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数字图像旋转
- 基于matlab的而二维图像几何变换。与库函数imrotate（a，angle）功能相同。
Subpattern-based_principal___component_analysis.zi
- 子模式主成分分析首先对原始图像分块，然后对相同位置的子图像分别建立子图像集，在每一个子图像集内使用PCA方法提取特征，建立子空间。对待识别图像，经相同分块后，分别将子图像向对应的子空间投影，提取特征。最后根据最近邻原则进行分类。-Sub-mode principal component analysis first of the original image block, and then the same sub-image, respectively, the location of the
PseudoColorImageProcessing
- 本实验要求编写程序实现课本图6.23伪彩色图像处理能力框图，实现灰度级到彩色的转换，程序的输入为图像中指定的两个灰度级范围，程序的输出为RGB格式图像，其中一个灰度级范围显示为指定的彩色，其余的像素以RGB形式显示为与对应输入图像像素相同的灰度色-Prepared at the request of the experimental procedures to achieve pseudo-textbook Figure 6.23 Block diagram of color image pro
Method_of_Concealing_Data_into_a_Binary_Image
- 提出一种隐藏方法以提高在二值图像(如传真、图章等)中数据的隐藏能力。该方法首 先将原始图像分块，然后生成与图像块大小相同的二值随机矩阵和权矩阵，最后经过异或、求和 等运算实现数据隐藏。该方法隐藏的信息量大，修改的数据量小，有较好的防篡改和防攻击性。 经仿真实验验证，它能隐藏较多的数据且同时保持较高的隐密图像质量，具有一定的应用前景-Method of Concealing Data into a Binary Image
SIFT-demo
- 不论科研还是应用上都希望可以和人类的视觉一样通过程序自 动找出两幅图像里面相同的景物，并且建立它们之间的对应，前几年才被提出的SIFT（尺度不变特征）算法提供了一种解决方法，通过这个算法可以使得满足一 定条件下两幅图像中相同景物的某些点（后面提到的关键点）可以匹配起来-Both research and application, or want to be like the human visual images by automatically identifying two inside t
aronld
- 把一幅图像置乱，相当于加密，然后用相同的密钥再反置乱还原回原始图像。-To an image scrambling, which is equivalent encryption, and then use the same key again to restore the anti-scrambling back to the original image.
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- 图像的置乱加密和解密算法，需要输入加密密钥进行加密，然后只能输入相同的解密密钥才能得到原图像-Image scrambling encryption and decryption algorithms, need to enter the encryption key to encrypt, then enter the same decryption key only to get the original image
matlab
- 纹理是普遍存在的视觉现象，其可以描述地形、植物、矿石、纤维和皮肤等等物体的表面特征。纹理结构在图像中反映其图像像素取值的空间变化情况，这种变化具有某中统计规律，在纹理区域内的各部分具有大致相同的结构-Visual texture is a common phenomenon, which can describe the terrain, plants, minerals, fiber and skin surface features of objects and so on. Texture
activeContoursSnakesDemo
- 本演示实现了主动轮廓模型由Kass等人提出。 要运行它的图形用户界面 1。基于MATLAB型引导提示。 2。关于“到现有的图形用户界面，点击” 3。选择在与本文件相同的目录snk.fig文件 4。按一下上方的绿色箭头启动图形界面 一旦GUI已经启动，您可以通过使用蛇 1。点击“新形象”，并加载输入图像。提供的样品图像。 2。平滑参数设置“西格玛”或保留其默认值并点击“过滤器”。这将平滑图像。 3。只要你点击“过滤器”，头发会出现交叉
DIC-process
- 两幅图像中有重叠部分，通过数字图像相关算法可以找到两幅图像相同的点-using matlab to match the corresponding piexls in the two images
A-Watermarking-Algorithm(MATLAB)--
- 盲水印提取时不需要参考原始载体图像,在信息隐藏、版权保护等方面具有更广泛的应用前景。提出的盲水印算法在分块离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)的基础上,利用关系双方DCT系数和DWT系数在受到攻击时具有相同变化趋势的特点,采用关系嵌入和量化嵌入的自适应选择嵌入策略,较大幅度地提高了盲水印提取的鲁棒性。同时在量化嵌入中采用抖动调制,实现了水印透明性和鲁棒性调节的便捷性。大量仿真实验结果表明该算法对噪声干扰、低通滤波、JPEG压缩、对比度增强等攻击有很好的鲁棒性和透明性。关键词 数字水印盲
MATLAB-PROGRAMING
- MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像M
MATLAB
- 1、 读取图像A和B，显示这两幅图像，对图像作傅立叶变换，显示频域振幅图像。作傅立叶逆变换，显示图像，看是否与原图像相同。 2、 设计一个简单的巴特沃斯低通滤波器（截止频率自选），对图像A作频域低通滤波， 再作反变换，观察两种不同的截止频率下反变换后的图像与原图像的区别。 3、 设计一个高斯高通滤波器（截止频率自选），对图像B作高频强调滤波，再作反变 换，观察两种不同的截止频率下反变换后的图像与原图像的区别.-1, the read image A and
susan
- 主要思想就是：首先做一个和原图像等大的目标图像。然后用一个圆形的模板，用模板去遍历原图像每个像素，把模板内的每个像素都和模板中心像素比较，如果灰度小于一个阈值，那么就对目标图像当前和原图像相同位置的像素加一，直到结束。目标图像中在原图像是角点的位置就会取局部极小，所以做一个反向的相减。img=max(img)-img,if img<g，这里的g也是自己给定的阈值，我这里取了2*max(img)/3这样的阈值，g越大，得到的点就越多。这步之后角点的值就成为局部极大了。最后进行非极大抑制，去除
MATLAB
- 手动选点并根据点的相同，实现图像拼接，需要精准的选点。- image mosaicking
EistogrameEqualization
- 关于matlab的图片直方图均衡化，并且自动判断处理后的图片是否相同(About MATLAB image histogram equalization, and automatically determine whether the picture after processing the same)
Matlab-RandomLinearNetworkCoding-master
- 用Matlab仿真RLNC，网络运行RLNC.m。网络的源节点发送一个windows.png采用随机线性网络编码和信宿节点创建一个图像（资料图片）接收的数据。 如果windows.png和data.jpg是相同的则RLNC运行成功(Thesis of network simulation with Matlab using RLNC,the source node of network send a windows.png using Random Linear Network Coding
标记连通分量
- 运用matlab编码标记连同区域,使得相同的部分进行连接，可用于图像的拼接(using matlab to connect the area)
JPEGCompression
- 编码： （1）进行颜色转换，将RGB格式转换为YUV格式。 （2）将待编码的N×N的图像分解成(N/8)^ 2 个大小为8×8的子图像。 （3）对每个子图像进行DCT变换，得到各子图像的变换系数。这一步的实质是把空间域表示的图像转换成频率域表示的图像。 （4）对变换系数进行量化。 （5）进行Z字形重排 （6）使用霍夫曼变长变码编码器对量化的系数进行编码，得到压缩后的图像（数据）。 解码： （1） 对压缩的图像数据进行解码，得到用量化系数表示的图像数据。 （2） 进行反Z字型重排 （3）用与编码时
数字图像处理3
- 任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理