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Image_Processing(MATLAB)
- 本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。 本书主要特点： 本书自成体系；
matlab进行图像分割-双峰法
- 双峰法的原理及其简单：它认为图像由前景和背景组成，在灰度直方图上，前后二景都形成高峰，在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。 从分割的效果来看，当前后景的对比较为强烈时，分割效果较好；否则基本无效。
LetterImageRecognition
- 文字图像识别：索书号文字图像分割；粘连字符切分；文字识别；彩色车牌分割；商标文字分割；文字识别的识别子函数；文字识别的结构特征提取子函数-Letter Image Recognition: Call Number Letter image segmentation adhesion character segmentation language recognition color license plate segmentation trademark characters segmen
MATLAB_code_of_image_processing
- 该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫
tuxiangfengematlab
- 图像分割算法的MATLAB源程序，一共是10章内容，每章介绍一个算法；-MATLAB source image segmentation algorithm, a total of 10 chapters, each chapter is devoted to an algorithm
Brain_segmentation
- 基于MRI的脑组织分割。首先从给定的MRI图像中得到脑区域，而后计算脑容积；再得到脑白质灰质区域，并计算百分比。-Given an MRI scan, first segment the brain mass from the rest of the head, then determine the brain volume. Also compare portions of gray and white matter present.
detection-of-vehicle-movement
- matlab图像分割实例，检测运动汽车，割调用库函数实现，带注释，简单易懂；-matlab image segmentation example, detection of vehicle movement, cutting call the library functions, with comments, easy to understand
PDE_in_image_processing
- 包含五个文件夹。 （1）MATLAB程序：其中包含10余个MATLAB程序或（函数）的源代码。程序中所作的注释，与书中关于对应算法的描述是一致的 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其中的图像，可以作为图像分割，平滑滤波，反差增强，彩色增强以及图像放大等实验的素材。 （4) 视频剪辑：，"two_cells"是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程；"denoissing
tuxiangfenge
- matlab图像分割实战：检测交通视频中的汽车目标；在多分辨率图像中检测植被；分水岭分割算法；使用纹理滤波器分割图像等-The matlab ICON partitions a true war:Examine the autocar object in the communication video Examine vegetation in many resolution icons The watershed partitions algorithm Use a veins filter
OSTU
- Otsu-最大类间方差matlab代码 通过求模板和子图像的互相关函数的最大值来确定目标的中心位置；再在目标的感兴趣区域内（ROI）进行基于最大类间方差（OSTU）算法的自适应阈值分割，以检出并统计缺陷；进而判别其合格与否。 -the Ostu method is much faster and more efficient than the fuzzy cluster method.
Matlab
- matlab的图像分割程序：根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。-Matlab image segmentation: distribution of images of objects in gray, select an approximate threshold value as the initial threshold of a better way is t
shuzituxiangchuli
- 用matlab编程工具，编写具有操作界面的应用程序，通过菜单、对话框，选项框等界面控制，对算法进行演示。需要在应用系统中实现的算法及功能包括： 1、图像增强算法 （1）灰度线形变换：亮度及对比度可以调节（通过控制参数的改变，能够实时预览变化结果）； （2）直方图均衡：可在界面上对比均衡前后的效果。 2、图像变换算法 （3）对一幅彩色图像进行DCT变换和反变换，对比结果和原图； （4）仅保留左上角16X16的DCT系数，进行反变换，计算结果图的信噪比SNR。 3、图像分
LungSeg
- 肺部CT图片分割提取出肺实质：迭代法获取灰度阈值；二值化图像；分区使用纯M语言编写，各个环节都是自己编程解决，没有用Matlab内置的函数，方便改成其他语言代码。-Lung CT image segmentation to extract the lung parenchyma: iterative methods for grayscale threshold binary image partition using pure M language, are all aspects
Image-Processing-Based-on-PDE
- 《图像处理的偏微分方程方法》随书光盘完整版 本光碟中包含五个文件夹。 （1）视频剪辑：可供教学演示，其中， two_cells 是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程； denoissing 是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 curve_linear_heat_flow 是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其
otsu
- 利用otsu算法实现图片的自动多阈值分割；用matlab编写的自动多阈值分割程序，分割图像之前采用自动平滑图像-Using otsu algorithm to realize multi- threshold segmentation of pictures
code
- 利用MATLAB读取视频，并将视频帧图像保存下来；利用直方图差分法进行视频场景分割；(Read the video, and save the video frame image)
entropy_fuzzy_threshold
- 算法步骤： （1） 计算图像直方图，灰度级为Ns，图像的平均灰度值为Tc； （2） 分别计算第一个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，前两个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，以此类推计算Ns个和； （3） 找到H在Tc附近最大值的位置Tenf即为阈值； （4） 图像中大于阈值的像素置1，其余置0而实现二值分割。 算法的核心：信息熵越大越有不确定性，分割出的图片越好。(Algorithm steps: (1) the histogram of the image is calcula
matlab.thresholding-master
- 在计算机视觉中，图像分割是将图像分成多个片段的过程。这使我们能够通过以比原始图像更简单的表示方式来更好地分析图像。一种用于分割图像的方法是阈值分割；也就是说，将强度值低于阈值的所有像素设置为背景值，而将高于阈值的其他像素设置为前景值。最简单的阈值处理形式是对所有像素使用全局阈值，而自适应阈值处理根据像素及其周围环境动态改变阈值。典型地，阈值处理从灰度图像开始，并输出二进制图像以清晰地描绘图像中的片段。在本实验中，我们开发了一种自适应阈值算法，并将其与更简单的算法进行了比较。 此外，我们还开发了
MATLAB指纹识别
- 本文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。 该课题为基于MATLAB的指纹识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。目前毕业设计选题中，传统指纹识别不易得到高分，基本都是对指纹进行处理，而没有比对两者指纹是不是同一个人，轻易