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1.7 KiB
Matlab
Executable file
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Matlab
Executable file
clear;
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close all;
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taille_ecran = get(0,'ScreenSize');
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L = taille_ecran(3);
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H = taille_ecran(4);
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figure('Name','Separation des canaux RVB','Position',[0,0,0.67*L,0.67*H]);
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figure('Name','Nuage de pixels dans le repere RVB','Position',[0.67*L,0,0.33*L,0.45*H]);
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% Lecture et affichage d'une image RVB :
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I = imread('ishihara-0.png');
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figure(1); % Premiere fenetre d'affichage
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subplot(2,2,1); % La fenetre comporte 2 lignes et 2 colonnes
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imagesc(I);
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axis off;
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axis equal;
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title('Image RVB','FontSize',20);
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% Decoupage de l'image en trois canaux et conversion en doubles :
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R = double(I(:,:,1));
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V = double(I(:,:,2));
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B = double(I(:,:,3));
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% Affichage du canal R :
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colormap gray; % Pour afficher les images en niveaux de gris
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subplot(2,2,2);
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imagesc(R);
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axis off;
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axis equal;
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title('Canal R','FontSize',20);
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% Affichage du canal V :
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subplot(2,2,3);
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imagesc(V);
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axis off;
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axis equal;
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title('Canal V','FontSize',20);
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% Affichage du canal B :
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subplot(2,2,4);
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imagesc(B);
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axis off;
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axis equal;
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title('Canal B','FontSize',20);
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% Affichage du nuage de pixels dans le repere RVB :
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figure(2); % Deuxieme fenetre d'affichage
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plot3(R,V,B,'b.');
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axis equal;
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xlabel('R');
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ylabel('V');
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zlabel('B');
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rotate3d;
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close all;
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% Matrice des donnees :
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X = [R(:) V(:) B(:)]; % Les trois canaux sont vectorises et concatenes
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% Matrice des données centrées :
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X_c = X - mean(X);
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% Matrice de variance/covariance :
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Sigma = X_c.' * X_c / length(X_c);
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% Coefficients de correlation lineaire :
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coeffs = [ Sigma(2, 1)/Sigma(1, 1)/Sigma(2, 2), Sigma(3, 2)/Sigma(2, 2)/Sigma(3, 3), Sigma(3, 1)/Sigma(1, 1)/Sigma(3,3) ]
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% Proportions de contraste :
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contrasts = coeffs.^2/sum(coeffs.^2)
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