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MATLAB进行阴影提取。

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简介：
通过采用MATLAB工具，并结合微分数学形态学算法，成功地提取了图像中的阴影区域。 提取出的阴影特征能够有效地与原始影像数据进行对比匹配，从而实现较为精确的对应关系。

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  • MATLAB中的阴影提取
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    本文章介绍了在MATLAB中进行图像处理时如何有效提取和分析阴影区域的技术与方法，涵盖算法实现及应用示例。 利用MATLAB工具，运用微分数学形态学算法可以有效提取阴影，并且提取结果能够较好地与原图像进行匹配。
     
  • 阴影去除与检测_matlab_shadow-removal.zip_removal_阴影_阴影检测matlab
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    本资源提供了一套用于图像处理中阴影去除与检测的MATLAB工具包。通过先进的算法，有效分离并移除图像中的阴影部分，适用于科研和工程应用。包含详细注释的代码有助于用户深入理解技术细节，并灵活应用于多种场景需求。 这段文字全面介绍了阴影检测算法以及如何去除阴影的算法，涵盖了该领域的所有知识点。
     
  • 利用Matlab进行焊缝提取
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    本研究介绍了一种基于MATLAB的先进算法，用于高效准确地从复杂背景中自动识别和提取焊缝图像。该方法结合了先进的图像处理技术和机器学习技术，以提高焊接质量检测效率与精度。 焊缝提取采用图像处理与背景分割技术实现。首先将焊缝图像转换为灰度图，并使用Canny边缘检测算法来识别焊缝的边缘特征。随后对边缘进行腐蚀与膨胀操作，以减少不必要的细节信息。接着连接处理后的边缘形成封闭区域，并填充该区域使其变为白色，然后通过点乘运算将其与原始图像结合，从而完成焊缝提取。 具体步骤如下： 1. 焊缝图像 2. 转换为灰度图 3. 边缘特征提取 4. 前景对象识别（去除背景干扰） 5. 移除小尺寸物体（使用bwareaopen函数，该函数在MATLAB中用于删除面积小于指定值的二值图像中的对象，默认情况下采用8邻域连接方式） 6. 腐蚀与膨胀处理 7. 填充封闭区域为白色 8. 提取焊缝 其中，在进行前景提取时，有时会通过减少不必要的背景信息来提升边缘检测的效果。通常将目标物体之外的像素值设为0以优化图像分割质量。
     
  • 在MATLAB中对两个向量间区域进行阴影处理的两条曲线间的阴影区域
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    本文章介绍了如何使用MATLAB绘制并填充两条向量曲线之间的阴影区域，适用于数据可视化和分析。 在MATLAB编程环境中，数据可视化是一个常见的需求，其中一种常用的方法是展示两个函数或向量之间的区域关系。标题“两条曲线之间的阴影区域：对两向量间区域进行阴影处理的MATLAB例程”描述了一个程序，它可以帮助用户直观地表示这两个对象的关系或者差异。 理解向量的概念对于使用此功能至关重要。在二维空间中，一个向量通常由两个分量（x和y）组成，并且可以代表方向和大小。在这个例子中，两个向量可能分别反映了某种物理或数学函数的不同条件下的值变化情况。 为了实现阴影效果，MATLAB提供了多种绘图函数，如`plot`用于绘制数据点连接线的图形、以及`fill`或`fill_between`来填充区域。用户需要提供定义边界所需的两个向量及其对应的水平坐标（通常是时间、距离或其他自变量）。 使用这个例程时，可以指定以下参数： 1. **向量**：定义阴影边界的两个向量，每个都是长度相等的一维数组。 2. **水平坐标**：与这两个向量相对应的x轴值，通常是一个同样长度的数组。 3. **填充颜色**：预设的颜色名称（如red、blue）或RGB代码（例如[0 1 0]代表绿色）。 4. **透明度级别**：一个介于0和1之间的浮点数，用于调整阴影效果的不透明程度。 程序执行后生成的图形会清楚地展示两个向量间的区域，并通过阴影来增强视觉对比。这对于数据分析、科学研究以及教学演示都非常有帮助。 在提供的压缩文件`jbfill.zip`中，可能包含了实现这一功能所需的MATLAB代码文件（如`.m`文件）。用户可以解压并运行这些文件以根据自己的需求调整参数和观察不同的效果，并通过研究此例程的源码进一步学习MATLAB中的图形绘制与向量操作技巧。
     
  • 边缘提取Matlab代码-ShadowDetection：ECCV2010论文中的阴影检测方法的MATLAB实现
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    本项目为ECCV 2010论文中提出的阴影检测算法提供了一个基于MATLAB的实现，专注于图像处理领域中复杂的边缘提取与分析。 边缘提取的MATLAB代码使用了J.-F. Lalonde、A.A.Efros 和 S.G.Narasimhan 在2010年欧洲计算机视觉会议上发表的文章中描述的方法，从单张图像中检测阴影。如果您在工作中使用此代码，请引用该文章。 **入门** - 安装所需的软件包并进行编译； - 进入mycode目录后运行：$setPath $demoShadowDetection； - 程序计算时应显示结果。 祝您愉快！ **更改输入图像** 如果需要将代码应用于自己的图片，请按照以下步骤操作： 1. 将您的图片复制到img文件夹（扩展名为.jpg）; 2. 修改imgName变量，使用新的文件名但保留.jpg的后缀； 3. 若仅检测地面上的阴影，则执行如下子步骤： - 计算地面概率图（例如通过“几何上下文”方法进行计算）； - 将得到的概率图另存为.mat格式文件中的groundProb变量； - 保存包含groundProb变量的.mat文件至img目录，然后将其重命名为-groundProb.mat。 在程序运行过程中，请仔细观察输出信息以确保没有错误。
     
  • 利用MATLAB进行红细胞提取
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    本研究采用MATLAB图像处理技术，致力于高效准确地从显微镜图片中自动提取和分析红细胞，以期为血液学研究提供新的工具和技术支持。 使用MATLAB工具对血液图片进行处理，完成图像分割并提取血液细胞的形态特征。通过识别红色边界矩形，在原图上框选出血液区域。如有问题，请发送邮件联系。
     
  • OpenGL阴影贴图：一种实用且流行的投影阴影方法
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    本篇文章介绍了OpenGL阴影贴图技术，这是一种广泛应用于3D图形渲染中的高效投影阴影生成方案。 阴影贴图是投射阴影的一种非常实用且流行的方法。虽然它可能不像光线体积那样精确（并且通常会伴随一些讨厌的伪影），但它的实现相对简单，并且可以在各种情况下使用，同时享有强大的硬件支持。 阴影贴图基于一个简洁的想法：光无法看到的事物都在阴影中。换句话说，如果对象A阻挡了光照向对象B，则等同于光线“看不到”对象B。
     
  • 使用GDAL进行遥感影像单波段批量提取_GDAL提取波段_单波段提取_遥感影像处理
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    本教程介绍如何利用GDAL库高效地从大量遥感影像中提取特定单波段数据，适用于遥感数据分析与处理。 利用GDAL批量提取遥感影像中的单波段，并附带打包代码。
     
  • 利用MATLAB进行图像数据提取
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