matlab图像卡方分析绘制statistic图像和p值图像
时间: 2023-12-07 17:49:28 浏览: 33
在Matlab中,可以使用`chi2gof`函数进行卡方分析。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 生成两个样本
x = randn(100,1);
y = randn(100,1)+1;
% 绘制直方图
histogram(x)
hold on
histogram(y)
% 进行卡方分析
[h,p,stats] = chi2gof([x;y],'NBins',10)
% 绘制统计图像
figure
bar(stats.O)
% 绘制p值图像
figure
bar(stats.E)
hold on
plot(stats.O)
```
在上面的代码中,我们首先生成两个样本,然后使用`histogram`函数绘制它们的直方图。接着,我们使用`chi2gof`函数进行卡方分析,并得到了统计结果和p值。最后,我们将统计结果和p值绘制成图像。
相关问题
python图像信息隐藏卡方分析绘制statistic图像和p值图像
要进行图像信息隐藏的卡方分析并绘制statistic图像和p值图像,可以按照以下步骤操作:
1. 导入必要的库和模块,如numpy、cv2、scipy.stats等。
```python
import numpy as np
import cv2
from scipy.stats import chi2_contingency
```
2. 读取图像并将其转换为灰度图像。然后将其转换为二进制形式,以便进行信息隐藏。
```python
img = cv2.imread('image.png')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
binary_img = cv2.threshold(gray_img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
```
3. 定义信息隐藏函数,将信息嵌入到二进制图像中。这里采用的是最简单的LSB(最低有效位)算法。
```python
def hide_data(binary_img, data):
data_len = len(data)
data_index = 0
for i in range(binary_img.shape[0]):
for j in range(binary_img.shape[1]):
if data_index >= data_len:
return binary_img
binary_img[i][j] = (binary_img[i][j] & 254) | int(data[data_index])
data_index += 1
return binary_img
```
4. 调用hide_data函数将信息嵌入到二进制图像中。
```python
data = 'Hello, world!'
binary_img_with_data = hide_data(binary_img, ''.join(format(ord(c), '08b') for c in data))
```
5. 计算卡方值、p值和自由度,并绘制statistic图像和p值图像。
```python
def analyze_data(binary_img, binary_img_with_data):
# 计算直方图
hist, bins = np.histogram(binary_img.flatten(), 2, [0, 256])
hist_with_data, bins_with_data = np.histogram(binary_img_with_data.flatten(), 2, [0, 256])
# 计算卡方值、p值和自由度
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency([hist, hist_with_data])
print('卡方值:', chi2)
print('p值:', p)
print('自由度:', dof)
# 绘制statistic图像和p值图像
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
ax[0].bar(['Original', 'Modified'], [hist[0], hist_with_data[0]])
ax[0].set_xlabel('Pixel value')
ax[0].set_ylabel('Frequency')
ax[0].set_title('Statistic')
ax[1].bar(['Original vs. Modified'], [p])
ax[1].set_ylim(0, 1)
ax[1].set_xlabel('Comparison')
ax[1].set_ylabel('p-value')
ax[1].set_title('p-value')
plt.show()
analyze_data(binary_img, binary_img_with_data)
```
这样就可以进行图像信息隐藏的卡方分析并绘制statistic图像和p值图像了。
matlab图像信息隐藏卡方分析
在图像信息隐藏中,卡方分析常用于评估嵌入算法的效果。具体步骤如下:
1. 选择一个嵌入算法,并将一些秘密信息嵌入到图像中。
2. 对嵌入后的图像进行分析,计算每个像素的频率分布。
3. 通过计算实际频率和期望频率之间的差异来计算卡方值。
4. 将卡方值与自由度相结合,计算显著性水平。
5. 如果显著性水平小于设定阈值,则认为嵌入算法效果良好。
在Matlab中,可以使用以下代码进行卡方分析:
```matlab
% 嵌入秘密信息
[stegoImage,psnr] = embedSecretInfo(coverImage, secretInfo, alpha);
% 计算图像像素频率
frequencies = imhist(stegoImage);
% 计算期望频率
expectedFrequencies = numel(stegoImage) / 256 * ones(1,256);
% 计算卡方值
chi2Value = sum((frequencies - expectedFrequencies).^2 ./ expectedFrequencies);
% 计算显著性水平
pValue = 1 - chi2cdf(chi2Value, 255);
% 显示结果
disp(['卡方值:' num2str(chi2Value)]);
disp(['显著性水平:' num2str(pValue)]);
```
其中,`embedSecretInfo`函数是一个示例的嵌入算法,`coverImage`是原始图像,`secretInfo`是待嵌入的秘密信息,`alpha`是嵌入强度参数。`imhist`函数用于计算图像像素频率,`chi2cdf`函数用于计算卡方分布的累积分布函数。
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