资源简介
基于主成分分析(PCA)相位提取算法,可以用于大于等于3幅干涉图的相位提取。
代码片段和文件信息
function phi_cor = PCA_J(I_input)
[mnk] = size(I_input);
X = reshape(I_inputm*nk);
Xf = zeros(m*nk);
for i = 1:k
temp = X(:i);
%Compound image after filtering the mask
Xf(:i)= temp;
end
[M N] = size(Xf);
Xm = mean(Xf2);
Xd = Xf-repmat(Xm1N);
if (N < M) %less images than image length
C = Xd‘*Xd;
[V D Vt] = svd(C);
U = Xd*V;
U = U./repmat(sqrt(diag(D)‘)M1);
else %more images than image length
C = Xd*Xd‘;
[U D Ut] = svd(C);
end
U(:1) = max(U(:2)).*(U(:1)./max(U(:1)));
U1 = X(:1).*0;
U2 = X(:2).*0;
U1 = U(:1);
U2 = U(:2);
phi_cor = reshape(atan2(-U2U1)mn);
end
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
文件 663 2017-08-16 15:00 PCA_J.m
文件 1015 2017-07-25 11:16 PCA_test_demo.m
相关资源
- 基于主成分分析与BP神经网络的雾天能
- 论文研究 - 基因型×环境互作对籽
- PCA算法.pdf(主成分分析 ( Principal
- 利用Excel进行主成分分析
- 基于主成分分析的人脸识别
- IDL语言 PCA变换程序
- SAS统计分析与应用
- 调试通过的KPCA核主成分分析人脸识别
- 主成分分析c代码与原理
- 基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经
- 图像融合,像素级遥感图像融合算法
- 主成分分析的图像压缩与重构.pdf
- 主成分分析的过程及加强鲁棒性方法
- 主成分分析法PCA
- 基于主成分分析(PCA)的人脸识别系
- 应用统计学因子分析与主成分分析案
- 主成分回归
- 主成分分析法步骤,
- 基于主成分分析,图像压缩和重建,
- 鲁棒主成分分析测试代码
- pca 主成分分析介绍ppt华理
- 主成分分析幻灯片ppt
- 基于 PCA - RBF 神经网络的混凝土坝
- 主成分分析PCA+测试数据
- 基于主成分分析的十省(区)煤炭工
- 基于主成分分析的陕西科技资源配置
- R语言实现多元线性回归
- Multilinear Principal Component Analysis 多线
评论
共有 条评论