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ait_picmatch
- Author: Fahd Ahmad Abbasi Summary: Matches two pictures given as arguments. MATLAB Release: R13 Required Products: Image Processing Toolbox Descr iption: The function takes two images as argument and using edge detection checks whethe
基于互信息的配准程序，matlab版的
- 基于互信息的配准程序，matlab版的，内部包括测试图像为CT和ＭＲ。是老外编的，不错。, Matlab Program to find mutual information for two images stored as vectors. The images must contain 8-bit (0-255) integer pixels Requires two data vectors X,Y which must be the same length and Nx1
b-splines.rar
- 基于b样条的弹性图像配准程序 matlab实现,B-spline-based elastic image registration procedures for the realization of matlab
ColourChange
- 彩色变换：对给定的一幅RGB原始图像（如bmp格式），给出并显示该图的R、G、B单色图像，绘制R、G、B图像各自的直方图；将RGB方式转换为HIS方式，再给出并显示该图的HIS三个分量的图像。-Colour change: given an RGB on the original image (such as bmp format) and displays the map given R, G, B color image, draw R, G, B histogram of each ima
avi2bmp
- 用matlab 写的将avi电影转化成BMP图像序列，调试通过的-Avi movie to convert BMP image sequences
matlab
- matlab switch lower(type) case uniform R=a+b*randn(M,N) case uniform R= a+(b - a)*rand(M,N- switch lower(type) case uniform R=a+b*randn(M,N) case uniform R= a+(b- a)*rand(M,N
conv2_bspline
- B样条函数与图像进行卷积的matlab快速算法。-B-spline function with images fast algorithm matlab convolution.
color-segmentation--based-on-Lab
- 基于L*a*b空间的色彩分割是根据图像中色彩空间不同的颜色来确定不同色彩所在的区域从而对图像进行划分。 这种基于色彩的图像分割方法简单而且易于理解，并且在实际应用中颜色通常具有很明显的区域特征，因此这种方法在实际应用中也有很广泛的用途-Based on L* a* b color space segmentation is based on the image color space to determine the different colors in different colors
FFt
- 其中图片说明： A： 傅里叶变换后频谱图 B：陷波函数作用后的频谱图 C：经逆变换的滤波后图像，效果不是很理想 Ifft2：为验证自己的快速傅里叶变换程序的正确性，用matlab自带逆变换程序将频谱逆变换后图形，与原图相符，说明快速傅里叶变换程序正确。-One Photo caption: A: After the Fourier transform frequency spectrum diagram B: the role of Notch function, the fre
A2008
- awimg=rgb2gray(im1) tic [accum, circen, cirrad] = CircularHough_Grd(rawimg, [20 30],5,50) circen toc figure(1) imagesc(accum) axis image title( Accumulation Array from Circular Hough Transform ) figure(2) imagesc(rawimg) co
nonrigid_version10
- nonrigid_version10: Registration of two 2D images or 3D volumes both rigid and non-rigid with smooth b-spline grid without landmarks
LicensePlateRecognition
- 使用说明 使用时打开此例题目录下pic中的图片，然后依次单击按钮“转”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以实现精确的车牌定位。 具体步骤 1.24位真彩色->256色灰度图。 2.预处理:中值滤波。 3.二值化:用一个初始阈值T对图像A进行二值化得到二值化图像B。 初始阈值T的确定方法是:选择阈值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分别是最高、最低灰度值。 该阈值对不
coloredgedetection
- 基于形态学的彩色边缘检测，首先在RGB空间对原彩色图像的R，G，B三副伪彩色图像分别进行形态学边缘检测，然后对三副图像的边缘强度进行合并，采用阈值分割法提出图像的轮廓边缘。-Based on morphological edge detection of color, first of all in RGB space to the original color image of the R, G, B three pseudo-color image, respectively, morpho
suanshubianma
- 假设信源符号为{a,b,c,d}，这些符号出现的概率分别为{0.2，0.2，0.4，0.2}写出对信源符号bdadc进行算术编码和解码的过程。-Assumptions for the source symbols (a, b, c, d), the probability of emergence of these symbols were written on (0.2,0.2,0.4,0.2) bdadc source symbols for arithmetic coding and de
image
- 应用matlab或VC语言编制图像处理软件，软件功能如下： 一、实验类型 1． 读入图像，并对灰度图像或彩色图像进行显示，对彩色图像可以转化为灰度图像；（8学时） 2． 对读入的图像可以实现减小和提高图像分辨率的功能（16学时） 3． 计算灰度图像的直方图并进行显示，讨论不同图像灰度分布的直方图特征（16学时） 4． 对上述图像进行直方图均衡化处理，分析直方图均衡化的处理结果；（16学时） 5． 对给定的彩色图像，显示其R、G、B三分量图像的噪声图像及H、S、I三分量完成
color-snake
- 利用彩色蛇模型对彩色图像进行处理，即不将彩色图像分为Ｒ，Ｇ，Ｂ三个分量，而是将彩色图像视为单一簇的处理，反而会得到更好的边缘清晰度-The use of color snake model for color image processing, that is, not the color image into R, G, B three-component, but rather as a single cluster of color image processing, it will ge
matlab绘制B样条曲面代码
- B样条拟合的4种方法介绍。MATLAB运行，十分简单。效率高。(Introduction of 4 methods of B spline fitting)
2017数学建模国赛B题
- 2017年数学建模国赛B题matlab程序(2017 mathematical modeling country B problem matlab program.)
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
B-COSFIRE
- 基于matlab的裂缝检测算法，来自CSDN。可以有效识别墙体裂缝并检测参数(Crack detection algorithm based on MATLAB, from CSDN. It can effectively identify wall cracks and detect parameters)