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光盘检测
用于找到血管和光盘在视网膜此代码image.An在彩色视网膜图像的有效检测视盘的是在自动的视网膜图像分析系统的基本步骤。本文提出了一种视盘的自动定位，准确的边界检测的新方法。迭代阈值法，随后通过连接成分分析被用来定位视神经盘的中心附近。然后，几何模型基于隐活动轮廓模型应用于发现视盘的确切边界。该方法对评估148的视网膜图像精心挑选的数据库，并与人类专家相比。视盘被定位为99.3％的准确度。边界检测中的平均值±SD方面所取得的灵敏度和特异性是90.67±5和94.06±5。 -
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运动估计基本算法
运动估计的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块内所有象素的位移量都相同，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块。 -
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改善字典学习：多字典更新和系数重用
这是一篇SCI文章《改善字典学习：多字典更新和系数重用》里的matlab代码，包含了OMP、Batch-OMP、CoROMP等匹配跟踪算法代码以及改进的K-SVD字典学习算法代码，是图像稀疏表示研究方向重要的源代码，有助于大家学习和改进。 -
二维广义S变换程序和测试程序
包含二维广义S变换程序和测试程序，用于对图像进行时频分析。matlab版本R2011b，操作系统为32位win7。在2G内存下最大只能对84*84的图像进行处理，更大的图像会出现out of memory的问题。目前网上还没有这个程序，包括本站，pudn，ilovematlab都没有。把程序上传到这三个地方，望大家一起来改进它。 -
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图像匹配相应matlab程序设计
"图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。本代码包含下面两种基于灰度图像匹配算法： ① 基于灰度的 -
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this code is thresholding image with fuzzy c-meam thresholding
this code is thresholding image with fuzzy c-meam thresholding， it good result than Otsu method. -
matlab代码实现小波去噪
波去噪，利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法.实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征. -
小波变换的方法来获取图像的轮廓
本程序利用小波变换的方法来获取图像的轮廓 来进行图像配准 先用小波变换检测图像中的边缘 在轮廓中寻找最长的轮廓 计算每间一点的曲率 然后对这些数据匹配 进行图像配准 找到图像的变换参数 -
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