详细分析一下代码function [theta, phi] = CIFT(f, q, method, criterion) %Cascaded Iterative Fourier Transform % f: origien image % g: target image % method: criterion method MSE or coefficient f = double(f); q = double(q); [m,n] = size(f); method = num2str(method); P1 = rand(size(f))*2*pi; P2 = rand(size(f))*2*pi; % exp_q = exp(1i.*q); % k = zeros(size(f)); % c = -1; i = 0; while 1 k = ifft2( fft2(exp(1i*P1)) .* exp(1i*P2) ); if strcmp(method, 'MSE') % MSE method A = abs(q) .^ 2; B = abs(k) .^ 2; C = (A - B) .^ 2; c = 1 * sum(sum(C)) / (m*n); disp(['MSE: ' num2str(c)]); elseif strcmp(method, 'CC') % Correaltion coefficient method c = corr2(abs(k), f); disp(['CC: ' num2str(c)]); else disp('Error method!'); P1 = 0; P2 = 0; break; end P3 = angle(k); kk = abs(k) .* (f == 0) + f .* (f > 0); P2 = angle(fft2(kk .* exp(1i*P3)) ./ fft2(exp(1i*P1))); P1 = angle(ifft2(fft2(kk .* exp(1i*P3)) .* exp(-1i*P2))); i = i + 1; if i > criterion disp('CIFT end'); % disp([method ': ' num2str(c)]); break end end theta = P1; phi = P2; end
时间: 2024-01-11 10:04:37 浏览: 26
这是一个实现图像配准的函数,使用了Cascaded Iterative Fourier Transform (CIFT)算法。该算法的主要思想是通过迭代计算图像的傅里叶变换和逆变换来寻找最佳的旋转和平移参数,使得原始图像与目标图像之间的误差最小化。
该函数的输入参数包括原始图像f、目标图像q、方法method和停止准则criterion。其中,方法method可以是MSE(均方误差)或CC(相关系数)方法,用于计算误差。而停止准则criterion则用于控制迭代次数,避免算法陷入死循环。
在代码实现中,首先随机初始化旋转和平移参数P1和P2。然后,通过while循环进行迭代计算,同时基于选择的方法method计算误差c,并根据误差求解新的旋转和平移参数P3、P2和P1。当达到停止准则criterion时,迭代停止并返回最终的旋转和平移参数theta和phi。
需要注意的是,该函数的实现还涉及到傅里叶变换和逆变换的操作,以及一些矩阵运算。因此,需要对这些操作有一定的了解才能理解该函数的实现。
相关问题
分析如下代码并给出每条语句的注释function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters) m = length(y); % number of training examples J_history = zeros(num_iters, 1); theta1=theta; for iter = 1:num_iters theta(1)=theta(1)-alpha*sum(X*theta1-y)/m;
这是一个实现梯度下降算法的 MATLAB 函数,以下是每条语句的注释:
```matlab
function [theta, J_history] = gradientDescent(X, y, theta, alpha, num_iters)
% 输入参数:
% X:训练数据的特征矩阵,大小为 m x (n+1),其中 m 是训练样本的个数,n 是特征的个数;
% y:训练数据的标签,大小为 m x 1;
% theta:模型参数,大小为 (n+1) x 1,其中 n 是特征的个数;
% alpha:学习率;
% num_iters:梯度下降迭代次数。
%
% 输出参数:
% theta:学习后的模型参数;
% J_history:每次迭代后的损失函数值。
m = length(y); % 训练样本的个数
J_history = zeros(num_iters, 1); % 初始化损失函数值的历史记录
theta1=theta; % 保存上一次迭代的模型参数
for iter = 1:num_iters % 进行 num_iters 次梯度下降迭代
theta(1)=theta(1)-alpha*sum(X*theta1-y)/m; % 根据梯度下降算法更新模型参数
% theta(1) 是偏置项的模型参数,通过上一次迭代的参数 theta1 和训练数据 X、y 计算得到;
% X*theta1 是训练数据的预测值,用 y 减去预测值得到误差;
% sum(X*theta1-y) 是所有样本的误差之和;
% alpha 是学习率,用来控制梯度下降每次迭代的步长;
% m 是训练样本的个数,用来求误差的平均值。
end
```
function Qv = IJb(V,Radian) %% input theta1 = Radian(1); theta2 = Radian(2); theta3 = Radian(3); theta4 = Radian(4); theta5 = Radian(5); theta6 = Radian(6); Q=[theta1;theta2-pi/2;theta3;theta4;theta5;theta6]; %% D-H parameters %XB4 %d1=342;a1=40;a2=275
你好!根据你的代码,你定义了一个函数 `IJb(V,Radian)`,它接受两个参数 `V` 和 `Radian`。在函数内部,你将 `Radian` 中的值分别赋给了 `theta1`、`theta2`、`theta3`、`theta4`、`theta5` 和 `theta6`。然后,你创建了一个列向量 `Q`,其中包含了这些角度值。
接下来,你提到了 D-H 参数,但是你没有给出具体的参数值。在你的注释中,提到了 `d1=342`、`a1=40` 和 `a2=275`,这可能是 D-H 参数的一部分。根据 D-H 参数表,这些值代表了机器人的链接长度和关节偏移量。
根据你的代码,函数应该返回一个名为 `Qv` 的变量,但是在你的代码中,我没有看到对 `Qv` 的赋值操作。如果你想要返回一个值,请确保在函数结束之前给 `Qv` 赋值并进行返回操作。
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