good0))background_model_desert_0.mclc;show=1;cc;% x_=p3.Position(2);% y_=p3.Position(1);%w1=0;w2=0; w1=200;w2=350; %w1=4;w2=4;%w1=10;w2=20;% X=X(:,:,15:28);% spectrum=spectrum(15:28);%X=sample_301;BB=X ;%CCC=get_spectrum(BB,aa1.Position(2),aa1.Position(1)) ; PPP=CCC;%PPP=spectrum;PPP=spectrum ;cccc=BB(:,:,8); figure;cla;plot(PPP);figure; ai_(cccc); sample8=reshape(BB(:,:,8),[],1); sample12=reshape(BB(:,:,12),[],1); sample20=reshape(BB(:,:,20),[],1); sample25=reshape(BB(:,:,25),[],1); sample28=reshape(BB(:,:,28),[],1); sample0 =[sample8,sample12,sample20,sample25,sample28]; partition0=codebook_partition_10(sample0,3,0,0) ; map_good0= vizual_mask_partition(partition0,1-0*BB(:,:,8) ) ; map_good1= uint8( map_good0); figure(5643) subplot(133) imshow(uint8( BB(:,:,8:10)/40+map_good0/4 ) ) subplot(132) ai_( BB(:,:,8) ) subplot(131) imshow(uint8( map_good0))background_model_field.mclc;show=1;cc;% x_=p3.Position(2);% y_=p3.Position(1);%w1=0;w2=0; w1=200;w2=350; %w1=4;w2=4;%w1=10;w2=20;% X=X(:,:,15:28);% spectrum=spectrum(15:28);%X=sample_301;BB=X ;%CCC=get_spectrum(BB,aa1.Position(2),aa1.Position(1)) ; PPP=CCC;%PPP=spectrum;PPP=spectrum ;cccc=BB(:,:,8); figure;cla;plot(PPP);figure; ai_(cccc); sample8=reshape(BB(:,:,8),[],1); sample12=reshape(BB(:,:,12),[],1); sample20=reshape(BB(:,:,20),[],1); sample25=reshape(BB(:,:,25),[],1); sample28=reshape(BB(:,:,28),[],1); sample0 =[sample8,sample12,sample20,sample25,sample28]; partition0=codebook_partition_10(sample0,3,0,0) ; map_good0= vizual_mask_partition(partition0,1-0*BB(:,:,8) ) ; map_good1= uint8( map_good0); figure(5643) subplot(133) imshow(uint8( BB(:,:,8:10)/40+map_good0/4 ) ) subplot(132) ai_( BB(:,:,8) ) subplot(131) imshow(uint8( map_good0))band_rand_permute_couple.mfunction [BB1,sp1]=band_rand_permute_couple(BB,sp)[q,w,e]=size(BB);IX1=randperm(e);sp1=sp(IX1);BB1=BB(:,:,IX1);endbelaterami_conv_3.mfunction G=belaterami_conv_3(F1_,F2_,k1,k2,sigm) PSF = fspecial('gaussian',k1 ,k2); u_=generate_intensity_gaussian(sigm);% figure(543)% ai_(u_)% r=size(PSF,1) ; r_=round(r/2); F_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); F_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F1_; Q_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); Q_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F2_; G_=zeros(size(F_)); for ioi=r_+1:size(F1_,1)+r_ for idi=r_+1:size(F1_,2)+r_ N1= F_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1); N = Q_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1);% size(u_)% 1+ceil(abs(N-Q_(ioi-1,idi-1))) DD=abs(N-Q_(ioi-1,idi-1)); DD=(size(u_,2)-3)*DD/(max(max(DD))+eps);% 1+ceil(DD)% size(u_) B=u_( 1+ceil(DD)); K=PSF.*B; K=K/sum(sum(K)) ; F=N1.*K; G_(ioi-1,idi-1)= sum(sum(F)); end end G= G_(round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,1) -1 ,round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,2) -1 ); G=norm(F1_)*G/norm(G);BREGMAN_2D_frame_2.mfunction [ uk1,gk]=BREGMAN_2D_frame_2(uk,g,mu,delt,B,frame,n_c0) r1=frame_recon2_(uk,frame.Par,frame.Ll,frame.PD,frame.De,frame.ex,frame.Do,-frame.dr); if(frame.show) figure(45);cla; ai(r1) figure(15);cla;plot(reshape(uk,1,[])); pause end r2= conv2(r1,B,'same'); r3=g-r2; r4=conv2(r3,B','same'); r5=frame_decomp2(r4,frame.Par,frame.Ll,frame.PD,frame.De,frame.ex,frame.Do,frame.dr); gk=uk+delt*r5; uk1=t_mu(gk,mu);% uk1=n_c0*(uk1/norm(uk1));create_cloth_background.m function back_tablecloth_1= create_cloth_background(F1,F2,wwx, wwy, int_int,mask_obj_first)F1_=F1(:,:,1);F2_=F2(:,:,1);F2_back=translate_flow_3(F2 , -wwx, -wwy);F1_0=F2_back(:,:,1);back_sh=(translate_flow_3( int_int, -wwx, -wwy)>0); occl_1= min(mask_obj_first,1- back_sh); back_tablecloth_0=F1_; back_tablecloth_0(find(occl_1) )=F1_0(find(occl_1) ); % mask_obj_first=smart_mask_object_correction(F1_,mask_obj_first1,10);% % figure(4363)% ai_(F1_ +255*mask_obj_first1) figure(4364)subplot(221)ai_(F1_ +255*mask_obj_first) subplot(222)ai_(F1_ +255*occl_1) subplot(223)ai_(F1_ +255*back_sh) subplot(224)ai_(back_tablecloth_0) for x=1:wind_siz+4 for y=wind_siz+5:yiqmap_size(2)+wind_siz+4 Q(x,y)=yiqmap(wind_siz+5-x,y-wind_siz-4); end end for x=1:wind_siz+6 for y=wind_siz+5:yiqmap_size(2)+wind_siz+4 Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+4,y)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,y-wind_siz-4); end end for y=1:wind_siz+4 for x=wind_siz+5:yiqmap_size(1)+wind_siz+4 Q(x,y)=yiqmap(x-wind_siz-4,wind_siz+5-y); end end for y=1:wind_siz+6 for x=wind_siz+5:yiqmap_size(1)+wind_siz+4 Q(x,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+4)=yiqmap(x-wind_siz-4,yiqmap_size(2)-y); end end %%%% squares for x=1:wind_siz+4 for y=x:wind_siz+4 Q(x,y)=yiqmap(wind_siz+5-x,wind_siz+5-y); Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,wind_siz+5-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=1:x Q(x,y)=yiqmap(wind_siz+5-x,wind_siz+5-y); Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,wind_siz+5-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=x:wind_siz+5 Q(x,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+5)=yiqmap(wind_siz+5-x,yiqmap_size(2)-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=1:x Q(x,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+4)=yiqmap(wind_siz+5-x,yiqmap_size(2)-y); end end for x=1:wind_siz+5 for y=x:wind_siz+4 Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+5)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,yiqmap_size(2)-y); end end for x=1:wind_siz+4 for y=1:x Q(x+yiqmap_size(1)+wind_siz+5,y+yiqmap_size(2)+wind_siz+4)=yiqmap(yiqmap_size(1)-x,yiqmap_size(2)-y); end end x=wind_siz+5:yiqmap_size(1)+wind_siz+4; y=wind_siz+5:yiqmap_size(2)+wind_siz+4; Q(x,y)=yiqmap ;belaterami_conv_3.mfunction G=belaterami_conv_3(F1_,F2_,k1,k2,sigm) PSF = fspecial('gaussian',k1 ,k2); u_=generate_intensity_gaussian(sigm);% figure(543)% ai_(u_)% r=size(PSF,1) ; r_=round(r/2); F_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); F_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F1_; Q_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); Q_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F2_; G_=zeros(size(F_)); for ioi=r_+1:size(F1_,1)+r_ for idi=r_+1:size(F1_,2)+r_ N1= F_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1); N = Q_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1);% size(u_)% 1+ceil(abs(N-Q_(ioi-1,idi-1))) DD=abs(N-Q_(ioi-1,idi-1)); DD=(size(u_,2)-3)*DD/(max(max(DD))+eps);% 1+ceil(DD)% size(u_) B=u_( 1+ceil(DD)); K=PSF.*B; K=K/sum(sum(K)) ; F=N1.*K; G_(ioi-1,idi-1)= sum(sum(F)); end end G= G_(round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,1) -1 ,round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,2) -1 ); G=norm(F1_)*G/norm(G);belaterami_conv_4.mfunction G=belaterami_conv_4(F1_,F2_,k1,k2,sigm) PSF = fspecial('gaussian',k1 ,k2); u_=generate_intensity_gaussian_(180); figure(543) plot(u_)% r=size(PSF,1) ; r_=round(r/2); F_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); F_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F1_; Q_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); Q_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F2_; G_=zeros(size(F_)); for ioi=r_+1:size(F1_,1)+r_ for idi=r_+1:size(F1_,2)+r_ N1= F_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1); N = Q_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1);% size(u_)% 1+ceil(abs(N-Q_(ioi-1,idi-1))) DD=abs(N-Q_(ioi-1,idi-1)); DD=min(548,(550/sigm)* DD );% 1+ceil(DD)% size(u_) B=u_( 1+ ceil(DD)); % K=PSF; K=PSF.*B; K=K/sum(sum(K)) ; F=N1.*K; G_(ioi-1,idi-1)= sum(sum(F)); end end G= G_(round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,1) -1 ,round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,2) -1 ); G=norm(F1_)*G/norm(G);background_model.mco;clc;load hadera1.matshow=1;cc;x_=p1.Position(2);y_=p1.Position(1);% x_=p3.Position(2);% y_=p3.Position(1);%w1=0;w2=0; w1=200;w2=350; %w1=4;w2=4;%w1=10;w2=20;% X=X(:,:,15:28);% spectrum=spectrum(15:28);BB= X ;%CCC=get_spectrum(BB,aa1.Position(2),aa1.Position(1)) ; PPP=CCC;%PPP=spectrum;PPP=spectrum1;cccc=BB(:,:,8); figure;cla;plot(PPP);figure; ai_(cccc); sample8=reshape(BB(:,:,8),[],1); sample12=reshape(BB(:,:,12),[],1); sample20=reshape(BB(:,:,20),[],1); sample25=reshape(BB(:,:,25),[],1); sample28=reshape(BB(:,:,28),[],1); sample0 =[sample8,sample12,sample20,sample25,sample28]; partition0=codebook_partition_10(sample0,3,0,0) ; map_good0= vizual_mask_partition(partition0,1-0*BB(:,:,8) ) ; figure(5643) subplot(133) imshow(uint8( BB(:,:,8:10)/20+map_good0/4 ) ) subplot(132) ai_( BB(:,:,8) ) subplot(131) imshow(uint8( map_good0))background_model_desert_0.mclc;show=1;cc;% x_=p3.Position(2);% y_=p3.Position(1);%w1=0;w2=0; w1=200;w2=350; %w1=4;w2=4;%w1=10;w2=20;% X=X(:,:,15:28);% spectrum=spectrum(15:28);%X=sample_301;BB=X ;%CCC=get_spectrum(BB,aa1.Position(2),aa1.Position(1)) ; PPP=CCC;%PPP=spectrum;PPP=spectrum ;cccc=BB(:,:,8); figure;cla;plot(PPP);figure; ai_(cccc); sample8=reshape(BB(:,:,8),[],1); sample12=reshape(BB(:,:,12),[],1); sample20=reshape(BB(:,:,20),[],1); sample25=reshape(BB(:,:,25),[],1); sample28=reshape(BB(:,:,28),[],1); sample0 =[sample8,sample12,sample20,sample25,sample28]; partition0=codebook_partition_10(sample0,3,0,0) ; map_good0= vizual_mask_partition(partition0,1-0*BB(:,:,8) ) ; map_good1= uint8( map_good0); figure(5643) subplot(133) imshow(uint8( BB(:,:,8:10)/40+map_good0/4 ) ) subplot(132) ai_( BB(:,:,8) ) subplot(131) imshow(uint8( map_good0))background_model_field.mclc;show=1;cc;% x_=p3.Position(2);% y_=p3.Position(1);%w1=0;w2=0; w1=200;w2=350; %w1=4;w2=4;%w1=10;w2=20;% X=X(:,:,15:28);% spectrum=spectrum(15:28);%X=sample_301;BB=X ;%CCC=get_spectrum(BB,aa1.Position(2),aa1.Position(1)) ; PPP=CCC;%PPP=spectrum;PPP=spectrum ;cccc=BB(:,:,8); figure;cla;plot(PPP);figure; ai_(cccc); sample8=reshape(BB(:,:,8),[],1); sample12=reshape(BB(:,:,12),[],1); sample20=reshape(BB(:,:,20),[],1); sample25=reshape(BB(:,:,25),[],1); sample28=reshape(BB(:,:,28),[],1); sample0 =[sample8,sample12,sample20,sample25,sample28]; partition0=codebook_partition_10(sample0,3,0,0) ; map_good0= vizual_mask_partition(partition0,1-0*BB(:,:,8) ) ; map_good1= uint8( map_good0); figure(5643) subplot(133) imshow(uint8( BB(:,:,8:10)/40+map_good0/4 ) ) subplot(132) ai_( BB(:,:,8) ) subplot(131) imshow(uint8( map_good0))band_rand_permute_couple.mfunction [BB1,sp1]=band_rand_permute_couple(BB,sp)[q,w,e]=size(BB);IX1=randperm(e);sp1=sp(IX1);BB1=BB(:,:,IX1);endbelaterami_conv_3.mfunction G=belaterami_conv_3(F1_,F2_,k1,k2,sigm) PSF = fspecial('gaussian',k1 ,k2); u_=generate_intensity_gaussian(sigm);% figure(543)% ai_(u_)% r=size(PSF,1) ; r_=round(r/2); F_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); F_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F1_; Q_=zeros(size(F1_,1)+r,size(F1_,2)+r); Q_(round(r/2):round(r/2)+size(F1_,1)-1 ,round(r/2):round(r/2)+size(F1_,2)-1 )=F2_; G_=zeros(size(F_)); for ioi=r_+1:size(F1_,1)+r_ for idi=r_+1:size(F1_,2)+r_ N1= F_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1); N = Q_ (ioi-r_ :ioi-r_+r-1 ,idi-r_:idi-r_+r-1);% size(u_)% 1+ceil(abs(N-Q_(ioi-1,idi-1))) DD=abs(N-Q_(ioi-1,idi-1)); DD=(size(u_,2)-3)*DD/(max(max(DD))+eps);% 1+ceil(DD)% size(u_) B=u_( 1+ceil(DD)); K=PSF.*B; K=K/sum(sum(K)) ; F=N1.*K; G_(ioi-1,idi-1)= sum(sum(F)); end end G= G_(round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,1) -1 ,round(r/2) :round(r/2)+size(F1_,2) -1 ); G=norm(F1_)*G/norm(G);BREGMAN_2D_frame_2.mfunction [ uk1,gk]=BREGMAN_2D_frame_2(uk,g,mu,delt,B,frame,n_c0) r1=frame_recon2_(uk,frame.Par,frame.Ll,frame.PD,frame.De,frame.ex,frame.Do,-frame.dr); if(frame.show) figure(45);cla; ai(r1) figure(15);cla;plot(reshape(uk,1,[])); pause end r2= conv2(r1,B,'same'); r3=g-r2; r4=conv2(r3,B','same'); r5=frame_decomp2(r4,frame.Par,frame.Ll,frame.PD,frame.De,frame.ex,frame.Do,frame.dr); gk=uk+delt*r5; uk1=t_mu(gk,mu);% uk1=n_c0*(uk1/norm(uk1));create_cloth_background.m function back_tablecloth_1= create_cloth_background(F1,F2,wwx, wwy, int_int,mask_obj_first)F1_=F1(:,:,1);F2_=F2(:,:,1);F2_back=translate_flow_3(F2 , -wwx, -wwy);F1_0=F2_back(:,:,1);back_sh=(translate_flow_3( int_int, -wwx, -wwy)>0); occl_1= min(mask_obj_first,1- back_sh); back_tablecloth_0=F1_; back_tablecloth_0(find(occl_1) )=F1_0(find(occl_1) ); % mask_obj_first=smart_mask_object_correction(F1_,mask_obj_first1,10);% % figure(4363)% ai_(F1_ +255*mask_obj_first1) figure(4364)subplot(221)ai_(F1_ +255*mask_obj_first) subplot(222)ai_(F1_ +255*occl_1) subplot(223)ai_(F1_ +255*back_sh) subplot(224)ai_(back_tablecloth_0) % set sumbytessumbytes = struct('total',0,'dir',{});sumbytes(1).total = 0;i_dir = 0;% and all output fieldsfor i = 1:size(f2out,2) f2out{2,i} = {};endfilenames = {};todel = 0;r = 1;for i_out = 1:size(f2out,2) if strcmp(f2out{1,i_out},'isdir') if strcmp(f2outfilt{i_out},'0') % check if no recursion is wanted r = 0; end endend% for each item in listfor i_file = 1:length(list) for i_out = 1:size(f2out,2) % for every output field if not(isempty(f2outfilt{i_out}))% if there is a filter if strcmp(f2out{1,i_out},'bytes') % if field is 'bytes' line = [num2str(list(i_file).(f2out{1,i_out})) f2outfilt{i_out} ';']; % compare with filter numerically if eval(line)% if passes the filter continue % continue to next field else todel(end+1) = i_file; % else set to be deleted end elseif not(strcmp(f2out{1,i_out},'isdir'))% if field is 'name' or 'date' if regexpi(list(i_file).(f2out{1,i_out}),f2outfilt{i_out}) % apply filter continue % continue to next field else todel(end+1) = i_file; % else set to be deletedend end end end % once checked for every field's filter if todel(end) == i_file % if one didn't pass, if not(list(i_file).isdir) % and it's not a directory continue % skip this file and continue end else if regexpi(list(i_file).name,filt) % else, check for general filter on file-name sumbytes(1).total = sumbytes(1).total + list(i_file).bytes; % sum bytes of that level for i_out = 1:size(f2out,2)% and assign all output fields with the values of that file f2out{2,i_out}{end+1} = [chemin filesep num2str(list(i_file).(f2out{1,i_out}))]; end else todel(end+1) = i_file; % else the file will be removed from the list structureend end