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基于 MATLAB/Simulink 的图像与视频处理.zip

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简介：
本资源包提供使用MATLAB/Simulink进行图像和视频处理的教程、示例代码及项目案例，适合初学者快速入门并深入研究相关技术。 基于 MATLAB/Simulink 进行图像和视频处理时，计算机视觉系统工具箱（Computer Vision System Toolbox）提供了丰富的计算视觉系统功能，用于进行计算机视觉系统的建模仿真。实验代码经过验证可以使用，并具有很高的参考价值。

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  • 基于 MATLAB/Simulink 的图像与视频处理.zip
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    本资源包提供使用MATLAB/Simulink进行图像和视频处理的教程、示例代码及项目案例，适合初学者快速入门并深入研究相关技术。 基于 MATLAB/Simulink 进行图像和视频处理时，计算机视觉系统工具箱（Computer Vision System Toolbox）提供了丰富的计算视觉系统功能，用于进行计算机视觉系统的建模仿真。实验代码经过验证可以使用，并具有很高的参考价值。
     
  • 基于Simulink的图像与视频处理（含源码及教程视频）.rar
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB Simulink的图像和视频处理解决方案，包含详细教程视频以及完整源代码，适合初学者快速上手学习。 资源内容：基于Simulink进行图像和视频处理仿真的完整源码及数据集。 代码特点： - 参数化编程，便于参数调整。 - 代码结构清晰、注释详尽。 适用对象： 该资源适用于计算机、电子信息工程以及数学等专业的大专院校学生，在课程设计、期末作业或毕业设计中使用。 作者介绍：某知名企业的资深算法工程师，拥有十年的Matlab、Python、C/C++和Java编程经验，并专注于YOLO算法仿真。擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发与应用，目标检测模型构建及优化，智能控制算法研究以及信号处理等多领域的算法仿真实验。
     
  • 第五章 Simulink视频与图像处理模块
    优质
    本章介绍Simulink在视频与图像处理中的应用，涵盖相关模块的基本操作和高级功能，指导读者实现图像滤波、边缘检测及视频流分析等任务。 Simulink视频和图像处理模块提供了丰富的工具和技术来实现对视频和图像数据的分析与操作。这些模块支持从基本的预处理任务到复杂的算法开发，包括但不限于滤波、变换、特征提取等功能。通过使用Simulink环境中的特定块集，用户可以构建高效的视觉系统模型，并进行实时仿真或代码生成以部署在各种硬件平台上。
     
  • 基于MATLAB的图像去雾工具（含GUI及视频处理）.zip
    优质
    本资源提供一个基于MATLAB开发的图像去雾工具包，内含图形用户界面(GUI)和视频处理功能，便于用户直观操作并实现高质量的图像与视频去雾效果。 在MATLAB平台上进行图像去雾处理，并配备一个人机交互的GUI界面。用户可以选择局部直方图均衡化、全局直方图均衡化和Retinex算法来优化图像质量。通过对比处理前后的图像直方图，可以评估这些方法的效果。直方图反映了图像中各灰度值在0到256之间的分布情况。信息论表明，具有均匀分布的直方图表征的信息量是最大的。
     
  • 利用Matlab与Simulink进行图像及视频处理（含源码、视频及报告）.rar
    优质
    本资源包提供使用MATLAB和Simulink进行图像及视频处理的教学材料，包括详细教程、源代码、演示视频以及项目报告，适合学习与研究。 1. 资源内容：基于Matlab和Simulink实现图像和视频处理（包含源码、教学视频及报告）。 2. 适用人群：此资源适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的大专院校学生，可用于课程设计、期末作业或毕业论文的参考资料。 3. 解压说明：为了使用本资料包，请在电脑上安装WinRAR、7zip或其他解压缩工具进行文件提取。如果没有合适的软件可自行搜索下载所需程序。 4. 使用声明：请注意，该资源仅作为学习参考，并不能满足所有个性化定制需求。读者需要具备一定的编程基础和自学能力以便于理解源码并调试解决可能出现的错误问题或添加新的功能模块修改代码等操作。由于作者目前在一家知名企业工作繁忙，因此无法提供详细的答疑服务，请大家谅解并且确认文件完整无误后使用资源。
     
  • 基于LabVIEW的视频采集与图像处理软件
    优质
    本软件是一款利用LabVIEW开发环境设计的视频采集及图像处理工具。它能够实现高效的数据采集、实时预览和多种图像处理功能，广泛应用于科研实验和工业检测等领域。 1. 实现基于LabView编程的USB摄像采集功能。 2. 包含多种图像处理程序，如灰度化、二值化及去噪等功能。 3. 使用了VAS_2014_08_F1 和 VISION_2014_F1 以及VDM 摄像采集包。这些软件包需要从官网下载后才能运行相关程序。
     
  • 基于FPGA的单路VGA视频图像处理
    优质
    本项目基于FPGA平台实现对单路VGA视频信号的实时图像处理技术研究与应用开发，包括图像增强、滤波等算法。 本资源介绍了一种基于FPGA的视频图像采集处理系统，并通过单通道VGA进行显示。该系统主要包括四个模块：视频图像采集模块、存储模块、显示模块以及相关配置电路。 在采集阶段，使用解码芯片TW2867将通过AV接口连接摄像头拍摄到的模拟信号转换为ITU-RBT656格式的数字视频信号。随后，在存储环节中选取一帧图像的有效数据并存入DDR2内存以备处理前后的缓存需求。显示模块则从内存读取图像信息，再使用ADV7123芯片将这些数据转化为模拟信号通过VGA接口在LCD显示器上展示经过处理的视频效果和原始采集的信息。
     
  • 基于PyQt5和OpenCV的多线程图像与视频处理
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    本项目利用PyQt5进行图形界面开发，并结合OpenCV实现高效的图像及视频处理功能。通过引入多线程技术优化了程序性能，提供了流畅的操作体验。 基于PyQt5和OpenCV的多线程图像（视频）处理可以实现高效的实时数据处理与显示功能。通过结合这两个库的优势，开发者能够创建出具备强大交互界面以及高效后台计算能力的应用程序。这种方法特别适用于需要同时进行大量图像或视频数据分析的任务场景中。
     
  • 《MATLAB图像与视频处理实例代码详解》
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    本书详细讲解了利用MATLAB进行图像和视频处理的技术，通过丰富的实例代码帮助读者掌握实际应用技能。 《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》这本书提供了许多关于如何使用MATLAB进行图像和视频处理的详细代码示例。通过这些实例，读者可以深入理解并掌握相关的技术应用。书中涵盖了从基础到高级的各种算法和技术，并且每个章节都包含了大量的实践练习来帮助学习者巩固所学知识。
     
  • 基于k-means算法的MATLAB代码——应用于视频篡改检测：【MATLAB】【图像/视频处理】
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    本项目利用MATLAB实现K-means聚类算法，旨在检测视频中的篡改痕迹。通过分析视频帧的颜色和纹理特征，有效识别异常区域，为数字内容的真伪验证提供技术支持。 k-means算法的Matlab代码基于多特征分析的视频篡改检测算法运行平台：MATLAB简要使用说明利用两个算法来检测视频是否经过篡改，方法1针对大范围帧间篡改（如帧删除、替换或插入）；方法2作为补充，对小范围篡改可能提供一些改进。然而，在某些情况下并没有明显改善。 **方法1:** 基于视频相关性变化的视频篡改检测算法利用了视频内容具有连续性的特点，提取出相关性变化度这一特征，并通过K-means算法识别帧异常点。 **方法2:** 基于运动矢量分析的视频篡改检测使用光流法计算运动矢量，然后将这些信息输入支持向量机（SVM）分类器进行训练。待测视频数据被导入已训练好的模型中以检测出任何可能存在的篡改点。 **代码说明** 对主要程序进行了简单说明： - ：利用相关性变化度作为特征，通过二次切比雪夫方法挑出离群点。 - : 方法1的实现部分。