clc;clear;close?all;

%逐幅打開圖像列表中的圖像，并計算其特征
[filenamefilepathfilterindex]?=?uigetfile（...
????{‘*.txt‘‘All?Image?Files（*.txt）‘;
????‘*.mat‘‘mat-files（*.mat）‘;...
????
????‘*.*‘‘All?Image?Files（*.*）‘}...
????‘文件名列表‘‘untitled.mat‘...
????‘multiselect‘‘off‘）;

if?isequal（filename0）||isequal（filepath0）
????return;
else
???filefullpath?=?fullfile（filepathfilename）;
end

fid?=?fopen（filefullpath‘r‘）;

ffnum?=?fscanf（fid‘%d‘）;
fwnum?=?ffnum（1）;
fonum?=?ffnum（2）;
fprintf（1‘\nwaterNum=%d????otherNum=%d\n‘fwnumfonum）;
fnum?=?fwnum?+?fonum;

fpath?=?fgetl（fid）;
fprintf（1‘\n%s\n‘fpath）;

nxyA?=?zeros（fwnum1）;
cmA?=?zeros（33fwnum）;
mvA?=?zeros（3fwnum）;??
pixelnum?=?0;

%?learn_zoom?=?1/5;
%?test_zoom?=?1/5;

%B6?pics
%?learn_zoom?=?1/10;
%?test_zoom?=?1/10;
learn_zoom_size?=?100;
test_zoom_size?=?200;

for?k?=?1:fwnum
????fName?=?fgetl（fid）;?
????ffName?=?fullfile（fpathfName）;
????fprintf（1‘\n%s\n‘ffName）;
????img?=?imread（ffName）;?????%讀取圖像
????[imximyimd]?=?size（img）;
????max_xy?=?max（imximy）;
????if?max_xy>learn_zoom_size
????????learn_zoom?=?learn_zoom_size/max_xy;
????????img?=?zoomImg（imglearn_zoom）;
????end
????simg?=?double（img）;????%轉換數據格式
????Rd?=?simg（::1）;
????Gd?=?simg（::2）;
????Bd?=?simg（::3）;
????[nx?ny]?=?size（Rd）;?????%圖像的行、列數
????nxy?=?nx?*?ny;???????????%圖像的總象素數
????fprintf（1‘\n第%d測試圖像的行數:%d???列數:%d???像素數:%d\n‘knxnynxy）;
%?????subplot（221）;??imshow（img）;title（‘background?RGB‘）;
????nxyA（k）?=?nxy;
????nxA（k）?=?nx;
????nyA（k）?=?ny;
????pixels?=?reshape（simgnxy3）;
????pixelsA（pixelnum+1:pixelnum+nxy:）?=?pixels;??
????pixelnum?=?pixelnum+nxy;
end
figure（1）;
subplot（221）;imshow（img）;title（‘background‘）;grid?on;

x?=?pixelsA;
nbVar?=?size（x2）;
nn?=?1000;
c?=?1;
pixelsI?=?pixelsA（1:nn:）;
Mu（1:）?=?sum（pixelsI）/nn;
Sigma（::1）?=?cov（[pixelsI‘?pixelsI‘]‘）;
Priors（1）?=?1;
%?[Data_id?Priors?Mu?Sigma]?=?EM_init_FCM（pixelsI?c）;
%?[Priors?Mu?Sigma]?=?EM（pixelsI?Priors?Mu?Sigma）;
t?=?zeros（pixelnum1）;
t（1:nn）?=?1;
beta?=?1;
lamda?=?3;
for?j=1:pixelnum
????for?k=1:c
????????covt?=?reshape（Sigma（::k）nbVarnbVar）;
????????incov?=?inv（covt）;
????????dcov?=?det（covt）;
????????logd?=?log（abs（dcov））;
????????logp?=?log（Priors（k））;
????????T（k）?=?beta*nbVar*lamda^2-2*logp+logd;
????????a?=?x（j:）-Mu（k:）;
????????tt?=?a*incov*a‘-2*logp+logd;
????????if?tt>T（k）
????????????t_3std（jk）?=?-1;
????????????N_ab（jk）?=?-10^10;
????????else
????????????t_3std（jk）?=?1;
????????????N_ab（jk）?=?-（0.5）*a*incov*a‘+logp+（-0.5）*logd;%后驗概率值????????????????????????
????????end?
????end????????
????%判斷第j個樣本是哪一類：新的類別或已知類別中的一類
????[ir?ic]?=?find（t_3std（j:）==1）;
????lnstd?=?length（ir）;?
????%若在所有類別的3sigma之外，則為新的類別；若在3sigma之內，則判定為后驗概率最大的那一類
????if?lnstd==0
????????????c?=?c+1;
????????????t（j）?=?c;
????????????if?j????????????????t（j+1:j+10）?=?c;
????????????end
????else
????????N_ab_max?=?max（