matlab错误数据矫正

### 在 MATLAB 中实现 FDR 校正 #### 使用内置函数 `mafdr` MATLAB 提供了一个名为 `mafdr` 的内置函数来执行 FDR 控制。此函数主要用于微阵列数据分析，但也适用于其他类型的多假设检验场景[^3]。 ```matlab % 假设 pvals 是一个包含多个p值的向量 [pFDR, qValues] = mafdr(pvals); ``` 上述代码返回两个变量： - `pFDR`: 经过 FDR 校正后的 p 值。 - `qValues`: 对应于每个原始 p 值的 Q 值 (即最小的 FDR 阈值，在该阈值下原假设可以被拒绝)。 #### 手动实现 Benjamini-Hochberg 方法 如果希望更灵活地控制过程或理解内部机制，则可以通过手动编写 BH 法来进行 FDR 校正: ```matlab function [fdr_corrected_pvalues] = bh_fdr_correction(p_values, alpha) % Sort the p-values and keep track of original indices. [~, idx] = sort(p_values); sorted_p_values = p_values(idx); n = length(sorted_p_values); % Calculate critical values based on rank position. ranks = 1:n; crit_vals = (ranks / n) * alpha; % Find largest i such that P(i)<=i/m*alpha where m is total number of tests. max_i = find(sorted_p_values <= crit_vals, 1, 'last'); if isempty(max_i) fdr_corrected_pvalues = ones(size(p_values)); % No significant results found. else threshold = sorted_p_values(max_i); % Apply correction to all p-values. corrected_sorted_p_values = min([sorted_p_values ./ ((1:n)' / n), ones(n, 1)], [], 2); % Restore order according to input vector. [~, inv_idx] = sort(idx); fdr_corrected_pvalues = corrected_sorted_p_values(inv_idx); end end ``` 这段自定义代码实现了经典的 Benjamini 和 Hochberg 提出的线性逐步方法用于控制错误发现率[FDR][^2]。

### 双目立体视觉匹配算法 MATLAB 实现 双目立体视觉的核心在于通过两个摄像头获取场景的不同视角图像，并利用这些图像计算深度信息。以下是基于MATLAB实现双目立体视觉匹配的关键步骤和技术细节： #### 1. 图像预处理 在进行立体匹配之前，需要对输入的左视图和右视图进行校正，使得两幅图像在同一扫描线上具有相同的水平方向坐标。这一步骤可以通过相机标定来完成[^1]。 ```matlab % 加载左右图像 leftImage = imread('left_image.jpg'); rightImage = imread('right_image.jpg'); % 使用cameraParameters对象加载相机参数 load stereoParams.mat % 假设已保存好的相机参数文件 [rectifiedLeft, rectifiedRight] = undistortStereoImages(leftImage, rightImage, stereoParams); imshowpair(rectifiedLeft, rectifiedRight, 'montage'); % 显示矫正后的图像 ``` --- #### 2. 匹配代价计算 匹配代价是指衡量参考图像上的某个像素点与其可能对应的候选点之间相似性的度量。常用的匹配代价包括绝对差值（SAD）、平方差（SSD）以及互相关系数等。为了提高鲁棒性和准确性，还可以引入更复杂的代价函数[^2]。 ```matlab function costVolume = computeCostVolume(I_left, I_right, maxDisparity) [height, width, ~] = size(I_left); costVolume = zeros(height, width, maxDisparity); for d = 0:maxDisparity-1 shiftedRight = imtranslate(I_right, [-d, 0]); % 平移右图像 costVolume(:, :, d+1) = abs(double(I_left) - double(shiftedRight)); % SAD作为代价 end end ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的视差空间图（DSI），其中`maxDisparity`表示最大允许视差范围。 --- #### 3. 成本聚合 成本聚合旨在减少噪声影响并增强真实匹配信号。常用的方法有动态规划、置信传播（Belief Propagation）以及加权窗口法等。这里展示一种基本的固定大小窗口平均策略[^3]。 ```matlab windowSize = 5; filteredCosts = imfilter(costVolume, fspecial('average', windowSize), 'replicate'); disp('已完成成本聚合...'); ``` --- #### 4. 视差优化与亚像素插值 经过初步估算后，可进一步应用全局优化技术（如Graph Cuts或SGM算法）提升视差场质量。此外，对于整数级视差结果，可通过抛物线拟合等方式获得更高分辨率的亚像素精度。 --- #### 5. 后处理阶段 此环节涉及剔除误匹配区域、填充缺失数据等功能模块。例如，依据一致性约束检测错误对应关系；借助纹理特性填补遮挡部分等等。 最终生成清晰连贯的深度地图供后续分析使用。 --- ### 示例程序框架总结 下面给出一段完整的流程示意代码： ```matlab clc; clear all; %% 输入原始图片路径 imgL = imread('scene_l.png'); imgR = imread('scene_r.png'); %% 执行极线校准操作 stereoParams = load('calibrationData.mat').stereoParams; [J_L, J_R] = undistortStereoImages(imgL,imgR,stereoParams); %% 调用自定义函数执行立体匹配过程... costVol = computeCostVolume(J_L,J_R,64); % 构建DSI立方体结构 aggRes = aggregateCosts(costVol,[7 7],true); % 应用局部平滑滤波器 disMap = winnerTakeAll(aggRes); % WTA原则决定最佳视差选项 refinedDisp = subPixelRefine(disMap,costVol); % 进行精细化调整 figure(); surf(refinedDisp,'EdgeColor','none'); colormap jet; colorbar; title({'Estimated Disparity Map'; '(Sub-Pixel Resolution)'}); axis tight vis3d; view(-9,+38); ``` ---