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Matlab实现图像压缩与重构步骤
① 对图像进行小波分解，得到第一层分解的低频系数和高频系数。
② 保留低频系数，对高频系数进行基于神经网络的矢量量化编码，达到压缩。
③ 根据码书以w还原高频系数
④ 根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像
-Matlab realization image compression and the heavy
construction step (1) pair of picture carries on the wavelet to
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用于检测3D血管图像的分叉点的一个程序，文件夹内还有说明文档，详细介绍了该程序的算法。是用itk库做的一个通用模板类，还有例子。- Branches of tubular structures (vasculature, trachea, neuron, etc.) in medical images are critical for the topology of these
structures. In many applications,
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图像处理，运用计算机对图像数据进行的各种运算。一般包括预处理、图像恢复、图像增强、图像配准、图像分割、采样、量化、图像分类和图像压缩等。1-Image processing, image data use computer to all kinds of operations. General including pretreatment, image restoration, image enhancement, image registration, image segmentation,
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二维图像信号的去噪步骤：
（1）二维图像信号的小波分解。选择合适的小波与恰当的分解层次N，并对待压缩的二维图像信号进行N层分解计算。
（2）对分解后的每一层高频系数，选择一个恰当的阈值，并对该层高频系数进行软阈值量化处理。
（3）二维图像信号的小波重构。用小波分解后的第N层近似（低频系数）和经过阈值量化处理后的各层细节（高频系数），对二维信号进行小波重构。-Two-dimensional image signal denoising steps: (1) two-dimensiona
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lena图像的量化，包括简单量化，以及利用lloydmax进行量化，运行通过！-lena image quantification, including simple to quantify, and the use of lloydmax quantified, run through!
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基于内容的图像检索技术的关键在于特征提取，是利用图像的颜色、形状、纹理、轮廓、对象的空间关系等客观独立的存在于图像中的基本视觉特征作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按相似度匹配进行检索。综合国内外研究现状，可将基于内容的图像检索技术分为如下几种类型:基于颜色特征的检索、基于纹理特征的检索、基于形状及区域的检索、基于空间约束关系的检索。-Based on comparing various affine invariant regional basis, selection of
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平面色谱图像分析软件源码，用于定量分析平面色谱图像。-The sourcecode of a planar chromatography image analysis software which able to do quantification.
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quantification image compression
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基于Lloyd算法的图像色彩量化实现，支持RGB格式的图像色彩量化-Lloyd algorithm-based quantification of image color, image format supports RGB color quantization
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像面数据离散化处理，连续像变换成像元数字图像，matlab环境，直接可用-Image processing, image processing, continuous image transform imaging, digital image, matlab environment, can be used directly
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本程序是用MATLAB编写的，有关图像处理中图像的采样、量化、均衡、滤波等处理-This procedure is to use MATLAB, connected with the image of the image processing such as sampling, quantification, balanced, filtering processing
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