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Kreisgebiete einer Matrix visualisieren und mean-Werte
 

chillyger
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Beiträge: 2
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Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 23.07.2019, 15:28     Titel: Kreisgebiete einer Matrix visualisieren und mean-Werte
  Antworten mit Zitat      
Hallo zusammen!
Ich bin aktuell dabei Messwerte (Leuchtdichteaufnahme mit 1000x1400pixel) welche schon in eine 1000x1400-Matrix gepackt wurden auszuwerten.

Im folgenden bezeichne ich zum einfacheren Verständnis diese Matrix als Bild.

Nun möchte ich in diesem Bild gewisse Bereiche untersuchen, vor allem Kreis-, Halbkreis- und Elipsengebiete.

Code:
n = 50;
radius = 4;
center = [25 25];
picture = rand(n);
%% Beispielbild:
image(picture,'CDataMapping','scaled');
title('Beispielbild')
viscircles(center,radius)


Zum einen sollen diese Gebiete visualisiert werden (wie auch der Kreis schon im Minimalbeispiel)
Weiterhin sollen beispielsweise die mean-Werte in diesen Gebieten bestimmt werden.

Daher sind meine Fragen:
- wie kann ich halbkreise und Elipsen visualisieren?
- wie kann ich die Daten in diesen Bereichen aus der Gesamtmatrix "herauslößen" um beispielsweise mean-Werte zu bestimmen?

Vielen Dank schonmal!
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Jan S
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Beiträge: 11.057
Anmeldedatum: 08.07.10
Wohnort: Heidelberg
Version: 2009a, 2016b
     Beitrag Verfasst am: 25.07.2019, 11:32     Titel: Re: Kreisgebiete einer Matrix visualisieren und mean-Werte
  Antworten mit Zitat      
Hallo chillyger,

Wie möchtest du denn die Koordinaten der Masken bestimmen? Manuell mit der Maus, oder über einen Algorithmus?

Zitat:
- wie kann ich halbkreise und Elipsen visualisieren?
- wie kann ich die Daten in diesen Bereichen aus der Gesamtmatrix "herauslößen" um beispielsweise mean-Werte zu bestimmen?

Beides geht über Logical Indexing, also binäre Masken. Beispiel:
Code:
n = 50;
radius = 4;
center = [25 25];
picture = rand(n);
mask = (((1:n) - center(1)).^2 + ((1:n).' - center(2)).^2) < radius ^ 2;
subplot(1,2,1);
image(picture);
subplot(1,2,2)
image(mask);

maskedMean = sum(picture(mask)) / sum(mask);

Gruß, Jan
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chillyger
Themenstarter

 Forum-Newbie

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Beiträge: 2
Anmeldedatum: 23.07.19
Wohnort: ---
Version: ---
     Beitrag Verfasst am: 25.07.2019, 14:04     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo Jan,

zunächst vielen Dank! Auf die Idee mit dem Logical Indexing sowie die Verwendung der Kreisgleichung wäre ich gar nicht gekommen!
Für deine Meanwertberechnung musste ich

Code:
maskedMean = sum(picture(mask)) / sum(mask);

in
Code:
maskedMean = sum(picture(mask)) / sum(sum(mask));
% oder alternativ
maskedMean = mean(picture(mask)

abändern, aber das liegt vielleicht an meiner Version (2017b).


Wie ich das mit den Koordinaten übergeben löse ist noch nicht ganz klar. Es sollte am Ende denk ich schon ein Algorythmus werden.
Die Grundidee ist jene, dass wohl eine x/y-Matrix (Koordinaten des Blickpunktes) mit zugeordneten Zeitintervallen übergeben wird, sodass am Ende alle Zeitintervalle multipliziert mit den aus den Bereichen bestimmten Mean-Werte aufsummiert werden um eine "Leuchtdichte-Dosis" zu erhalten.

Viele Grüße
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