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《MATLAB 6.5辅助图像处理》
本书是基于MATLAB 6.5的图像处理工具箱v3.2 （Image Processing Toolbox）编写的，较全面系统地介绍了图像处理工具箱v3.2函数在有噪和退化图像的恢复、图形绘制、图像几何变换、图像增强、二值分析、小波分析和分形几何用于图像处理，以及图形用户界面设计等方面的工程实际应用。全书侧重于图像处理工具箱在工程中的具体应用，通过具体的分析和详细的实例，读者不仅可以对MATLAB图像处理工具箱函数的强大功能有一个深刻了解，更能学会正确
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This directory includes matlab interface of the curvelet transform
using usfft.
Basic functions
fdct_usfft.m -- forward curvelet transform
afdct_usfft.m -- adjoint curvelet transform
ifdct_usfft.m -- inverse curvelet transform
fdct
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一个GUI界面，实现图像读入，滤波等功能，适合初学matlab的GUI者,A GUI interface, the realization of the image read, filter and other functions, suitable for novice matlab from the GUI
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采用M语言编写的图像处理工具箱，内容丰富，设计了WINDOWS下的界面操作，对读者十分方便,M language using the image processing toolbox, rich in content and design of the interface under WINDOWS operation is very convenient for readers
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matlab gui界面设计，包括：图像的剪切和显示，彩色图像灰度直方图获取；灰度直方图，直方图均衡化和直方图匹配等-matlab gui interface design, including: images cut and shows histogram for color image gray histogram, histogram equalization and histogram matching
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用于图像去噪实验界面，包括小波去噪，中值滤波等，程序有MATLAB的gui界面，调试成功。-image denosing experiments, a good matlab interface .
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23825781svmSVM matlab GUI可视化界面 直观形象 代码解释比较详细 对GUI学习和svm学习都有帮助-23825781svmSVM matlab GUI interface intuitive visual image of the code to explain in more detail on the GUI has to help learning and svm learning
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SVM matlab GUI可视化界面 直观形象 代码解释比较详细 对GUI学习和svm学习都有帮助-SVM matlab GUI intuitive visual interface code in the image of a more detailed explanation of the GUI help both learning and svm learning
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自己编写的图像处理软件，MATLAB GUI 编程实现，主要用来实现多界面调用，进度条等功能的实现。-Write your own image processing software, MATLAB GUI programming, mainly used to implement multi-interface call to the realization of the progress bar and other functions.
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1.GeometricContext文件是完成图片中几何方向目标分类。
参考文献《Automatic Photo Pop-up》Hoiem 2005
2 GrabCut文件是完成图像中目标交互式分割
参考文献《“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts》
C. Rother 2004
3 HOG文件是自己编写的根据HOG特征检测行人的matlab代码
4 虹膜识别程序
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matlab下运行有界面，实现对特定图片的处理，可以设定参数值-run a matlab interface to achieve a specific image processing parameters can be set
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matlab简单的图片处理界面。灰度，直方图均衡化，图像对数变换，滤波。(Matlab simple image processing interface. Gray level, histogram equalization, image logarithmic transformation, filtering.)
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能够通过蓝牙模块接受摄像头图像信息将其使用MATLAB进行处理，程序中接口已经写好，可在相应部分更改图像分辨率、蓝牙名称，就可用于机器人，智能车等的轻量级摄像头图像处理开发(The camera image information can be received by Bluetooth module and processed by MATLAB. The interface in the program has been written. The image resolution and B
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MATLAB答题卡识别（GUI，论文）
本课题为基于MATLAB的不变矩答题卡识别。可识别学号，学科，答案，并进行分数统计，以及判断是否及格。后台可设置标准excel答案。经过灰度变换形成灰度图像、二值化处理、图像滤波、边缘检测、hough变换等预处理。带GUI交互式界面。(Matlab answer card recognition (GUI, paper)
This topic is based on MATLAB moment invariant answer card recogni
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Matlab火焰烟雾检测(GUI)
本设计为基于matlab的烟雾火焰火灾识别系统，可读取视频或者图象，检测出是否有烟雾火焰，具备一个人机交互式GUI界面，功能强大，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，人脸，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。(Matlab flame smoke detection (GUI)
This design is a smoke and flame fi
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MATLAB课堂考勤（GUI）
该课题为基于MATLAB pca的人脸考勤系统。可以从一副图像中找出多人人脸，分割，计算人数，然后提前制作好这些人的人脸库，进行逐一识别是谁，是不是库内人脸，如是，具体是谁，如果不是，那提示库外人脸。具有友好的人机交互界面，还可以二次开发成摄像的，但是摄像头误差可能会有点。识别流程为：读取图像，人脸定位，人数统计，人脸分割，人脸识别，库内外判别。(The subject is face attendance system based on MATLAB PCA.
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基于MATLAB的工业瑕疵缺陷检测，采用工业板图像作为素材。利用灰度化，二值化，边缘提取，形态学运算等方法，检测并标出出瑕疵所在位置，计算出各个块面积。设计了一个UI界面，显示瑕疵个数和面积等参数。(Industrial defect detection based on MATLAB, using industrial plate image as material.
Using gray, binarization, edge extraction, morphological operat
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本设计为基于MATLAB特征点匹配的指纹识别系统。带有一个GUI界面。主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分叉点；特征匹配是利用两个指纹的图像进行特征点比较，来确定两幅图像是否来自于同一手指。(This design is a fingerprint recognition system based on
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该课题为MATLAB数字仪表图像识别系统。可以识别万用表，压力表，电表，手表等的数字识别，包括小数点。带有一个GUI界面，流程为：灰度，二值化，定位，连通闭环，分割出数字区域，开闭运算，去除小面积，细化，精准定位，分割，识别。(This project is a digital instrument image recognition system based on MATLAB. Can identify multimeter, pressure gauge, electricity mete
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该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易
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