matlab自带kpca,求对矩阵进行PCA或者KPCA特征提取的matlab代码

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这是gabor的代码

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

A=[];B=[];%A,B是空矩阵,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具有最小内核大小的最高频率,即频率上限。

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

mask_size=128; % for every kernel the size is 128*128% this is the size of Gabor mask对于每个内核,大小是128*128%,这是Gabor掩码的大小

f=sqrt(2); % f is the spacing factor% f是间隔间距因子

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

offset=mask_size/2;%偏置/补偿/抵消=每个内核大小的一半。

for v=0:(scale-1) %设置循环,外循环5个尺度

for u=0:(orientation-1) %设置循环,内循环4个方向

kv=kmax/f^v; %开始创建gabor核函数

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)))); % 与输入图像相卷积得到Gabopalm

result_sample=result(1:4:128,1:4:128); %对得到的结果进行下采样,采样因子ρ为4

m=mean(result_sample(1:end)); %平均值

s=std(result_sample(1:end)); %标准偏差

result_norm=(result_sample-m)/s; % 对得到的特征向量进行归一化,下采样每个值减平均值再除标准偏差得到均值为0方差为1的标准化数据

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

A=[A result_norm']; % 变为1024*20的gaborface,将result_norm转置与A拼接。

end

end

output=A; %1024*20的gaborface

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