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image
- 简单的图像处理：读取图像，灰度图像的边缘检测，二值图像的边界像素，模糊图像处理，帧图像，以及图像类型的转换
FCM聚类算法
- 图像处理方面，标准FCM聚类算法源代码，可以根据自己论文的需要进行修改，重要的是完全显示了算法的实现过程，是对你绝对有用的好东东！
matlab-6
- 数字图形处理实验例题 造成图像退化的原因很多，大致可分为以下几个方面： （1）射线辐射、大气湍流等造成的照片畸变。 （2）模拟图像数字化的过程中，由于会损失部分细节，造成图像质量下降。 （3）镜头聚焦不准产生的散焦模糊。 （4）成像系统中始终存在的噪声干扰。 （5）拍摄时，相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊。 （6）底片感光、图像显示时会造成记录显示失真。 （7）成像系统的像差、非线性畸变、有限带宽等造成的图像失真。 （8） 携带遥感仪器的飞行
ArteryReco
- 定性与定量地描述冠状动脉血管，很大程度依赖于造影图像中的血管结构识别结果，对此，提出了一种多特征模糊识别算法判别血管结构．实现过程中，首先通过图像预处理获得血管初始特征，然后利用一圆周探测器沿血管路径扫描并获取多种局部测度；在定义各种局部测度的多特征模糊子集及其隶属度函数之后，通过构造模糊识别算子准确地判别血管的端、段、分支和交叉结构．该方法在仿真血管模型和多套实际冠状动脉造影图像上获得了较好的效果，对实际图像的结构识别平均正确率达到92 。-Qualitative and quantitati
chepaidingweiyanjiu
- 本文是在以往的车牌分割算法的基础上着重介绍了一种车牌识别技术中的 字符分割算法，以及针对一种已有的字符识别算法的改进性研究。 车牌自动识别技术是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆车牌 信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理与识别的技术。 它以计算机技术、图像处理技术、模糊识别技术为基础，建立运动车辆的特征模 型，识别车辆特征，如号牌、车型、颜色等，并着重解决高速车辆图像的获取及 清晰度问题 本章是本文的绪论部分，主要介绍了车牌识别技术的应用
pcnn
- 利用pcnn，每当有一批像素对应的神经元点火，对像素值进行一次修正。第n次点火的所有神经元用矩阵B（n）表示， 已经点火的像素位置标记为‘1’，未点火的标记为‘0’。通过一个3*3的模板滑过B（n），判断若模板内的值全为‘1’或全为‘0’， 则这些像素值不进行处理，否则若模板中心的值为‘1’，则增加该位置的像素值的大小，中心值为‘0’，则减小像素值。该功能由xiugai(B,K)函数实现 Beta取负值来抑制周围的神经元点火，因为输入pcnn（X）的是模糊图像，抑制之后使处理的
rennianshibiematlab
- 可以识别模糊的人脸,也可以对图片进行图像处理，即便不是一张清楚地图像，只要经过此源代码的处理，也都可以转化成一张清楚的图像。(Blurred faces can be identified, or images can be processed by images, even if not a clear map, as long as the source code is processed, it can be transformed into a clear image.)