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图像配准
- 基于matlab的图像配准
图像识别第一部(共三步)
- 图像与处理、边缘检测、放大、识别全过程,带有Matlab的GUI
matlab-pics
- Matlab 图像处理源码.(matlab源码)-Matlab source image processing. (Matlab source)
matlab-image-processing
- 《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
图像的模糊识别技术
- matlab 图像的模糊识别技术-Matlab 图像的模糊识别技术
visual;c++;matlab
- 包含了各种图象处理方法的代码和相应的图片,可以比较快地掌握visual,c++/matlab图像处理-includes a variety of image processing methods of code and the corresponding image can more quickly grasp visual, c / Matlab Image Processing
matlab
- matlab图像处理源代码, 请放心下载
MATLAB
- MATLAB 图像处理源代码付处理后效果图,完整实验报告,可直接使用
matlab图像处理代码
- 用于matlab的图像处理,包括图像的增强,边缘提取,这是我在网上看到的一个程序,感觉对做图像处理的朋友应该很有用,一起分享吧
matlab
- 电子书是由清华大学编写的有关matlab图像处理的书籍,书中对各种算法有详细的讲解。
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- matlab图像算法处理及仿真的几本不错的书
MATLAB-graphic-command
- MATLAB 图像处理命令查阅手册,可以查到常用的函数和命令
matlab数字图像处理系统
- matlab具有完备的图形处理功能、友好的用户界面以及功能强大的图形处理工具箱,能够实现对数字图像的编辑和处理工作,实现功能包括数字图像的读取、存储、显示、去色、图像翻转、局部放大、透明度调整、去噪、平滑、锐化、压缩、边缘检测等操作。 本文的主要内容如下: 1.研究图像处理技术,包括图像处理技术的分类、数字图像处理的特点,主要内容以及应用。 2.分析MATLAB软件及其在图像处理中的应用。 3.完成系统的总体设计,各功能模块设计。由于篇幅有限,本文重点论述了图像变换模块的设计,对已有的算
图像融合算法
- matlab的图像融合代码,图像融合是图像处理的重要部分(MATLAB image fusion code, image fusion is an important part of image processing)
FCM实现图像分割
- 用FCM算法实现了图像分割,效果较好,可以更改聚类数目(FCM algorithm is used to realize image segmentation. The result is good, and the number of clusters can be changed)
基于MATLAB的瑕疵检测系统
- 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
MATLAB视频去雾【GUI,源码,论文】
- 该课题是基于MATLAB平台的图像去雾处理,配备一个人机交互GUI界面,可以选择局部直方图均衡化,全局直方图均衡化,Retinex算法,通过对比处理前、后的图像的直方图,而直方图是一副图像各灰度值在0-256的分布个数的表,信息论已经整明,具有均匀分布直方图的图像,其信息量是最大的。 二、算法介绍 ①全局直方图均衡化:通俗地理解就是,不管三七二十一,直接强行对彩色图像的R,G,B三通道颜色进行histeq均衡处理,然后进行三通道重组; ②局部直方图均衡化:设置一个固定大小的滑块,分别对彩色图像进
MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI]
- 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
matlab图像滤波
- matlab图像滤波算法,主要实现图像中值滤波、均值滤波和维纳滤波