一 前言
最近收到审稿人的修改意见,其中有三条:一条为<RC: There were only five images evaluated in the experiment, and I recommend increasing to twenty to further evaluate the algorithm performance.>他说我论文只有五副图像用来评价算法性能,推荐我至少用20副图像来仿真算法效果. 另外一条为《1.2. Quality RC: The manuscript should include graphics with a resolution of no less than 600ppi.》论文中每个图像(图片)的分辨率不低于600ppi. 第二条让论文的每张图像PPI为600PPI,则是让图像更高清,细节很清晰!绝大多数人都是截屏MATLAB图像,自然很模糊,达不到600PPI的要求,后面给出解决办法。第三条为ablation experiment,<The manuscript has not shown the ablation experiments.>其实传统的红外图像细节增强,直接用matlab实现算法处理,很多经典的论文,如UM,直方图,BF&DDE,GF&DDE,LEPF&DDE等都没有消融实验.这个一般出现在基于深度学习的目标检测,如论文<Attention Guided Low-Light Image Enhancement with a Large Scale Low-Light Simulation Dataset>的5.4 Ablation Study.通过阅读这篇论文,理解消融实验有三点: 你的算法如果由三个关键创新点组成,那么你就分别去掉这三部分得到对应的实验效果如matlab仿真图像.第二点就是用客观指标去评价,如PSNR,SSIM,RMSC.第三点至少五副图像用于在视觉效果和客观指标评价.当然以审稿人的严谨态度,你至少得搞30副图像.
但绝大多数SCI论文的实验部分都是五副红外图像,三个参考算法,即每一张红外图像对应五副不同的结果,那么5副图像就是25张图像了,这样下来已经占了论文的大多数篇幅了.如果增加为20副,那至少得放100张不同结果的图像,估计得占两页纸! 我TM, 真是无语! 都是按照发表的论文写的,审稿人竟然提出如此要求.....
但要毕业只好硬着头皮搞, 哪怕审稿人让我摘星星,我也得踮起脚尖向上跳!
二 MATLAB如何实现一次打印20副图像
(一)下载20副红外图像
既然要做二十副红外图像的算法实验,首先得找到二十张红外图像,那就去网上找红外图像数据集,一篇博客如下:https://blog.csdn.net/qq_15698613/article/details/109052006
由于最近也在数字IC找工作,还是推荐一下学习IC基础知识的博客;https://blog.csdn.net/mu_guang_/category_10397670.html
重点推荐两个数据集:用于基于深度学习的红外目标检测
1.第一个数据集
http://csr.bu.edu/BU-TIV/BUTIV.html
2.第二个数据集Thermal Infrared Dataset
https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=ir:iricra2014
这些数据集,基本上都是几百几千张图像,所以都是1个G或4个G的大小,很可怕!所以我直接开通了百度网盘会员下载,不然4个G下载不了!若是对深度学习的红外目标检测感兴趣,那就必然下载用于算法研究!
(二) matlab实现对输入的20副红外图像算法处理后输出
思路是;分成两步,第一步是把算法处理后的20副红外图像放在一个元胞向量中;第二步,输出显示每一个算法的结果图像,并分配一个文件名;
1.第一步算法处理得到20副红外图像的输出结果
把输入的20副红外图像赋值给5行4列的元胞数组,用循环实现对元胞数组中的每一副红外图像做算法处理,赋值给一个包含20个元素的元胞向量OUT1,代码如下:
%this file is used to %once display the result of Algorithm for 20 images %pattention:the function can\'t have a figure %--subplot(1,1,1);or imshow(test_R2); clc; close all; clear; %----a example for display different solution images---- %324*256 I1=imread(\'../infrared/17sempach_BG1_1.png\'); I2=imread(\'../infrared/18sempach_BG2_1.png\'); I3=imread(\'../infrared/19sempach_BG3_1.png\'); I4=imread(\'../infrared/20sempach_BG4_1.png\'); %324*256 %512*512 I5=imread(\'../infrared/01orange_raw01.png\'); I6=imread(\'../infrared/02orange01_nuc.png\'); I7=imread(\'../infrared/11green_TIV01.png\'); I8=imread(\'../infrared/12red_TIV01.png\'); %512*512 %640*512 I9=imread(\'../infrared/03red_cma01.png\'); I10=imread(\'../infrared/04red_cmb01.png\'); I11=imread(\'../infrared/06cmA_seq01.png\'); I12=imread(\'../infrared/07cmC_seq01.png\'); I13=imread(\'../infrared/08cmA_seq1_01.png\'); I14=imread(\'../infrared/09cmB_seq2_01.png\'); I15=imread(\'../infrared/21FLIR_video_00001.tiff\'); I16=imread(\'../infrared/22FLIR_08863.tiff\'); I17=imread(\'../infrared/23FLIR_thermal1.tiff\'); %640*512 %1024*512 I18=imread(\'../infrared/13raw01.png\'); I19=imread(\'../infrared/14seq3_nuc01.png\'); I20=imread(\'../infrared/15seq4_nuc01.png\'); %1024*512 %1024*640 I21=imread(\'../infrared/16seq5_nuc01.png\'); %1024*640 %1024*1024 I22=imread(\'../infrared/03red_cma01.png\'); I23=imread(\'../infrared/10seq3_raw01.png\'); %1024*1024 %----a example for display different solution of images---- %input 20 different images %Picture save "batch" I = cell(5,4); I{1,1}=I1; I{1,2}=I2; I{1,3}=I3; I{1,4}=I4; I{2,1}=I5; I{2,2}=I6; I{2,3}=I7; I{2,4}=I8; I{3,1}=I9; I{3,2}=I10;I{3,3}=I11;I{3,4}=I12; I{4,1}=I13; I{4,2}=I14;I{4,3}=I15;I{4,4}=I16; I{5,1}=I17; I{5,2}=I18;I{5,3}=I19;I{5,4}=I20; out1 = cell(1,20); %Picture save "batch" by method 1 %this method is not recommend %Not centered % for i =1:2 % for j = 1:2 % temp = I{i,j}; % out = GABF_DDE_top820(temp); % out1{(2*(i-1)+j)} = out; % H = figure; % subplot(2,2,(2*(i-1)+j)); % imshow(out);title({num2str(i);num2str(j)}); % print(H,\'-dtiffn\',\'-r600\',num2str((2*(i-1)+j))); % end % end %Picture save "batch" by method 2 %the result is centred %recommened for i =1:5 for j = 1:4 temp = I{i,j}; out = GABF_DDE_top820(temp); out1{(4*(i-1)+j)} = out; % subplot(5,4,(4*(i-1)+j)); % imshow(out);title({num2str(i);num2str(j)}); end end
2.第二步,为每一个输出结果分配文件名,且让图像显示窗口不留空白
先用一个元胞向量filename存放20个红外图像的文件名,然后结合print函数和循环结构,给每个结果指定保存图片格式如tiff,图像的分辨率600PPI(\'-r600\'),文件名filename{k}
其中的一个亮点是,matlab显示图像不留空白,代码仅一行关键:set(gca, \'position\', [0 0 1 1 ]);axis normal;%the csdn website
matlab代码如下:
filename = { \'IMA1\', \'IMA2\', \'IMA3\', \'IMA4\'... ,\'IMA5\', \'IMA6\', \'IMA7\', \'IMA8\'... ,\'IMA9\',\'IMA10\',\'IMA11\',\'IMA12\'... ,\'IMA13\',\'IMA14\',\'IMA15\',\'IMA16\'... ,\'IMA17\',\'IMA18\',\'IMA19\',\'IMA20\'}; for k = 1:length(filename) H = figure; % 指定图片打印figure_handles subplot(1,1,1);imshow(out1{k}); set(gca, \'position\', [0 0 1 1 ]);axis normal;%the csdn website
print(H,\'-dtiffn\',\'-r600\',strcat(\'../result/\',filename{k})) ;%internet
% print(H,\'-dtiffn\',\'-r600\',num2str(k)) ;%internet end
重点是print函数批量输出不同文件名的图像,matlab显示图像没有多余的空白
3.用print函数和strcat函数输出图像到指定位置,且更改图像PPI为600(常用):
前提是输入图像本身要足够清晰:如果你输入的截屏图像很模糊,那么更改为600PPI后图像依然模糊。一般截屏,图像分辨率默认为显示屏的,通常还是压缩为png,jpeg格式保存!图像PPI至少600是论文中高质量呈现的重要评价指标,故每次做MATLAB实验,不要习惯性截屏!得用print函数,不然白搞!strcat函数为连接字符串的函数;常用于批量操作中,将变量与路径关联在一起,即把不同的图像文件存储在同一个路径:MATLAB代码如下
print(H,\'-dtiffn\',\'-r600\',strcat(\'../result/\',filename{k})) ;%internet
如上代码,将图像输出到当前目录的上一级文件名result下,并为每个输出图像分配文件名为元胞向量filename里预先设置的文件名,PPI设置为600;
(三) matlab实现mat格式文件转换为其他格式的图像(png,jpeg,tiff等)
mat文件格式是标准的matlab格式,经常会碰到mat格式的图像,当需要转换为png,jpeg等格式处理时,就需要把mat格式转换为png,jpeg格式,方法如下:用到imwrite函数
filename = {\'test.png\',\'IMA2.png\'}; load(\'../data/S1.mat\'); imwrite(S,strcat(\'../ablation/\',filename{1}));
注意点:为了推广到批量处理图像,代码思路:用到元胞数组filename, strcat函数,指定输出图像到特定的路径,多张图像循环调用即可.
% %----a example for display 4 images---- I = cell(2); I{1,1}=load(\'../data/S1.mat\',\'S\'); I{1,2}=load(\'../data/S2.mat\',\'S\'); I{2,1}=load(\'../data/S3.mat\',\'S\'); I{2,2}=load(\'../data/S4.mat\',\'S\'); for i =1:2 for j = 1:2 temp_I = I{i,j}; temp = temp_I.S; out = GABF_DDE_top814(temp); subplot(2,2,(2*(i-1)+j)); imshow(out);title({num2str(i);num2str(j)}); end end % %----a example for display 4 images----
这是在同一个窗口显示多种处理后的mat格式文件,我们关心的是直接对mat格式图像做批量处理,如把4张mat格式图像转换为png格式图像,上面给出了思路.下面给出例子,一次把4个mat文件批量输出为4个png图像文件,代码如下:
% %----a example for 4 images---- % convert 4 mat file to 4 png file at a time %output by patch filename = { \'S1.png\', \'S2.png\', \'S3.png\'... , \'S4.png\',\'S5.png\'}; I = cell(1,5); I{1,1}=load(\'../data/S1.mat\',\'S\');%the first key code I{1,2}=load(\'../data/S2.mat\',\'S\'); I{1,3}=load(\'../data/S3.mat\',\'S\'); I{1,4}=load(\'../data/S4.mat\',\'S\'); % I{1,5}=load(\'../data/S11.mat\',\'S11\'); for i =1:4 temp_I = I{i}; temp = temp_I.S;%the second key code imwrite(temp,strcat(\'../ablation/\',filename{i}));%the third key code end % %----a example for 4 images----
注意点:mat文件的变量要一样,为了循环处理,如上面mat格式文件的变量名都为S.不一样则会报错,引用不存在的字段\' \'.上面批量输出的png格式效果如下图所示
上面为mat格式,下图为png格式:
三实验结果展示
下面给出,能够达到预期效果的实验结果:1.即一次批量输出20副红外图像且每一个分配文件名和保存为600PPI的tiff格式;2.一次输出显示20副红外图像;3.matlab显示图像没有多余空白(为了放在论文好看);
图1
图2有多余的空白的结果图像,如下所示
图3为填充满整个窗口的图像结果,如下
给出在同一幅图像显示两种效果的实验图,如下
论文要是图像有多余的空白,如上面Figure2窗口的图像,那么审稿人会怼你,就是为了凑字数占篇幅,很尴尬!所以为了让论文更紧凑,内容足够,你得让matlab算法处理的红外图像没有多余空白,如如上面Figure1窗口图像倩女幽魂2所示,这样在论文中很美观。如下所示:第一张无空白在word中,第二张是有空白在word中,还给出了调整图像PPI的四种方法.
四 问题
1.word中插入600PPI的图像卡死了?
当图像的PPI为600时,一张图像就30M左右,用画图打开都转圈圈,要是100张那就是恐怖的3G左右,搜了下网上说大于512兆word会卡死,既然直接插入图像行不通(理论上,并未实践验证),实际上我插入两张200M的tiff格式的图像,word为492M还能打开编辑.总会有解决方法替代,如下:
MATLAB+Visio(画图),刚刚上面提到matlab可以更改图像PPI到600,而Visio则是保持图像的高分辨的前提下,所占空间又极小,故直接在word中插入对象Visio则会避免所占空间太大。
网上搜索的插入高分辨图像到word方法还有,PPT+PDF+TIFF等,还有PS,感兴趣可以去试试。
2.怎么画出高达600PPI的图标?
相信绝大多数人和我一样,习惯性用excel表格自动生成折线图,柱状图,但这样生成的表格转换为图片时,分辨率较低,不能达到期刊的600PPI.意外发现两款软件,是最佳画表格,matlab和Origin.这两款软件门槛高,需要自学多捣鼓下。相信工科生大多数都会matlab,画图不成问题。推荐一位matlab大神的博客,用于吸收经验:
https://baimafujinji.blog.csdn.net/article/details/52735764
还有一位是深度学习的大牛博客,如下:
https://blog.csdn.net/qq_41185868
3.word文档转换为无压缩的高分辨PDF文档
前提是:在word中插入600PPI以上的TIFF格式图像或Visio对象(Visio中插入高分辨的tiff格式图像,如600PPI的图像)。若是原图模糊,再怎么设置PPI或高质量打印,都是徒劳的。
默认word会把图像压缩到220PPI,且软件转换为PDF分辨率也会下降,导致图像很不清晰,方法是在word打印时选择adobe PDF,设置打印机属性的图像选项为不压缩,具体细节参考博客如下
https://www.pianshen.com/article/21831222728/
下面分别展示,将图像都放大到800%:有压缩和无压缩,打印输出PDF文档效果,哈哈哈,差别极大,流畅画质与蓝光画质:
(1)有压缩的效果如下:
(2)高分辨率打印输出的结果如下:
总结:
遇到新问题,得独立思考有几种解决方法,有更快和高效的办法,并不需要一切都按部就班做,如昨天搜索发现,很多重复劳动都可以在matlab中用for循环实现,如同时显示四种算法的仿真效果,可以把四个算法封装成函数,在循环中针对输入的多幅图像,调用不同函数处理显示即可;还有平时的办公,如在word中插入多幅图像,如300副,并不是需要每次手动查找图像位置,在word中点插入,然后一次次调整大小,太耗时间勒!我插入二十副,搞了一个晚上!可以用多种脚本语言实现,如python,VB,宏命令的脚本!
脚本,意味着一劳永逸!
希望下次碰上重复的体力劳动活,能够想到用脚本实现,但学习脚本肯定需要抽额外时间不断学习!打算学习一下python,然后有李笑来的自学是门手艺,学海无涯!
参考文献:
1.matlab帮助文档主题:保存图窗时尽可能减少空白空间
2.https://blog.csdn.net/u011624019/article/details/79267394
3. https://www.cnblogs.com/ggg-327931457/p/13423655.html
4. https://www.cnblogs.com/CCWangsj/p/13468105.html
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