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该文件包含使用MATLAB进行变化检测的代码实现。

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简介：
通过使用MATLAB进行变化检测，可以对不同时期的遥感数据进行量化分析，从而精确地识别和阐明地表随时间推移所呈现出的特征以及相关的动态过程。遥感变化检测本质上是一个系统性的流程，其目标在于明确并评估各种地理现象在时间维度上的变化情况。具体而言，这种方法关注于遥感图像的瞬时视场中，地表特征由于时间流逝而产生的光谱响应差异，从而区分两个不同时期的影像像元。

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  • MATLAB实现的变化检测代码包RAR版
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    本代码包提供了一系列基于MATLAB的变化检测算法实现，适用于遥感图像分析等领域，支持安装与运行多种变化检测模型。 变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析并确定地表变化特征与过程的技术；它也是一个用于识别各种地表现象随时间发生变化的过程的方法；此外，通过比较两个时期影像像元光谱响应的变化，可以揭示遥感瞬时视场中地表特征的时间演变。在MATLAB环境中实现这一技术能够提供强大的工具来分析和理解这些变化。
     
  • 该文件夹包含SST变换的Matlab代码
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    本文件夹收录了用于实现SST（Sure-Shot Transform）变换的Matlab编程代码。这些资源对于进行信号处理和数据分析的研究人员非常有用。 该文件夹内包含SST变换的matlab代码，已亲测可用。程序为同步压缩变换，能够运行，并对时频分析有较好的处理效果。
     
  • MATLAB中使用霍夫变换进行圆检测的文件
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    本文件介绍在MATLAB环境中利用霍夫变换实现图像中的圆形物体自动检测的技术方法和代码示例。适合需要处理图形识别任务的研究者和技术人员参考学习。 通过将图像信息转换到参数空间，并设定相关参数后，可以获取图像的圆心坐标和半径。
     
  • 在Matlab中使用霍夫变换检测圆和直线-包含代码的RAR文件
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    本资源提供了一套基于MATLAB实现霍夫变换检测圆形与直线的完整代码及示例数据。通过RAR压缩包形式分享，便于使用者快速上手实验与学习相关图像处理技术。 在Matlab中使用霍夫变换方法检测圆和直线。该资源包含了一个用于自动生成圆的功能，并附带一个名为Figure5.jpg的示例图像。通过此方法可以有效识别图像中的圆形和直线元素。其中包含了用霍夫曼方法检测圆、直线的相关代码及文件，适合进行相关研究或学习使用。
     
  • 使用MATLAB进行霍夫变换圆检测_MATLAB源码
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    本资源提供了一段用于在图像中识别圆形物体的MATLAB代码，通过实现霍夫变换算法，自动检测并标记给定图像中的所有圆形元素。适合从事计算机视觉研究或应用开发的技术人员参考使用。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：matlab进行霍夫变换检测圆_matlab源码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系原作者获取指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 基于MATLAB的异常检测代码-使用变分自编码器(VAE)进行瑕疵检测
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    本项目采用MATLAB开发，利用变分自编码器（VAE）实现图像中的异常和瑕疵自动检测。通过深度学习技术有效识别产品缺陷。 在化学材料、衣物和食品材料的运输检查过程中，检测正常产品中的缺陷和杂质至关重要。这里提供了一种使用可变自动编码器（VAE）而非传统自编码器（CAE）进行异常检测的方法，并仅基于图像训练模型。 通过这种方法，可以学习如何利用潜在空间的概率分布来识别并定位产品的瑕疵。在演示中，您可以找到两个示例文件：EN_VAE_Anomalydetection.mlx和JP_VAE_Anomalydetection.mlx，它们分别展示了使用英语和日语进行VAE训练的具体步骤。 该方法基于自动编码变数贝叶斯[2013]的研究成果，由DiederikPKingma与MaxWelling提出。此代码适用于MATLAB R2019b及以上版本的用户。
     
  • 利用霍夫变换进行直线检测的MATLAB代码
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    本简介提供了一段基于MATLAB编程环境实现的代码，用于演示如何使用霍夫变换技术来检测图像中的直线特征。此方法广泛应用于计算机视觉领域，特别适合处理边缘检测后的数据以识别特定方向和长度的线段结构。 基于Hough变换的直线检测MATLAB代码，可以直接运行而无需额外配置。
     
  • MATLAB中的变化检测代码
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    本段代码展示了如何使用MATLAB进行图像或数据序列间的变化检测，适用于遥感、计算机视觉等领域。 有三种代码可以作为学习遥感图像变化检测的入门资料。
     
  • 基于ExtremeEdge的瑕疵检测-MATLAB代码: 使用MATLAB进行缺陷检测的代码示例...
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的瑕疵检测解决方案，采用ExtremeEdge框架，包含详细的缺陷检测算法与案例，适用于工业视觉系统。 瑕疵检测代码-Matlab缺陷检测Matlab代码用于基于ExtremeEdge的缺陷检测，如ZouhirWakaf和HamidA.Jalab（2016）的文章所述：《基于缺陷区域直方图极端边缘的缺陷检测》，发表于沙特国王大学学报-计算机与信息科学。DOI: 10.1016/j.jksuci.2016.11.001。
     
  • MATLAB代码续行 - reaction_diffusion_pattern_formation: 该文件夹包含我的本科毕业论文代码...
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    本文件夹收录了作者为撰写本科毕业论文而编写的MATLAB代码，专注于通过反应扩散机制探索图案形成过程。 该文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。其中schnackenberg_final.edp是一个FreeFEM++文件，它实现了Schnackenberg反应扩散系统，并采用分数步长法进行时间推进。随后利用时间推进后的最终稳态作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件，在这种情况下解决方案迅速收敛且能够确认已达到稳定状态。 我还编写了一些MATLAB脚本用于对来自schnackenberg_final.edp文件中的雅可比矩阵（J）实施对角化处理。其中，JStar是基于对称适应性基础上计算出的雅可比行列式；而RMatrix则构建了一个矩阵R使得 JSTAR=RJR 成立，以实现向对称适应基础转换的目的。 为了建立这个矩阵 R，我们需要应用一些群表示理论的知识。对于更详细的解释，请参阅“在存在对称性情况下的数值连续和分叉（2014）.pdf”文档；该论文曾在班加罗尔TIFR-CAM的2014年有限元会议计算PDE会议上进行过介绍。