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图像处理
互信息和梯度相结合的图像配准算法
互信息
梯度
图像配准算法
空间信息
互信息和梯度相结合的图像配准算法,在配准中引入了图像的空间信息
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求RGB转HSI空间
求RGB转HSI空间
小程序
阴影去除
RGB
HSI
“求RGB转HSI空间小程序.m”为主函数调用rgb2hsi.m,由于matlab没有自带这个函数,所以自编了一个,用于进行阴影去除。
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把matlab中的多幅图片生成为avi的视频流
多幅图片
生成
avi
视频流
把matlab中的多幅图片生成为avi的视频流
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hough变换来实现一副图像中直线检测
hough变换
图像
直线检测
这是一个使用hough变换来实现一副图像中直线检测的代码,比较高效而且检测效果很不错
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小波软阈值去噪soft harr
小波软阈值去噪
soft harr
噪声强度
图像对比
psnr值
小波软阈值去噪soft harr.rar 将文件所在目录设为工作目录,然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度,在0-0.1之间(不能为零)。然后点process按钮,就会显示实验结果,包括原图像,加噪图像,去噪图像的对比以及当前的psnr值。 wavlet.m是程序文件。
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拉普拉斯金字塔的图像融合
拉普拉斯金字塔
图像融合
程序
matlab
采用拉普拉斯金字塔的图像融合程序,完成图像融合功能,需采用高于matlab2009的matlab
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matlab代码实现ncut图像分割
ncut图像 Timothee Cour
源代码
ncut图像分割,Timothee Cour写的源代码
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对图像的融合结果进行评价
融合结果评价
均值
标准偏差
熵
梯度
相关系数
对图像的融合结果进行评价,有均值,标准偏差,熵,梯度,相关系数,光谱扭曲度
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matlab目标检测与跟踪
目标检测
跟踪
文献
源代码
视频文件
matlab目标检测与跟踪,内含相关文献与matlab源代码及视频文件。
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霍夫曼编码的图像压缩
霍夫曼编码
图像压缩
图形图像处理
用matlab实现的霍夫曼编码的图像压缩,主要就是依据霍夫曼编码的原理实现的图形图像处理。
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基于matlab的指纹识别算法
指纹识别算法
生物识别技术
唯一性
不变性
身份识别
随着生物识别技术的不断发展,人们发现每个人的指纹具有唯一性和不变性。因此指纹识别技术逐步发展为一种新的身份识别方式,并且凭借其良好的安全可靠性,大有取代传统身份识别方式的趋势。 本文简要介绍了指纹识别的基本步骤,分别是指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹匹配。在图像预处理中,依次介绍了规格化处理、图像增强、二值化处理和细化处理的方法。预处理后将得到一幅宽度为一个像素的细化二值图像,然后通过特定的端点和交叉点的特征进行指纹匹配。论文中采用MATLAB编程实现全部算法。
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索书号文字图像分割
索书号
文字图像
彩色空间
边缘检测
经由HSI彩色空间转换、Canny算子边缘检测、索书号边缘点彩色分割等步骤的索书号文字图像分割(内含源文件和所用图像)
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PSNR
PSNR
评价图像方法
PSNR评价图像方法
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基于matlab环境的图像水印攻击试验源程序
图像水印
攻击试验
源程序
基于matlab环境的图像水印攻击试验源程序
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matlab代码实现图像边缘识别
图像边缘识别
边界点坐标
图像边缘识别,侦测图像的边界并且得到边界点坐标
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code for full estimation of disparity map
提取 估计
差异图
代码
code for full estimation of disparity map from two right and left image
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独立分量分析用于图像处理得方法
独立分量分析
图像处理
独立分量分析(maltab代码)用于图象处理得方法
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检测桥面、路面裂纹
检测桥面
路面裂纹
代码
图像处理
频域滤波
代码是matlab编写,有例图,可直接运行(注意修改路径)。主要用来检测桥面、路面裂纹,有详细函数功能说明和算法思想,实现了路面规则条纹背景的频率估计,采用频域滤波可有效去除路面图像接近估计频率的噪声,保留目标裂纹,实现了初步的检测功能,但是功能还不完善,可作Demo供大家参考。有兴趣的朋友可以逐步完善、移植,有兴趣的朋友请与我联系。
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基于log Gabor小波的相位一致图像纹理特征分析
相位一致
图像纹理
特征分析
基于log Gabor小波的相位一致图像纹理特征分析
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光盘检测
光盘检测
血管
视网膜
彩色视网膜图像
视盘
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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