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图像处理的经典算法，使用Matlab程序实现。

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简介：
该图像处理课程教材所搭配的MATLAB程序，能够帮助学习者深入掌握图像处理的根基知识，并迅速提升在MATLAB软件上的应用技能。

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  • MATLAB中的经典图像处理算法程序
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    本资源包含MATLAB实现的经典图像处理算法源代码，涵盖滤波、边缘检测、形态学操作等多个领域，适合学习与研究使用。 图像处理课本配套的MATLAB程序可以帮助学习者掌握图像处理的基本知识，并快速熟练地应用MATLAB。
     
  • C/C++ 数字图像处理的经典算法与实现
    优质
    本书深入浅出地介绍了使用C/C++进行数字图像处理的经典算法及其编程实现方法，涵盖滤波、边缘检测、形态学操作等关键技术。 这段文字介绍了经典的图像处理算法及其原理，并提供了实用的打包代码。非常有用。
     
  • 经典细化算法在图像处理中的应用（MATLAB）
    优质
    本研究探讨了经典细化算法在图像处理领域的应用，并利用MATLAB进行实验分析，旨在展示细化算法对二值图像骨架提取的效果与优化。 包括EucilideanSkeleton在内的三种经典细化算法。
     
  • 掌握图像处理经典算法的MATLAB版本
    优质
    本书通过详细讲解和实例演示了如何使用MATLAB实现图像处理中的经典算法，适合初学者及进阶读者学习参考。 掌握图像处理的经典算法及其MATLAB实现，并获得高清晰的PDF文档及源代码，有助于深入理解图像处理技术。
     
  • MATLAB经典算法实例程序
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    本书汇集了众多基于MATLAB的经典算法实例程序，旨在通过具体的应用场景帮助读者深入理解并掌握算法设计与实现。 可以先看一下MATLAB经典算法的程序案例是否需要下载。
     
  • 基于MATLAB的多个经典图像处理实例实现（含源码和图像）.rar
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    本资源包含使用MATLAB实现的经典图像处理案例，附带完整源代码及所需图像数据，适合学习与实践。 资源内容包括基于MATLAB实现的33个常用图像处理应用案例（包含完整源码、图像集及程序运行说明）。这些代码具有参数化编程的特点，并且参数易于调整，编程思路清晰，注释详尽。 该资源适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业以及毕业设计中的使用。作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作超过十年，精通MATLAB、Python、C/C++及Java等多种语言，并且擅长于YOLO算法仿真以及其他多种领域的算法仿真实验，如计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法等。 如果有更多关于仿真源码和数据集的需求，可以进一步询问作者。
     
  • 《图像处理经典算法（MATLAB版）精通指南配套资料》
    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。
     
  • 经典的SVM算法Matlab程序
    优质
    本程序提供经典支持向量机(SVM)算法的Matlab实现，适用于模式识别与分类问题，包含数据预处理和模型训练功能。 经典SVM算法的MATLAB程序适用于各种利用MATLAB对数据进行支持向量机仿真的实验。这段描述表明该程序可以用于多个基于MATLAB的数据仿真场景中，特别是在实施和支持向量机相关的研究与开发工作中非常有用。
     
  • 《VC++数字图像处理中图像复原的典型算法与实现》
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    本书深入探讨了在VC++环境下进行数字图像处理时，常用的图像复原技术及其实现方法，涵盖了一系列典型的算法案例和应用。 人民邮电出版社出版的《精通Visual C++数字图像处理典型算法及实现》一书第11章包含源代码。
     
  • 基于神经网络与BM3D的经典算法的图像处理方法
    优质
    本研究结合神经网络和BM3D技术，提出了一种先进的图像处理方案，旨在优化图像质量，提升细节表现力及降噪效果。 BM3D基于神经网络的图像处理技术通过将传统的BM3D算法转化为卷积神经网络（CNN）结构——即所谓的BM3D-Net，来提升图像质量。这一转化过程包括“提取”和“聚合”层的设计，以模拟原始BM3D中的块匹配阶段。这种新方法适用于三种去噪任务：灰度图像去噪、彩色图像降噪以及深度图去噪。 在图像分析领域，去除噪声是预处理步骤的重要组成部分。目前的图像去噪技术主要分为两类——传统的方法和基于学习的方法。前者包括空间滤波技术和小波变换基础上的收缩函数法；后者则涉及自然图像先验知识的应用、字典学习以及深度学习网络等。 BM3D-Net采用五层结构，依次为卷积层、非线性变换层（提取过程）、再是卷积层及最后的聚合层。要运行该软件，用户需要打开MATLAB 2016a或更新版本，并进入项目目录中执行名为file-to-run的.m文件以启动程序。此操作将自动加载所有必需的文件和目录，随后可以选择进行训练比较或是查看最终结果选项。