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E.E.: Procesamiento Digital de Señales




Implementación de la Correlación Normalizada

La autocorrelación es una herramienta matemática utilizada frecuentemente en el procesado deseñales. En este caso, buscaremos los valores repetitivos de imágenes de rostros de una misma persona y posteriormente correlacionarnos con otras imágenes diferentes. Para comenzar con elreconocimiento de rostros debemos de tener 5 imágenes ya sea de personas, caricaturas o animales siempre y cuando sea del rostro, en este caso tome 3 fotografías de un perro y las compare con las de un gato.Para iniciar con el procesado digital de imágenes, debemos de elegir la imagen a la cual le vamos a hacer los cambios correspondientes, un factor muy importante es que las imágenes deben serguardadas en la carpeta de trabajo de MATLAB, puesto que nos facilitara la implementación de los mismos por qué si no se debe colocar la dirección completa del carpeta donde se encuentra nuestro archivo.Mediante el comando:

Img=imread(‘Imagen.jpg’)

Una vez que ya tenemos ubicada la imagen en la carpeta de trabajo de matlab se procede a obtener la imagen original para obtener sus valoresdoble precisión, con la cual podremos correlacionarla con otras imágenes. Para esto utilizaremos el siguiente comando con el cual calculáremos la correlación; utilizando la aplicación de Mat Lab.xcorr (W1, W2,'coeff');

Dónde:

● xcorr : con este comando calculamos la correlación normal
● W1, W2: son los datos que correlacionaremos
● 'coeff': con este comando calculamos la correlaciónnormalizada




CODIGO IMPLEMENTADO:

Paso 1: Se hace la captura de imagen y definimos el tamaño de la imagen en este caso el tamaño será de [80,60]

clear all;
T=[80,60];W1=imread('perritu.jpg');
W2=imread('perritu2.jpg');
W3=imread('perritu3.jpg');





Paso 2: Se convierte la escala a grises para que se pueda tomar las muestras de las imágenes

W1=rgb2gray(W1);...