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张强提供的《精通MATLAB图像处理》的配套源代码。

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简介:
《精通MATLAB图像处理 第2版》深刻结合了实际案例,以实用性为核心,详细阐述了MATLAB的图像处理技术。首先,本书对图像处理的基础理论进行了概述,随后则着重介绍了如何运用MATLAB图像处理工具箱,并提供了海量的实例以及丰富的综合实战应用。该书结构分为“MATLAB入门篇”、“图像处理精通篇”和“综合实战篇”三个部分。“MATLAB入门篇”主要涵盖MATLAB软件的基本操作、运算、程序设计以及图形绘制等内容;“图像处理精通篇”则深入探讨了图像处理的主要方面,包括图像的运算、变换、增强、分析、复原、形态学操作以及彩色图像处理等技术;而“综合实战篇”则通过大量的实例,说明了如何利用MATLAB来分析和解决实际的图像处理问题,例如图像重构、增强、配准、去模糊、分割、特征提取、空间变换以及大数据图像处理等典型应用场景。本书的最大亮点在于其案例的丰富性:对于提及MATLAB实现功能的图像处理功能,书中都配有120余个实例进行详细讲解,读者可以按照例题的一步一步学习,从而理解图像处理的基本原理并掌握使用MATLAB解决相关问题的有效方法。《精通MATLAB图像处理 第2版》适用于从事信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程、地球物理学、生物医学工程、遥感以及自动化等专业的本科生和研究生作为辅助教材和参考书,同时也适合相关工程技术人员进行参考。

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客服
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  • MATLAB》(作者)一书
    优质
    本书《精通MATLAB图像处理》提供了全面且实用的MATLAB图像处理技术讲解,并附有丰富的示例和详细的注释。该简介主要针对书中所涵盖的所有算法与案例的源代码,旨在帮助读者深入理解和应用这些技术。这些源代码是学习、实践及研究的重要资源,适用于学生、工程师以及专业研究人员。 《精通MATLAB图像处理 第2版》这本书紧密结合实例,并以实用为目标来讲述如何使用MATLAB进行图像处理技术的应用。在简要介绍基础理论之后,重点讲解了应用MATLAB的图像处理工具箱的方法,并提供了大量的实际案例和综合实战应用。 该书由三个部分组成:MATLAB入门篇、图像处理精通篇以及综合实战篇。其中: - MATLAB入门篇涵盖了对MATLAB软件的基本了解,包括基本运算、编程设计及图形绘制技巧。 - 图像处理精通篇详细介绍了各种核心的图像处理内容,比如图像操作与变换、增强和分析技术、复原方法等,并特别强调了形态学操作以及彩色图像处理的应用。 - 综合实战篇则通过一系列具体的综合实例来展示如何利用MATLAB解决实际中的复杂问题。这些例子涵盖了从简单的图像重构到复杂的特征提取等多个方面,包括去模糊化、分割和空间变换等内容。 《精通MATLAB图像处理 第2版》的一大亮点在于其丰富的示例支持:书中包含超过120个详细的实例来帮助读者深入理解每项技术背后的原理,并掌握如何使用MATLAB解决实际的图像处理挑战。这本书适合于信号与信息处理、计算机科学与技术、通信工程等多个领域的本科生和研究生作为辅助教材或参考资料,同时也非常适合相关行业的技术人员参考学习。
  • Matlab幂律变换-基于Matlab: 本仓库基础Matlab...
    优质
    该仓库提供了使用Matlab进行图像处理的基础代码,特别是针对幂律变换的应用。适合学习和研究图像增强技术。 该存储库包含我在“使用Matlab进行数字图像处理”课程中的练习代码文件。我已经添加了所有作业和实验室的matlab代码文件。请注意,由于没有适当组织这些文件,可能看起来有些混乱,请您理解。 您可以从存储库中下载所需的代码,并参考以下主题: 1. 如何在Matlab中读取图像和视频文件。 2. 使用Matlab进行位平面切片。 3. 使用Matlab进行图像过滤(包括低通滤波、Canny滤波、Prewitt滤波、Sobel滤波及Robert滤波)。 4. 中值过滤器应用示例。 5. Matlab中的幂律变换定律实现代码。 6. 如何在Matlab中生成负片效果。 7. 对数转换定律的Matlab实现方法。 8. 利用Matlab进行对比度拉伸操作。 9. 图像边界检测算法(使用Matlab)实例展示。 10. Matlab中的图像膨胀和侵蚀技术。 尽管一些文件名具有描述性,但您可能需要研究存储库以找到所需的代码。
  • 经典算法(MATLAB版)指南资料》
    优质
    本书为《图像处理经典算法(MATLAB版)精通指南》一书提供了丰富的配套学习资源和实践案例,帮助读者深入理解和掌握图像处理领域的核心技术和方法。 《精通图像处理经典算法(MATLAB版)》配套资料包含书中的所有代码。
  • 免费MATLAB项目及完整
    优质
    本资源提供一系列基于MATLAB的图像处理项目与完整源代码,涵盖多种算法实现和应用案例,适合学习参考。 背景图像处理技术在现代科技领域扮演着重要角色,并被广泛应用于医学影像、遥感监测、工业检测、安防监控及计算机视觉等多个行业。随着硬件性能的提升与算法的进步,图像处理技术得到了迅速的发展。MATLAB作为一种强大的数学计算和编程环境,拥有丰富的工具箱支持图像处理研究和应用开发。 本项目的目标是利用MATLAB平台创建一套完整的图像处理系统,通过执行预处理、特征提取、分类及识别等操作来实现对图像信息的有效分析与应用。具体目标包括:实现图像的读取、显示以及保存功能;进行去噪、增强和其他必要的预处理步骤;从图像中抽取关键特征用于后续分类和识别任务;设计并实施多种图像处理算法,并对其性能进行全面评估。通过实际应用场景案例展示,验证该系统的实用性和有效性。
  • Matlab——去噪、边缘增
    优质
    本项目提供一系列基于Matlab的图像处理代码,涵盖了图像去噪、边缘增强及特征提取等核心功能,旨在帮助用户优化和分析数字图像。 本资源提供Matlab图像处理程序,包括去噪、边缘增强及边缘提取功能。这些程序以.m文件形式呈现,并可以直接运行。不过,请注意该资源并未包含图片素材,使用者需要自行准备待处理的图片。
  • MATLAB(升级版)
    优质
    本资源为《MATLAB精通(升级版)》一书的官方配套源代码,包含书中所有案例及习题解答,助力读者深入理解和掌握MATLAB编程技巧。 《精通MATLAB(升级版)》一书的随书源码已提供给大家使用。
  • 模糊MATLAB-MATLAB: MATLAB
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    本资源提供一系列用于在MATLAB中处理图像模糊问题的代码示例和解决方案,帮助用户掌握图像清晰化技术。 在MATLAB提示符下执行以下命令: ```matlab h = imshow(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); info = imfinfo(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); imageinfo(h, info); ``` 这一步非常重要,因为在MATLAB中使用某些函数时需要转换图像类。例如,在这种情况下: 输入图像的类别为:uint8 尺寸为:256x256x3 --> 彩色图像 在进行颜色图处理之前,必须将其转换为灰度图像: --> 尺寸变为 256x256 --> 这依赖于 `color2gray.m` 文件。您需要将这个文件添加到MATLAB的路径中。 下载并安装 `export_fig.m`: 如果输入图像是RGB格式,需转换为灰度图像后进行颜色处理部分。 转换 color2gray.m: Fuzzy c-means 部分的依赖关系 存储库:(注释原文有提及但未提供具体链接) 重要的代码观察点包括: - `m_color.m` 文件中聚类数是相关的重要参数。 例如,不同的集群数量会产生不同效果: 集群 = 9 集群 = 8 集群 = 7 集群 = 5
  • 数字MATLAB版·第二版)
    优质
    《数字图像处理(MATLAB版·第二版)》一书提供了丰富的教学资源和实践案例。本链接包含该教材的所有配套源代码及示例图片,旨在帮助读者深入理解和应用书中知识,提升编程技能与图像处理能力。 电子工业出版社出版的《数字图像处理(MATLAB版)》第二版包含相关的m文件源码和原图片。
  • Matlab版数字资料(含片与
    优质
    本资料为《数字图像处理》课程的Matlab版本配套资源,包含大量练习题的解答、示例图片及完整的源代码,便于学习和实践。 冈萨雷斯数字图像处理MATLAB版配套资料包含图片和源码。
  • 冈萨雷斯《数字》(MATLAB版) (第二版)
    优质
    本书为冈萨雷斯所著《数字图像处理》(MATLAB版)第二版的配套资源,包含大量用于学习和实践的源代码。 registered_dipum_toolbox_2.0.1是冈萨雷斯《数字图像处理》第二版的配套源码MATLAB文件,包含真正的源代码。