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基于Matlab的图像中红色标记去除代码实现

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简介:
本项目利用MATLAB编程技术开发了一套针对图像处理的应用程序,专注于自动检测并移除图片中的红色标记或干扰物。通过优化算法,能够高效准确地改善图像质量,保留原有细节不受影响。此工具对于医学影像分析、文档净化等领域具有广泛的应用价值。 代码功能:去除图像中的红色标记。 1. 从main文件执行; 2. original文件夹中存放待处理图片,该文件夹已包含3张测试图片;result文件夹中会存储处理后的结果; 3. 处理结果不仔细看则看不出痕迹,但在高清图片放大后可以看到处理的痕迹; 4. 参数可调,在函数中自行调整。

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客服
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  • Matlab
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    本项目利用MATLAB编程技术开发了一套针对图像处理的应用程序,专注于自动检测并移除图片中的红色标记或干扰物。通过优化算法,能够高效准确地改善图像质量,保留原有细节不受影响。此工具对于医学影像分析、文档净化等领域具有广泛的应用价值。 代码功能:去除图像中的红色标记。 1. 从main文件执行; 2. original文件夹中存放待处理图片,该文件夹已包含3张测试图片;result文件夹中会存储处理后的结果; 3. 处理结果不仔细看则看不出痕迹,但在高清图片放大后可以看到处理的痕迹; 4. 参数可调,在函数中自行调整。
  • MATLAB值滤波高斯噪声
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    本代码利用MATLAB实现中值滤波算法,有效去除图像中的高斯噪声,适用于数字图像处理课程教学与实践。 我编写了一个基于MATLAB的去除图像高斯噪声的中值滤波代码,并已进行仿真测试。希望这个代码能够帮助到大家。
  • 水印 #水印(毕设)
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    本项目旨在通过Python编程语言和OpenCV库来实现图像中的文本及图案水印自动识别与去除。针对不同类型的水印干扰,采用多种算法组合优化处理效果,提高去水印效率与质量,为用户提供更纯净的图片体验。此研究工作是本科毕业设计的一部分。 有关水印去除的内容可以参考我的博客文章。数据获取方式请通过私信联系我。
  • MATLAB
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    本项目运用MATLAB编程环境,实现了对模糊不清的图片进行清晰化处理的技术研究与应用开发,旨在提高图像视觉效果和后续分析准确性。通过算法优化,有效去除图像中的雾霾影响,增强细节展现能力。 GUI图像去雾的MATLAB方法。带界面功能,支持不同算法的选择,并显示处理前后的效果图。
  • MATLAB白边输出
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    本项目介绍如何使用MATLAB编写代码来检测并裁剪掉图片四周的空白区域,最终输出无白边的新图像。通过简单易懂的算法,有效提高图像处理效率和质量。 实现MATLAB无边框输出的小程序非常简单,只需要几个函数即可完成。
  • MATLAB多种噪算法
    优质
    本项目提供了一系列在MATLAB环境下运行的图像去噪算法实现代码,旨在帮助研究人员和工程师快速测试并比较不同去噪方法的效果。 基于MATLAB的多种图像去噪代码实现。
  • Matlab融合-Haze论文与验总结
    优质
    本项目汇集了基于Matlab实现的多种图像融合及Haze去除算法,旨在提供一个全面的研究平台。包括最新图像去雾技术的论文综述和详尽的实验结果分析。 Matlab图像融合源码Haze-Removal-Project主要参考文献包括《恶劣天气下的单幅图像可见性》、《指导式滤波器的快速去雾算法在监控视频中的应用》以及《利用引导联合双边滤波器实现快速图像去雾》和《基于边界约束与上下文正则化的高效图像去雾方法》。其中,《恶劣天气下的单幅图像可见性》是一篇关于如何对视频进行快速去雾的文章,但未具体提及算法内容。何恺明之前提出的经典单幅图像去雾方法包括:(1)最大化局部对比度;(2)独立成分分析。此外,还有一些较新的研究成果值得关注。
  • BM3D噪C++
    优质
    本项目提供了一个基于BM3D算法的图像去噪C++实现代码,旨在去除噪声的同时保持图像细节。适合于研究与开发使用。 三维块匹配(BM3D)算法:它首先将图像分成一定大小的块,并根据这些图像块之间的相似性,把具有相同结构特征的二维图像块组合在一起形成一个三维数组。接着利用联合滤波技术处理这些三维数据阵列,最后通过逆变换过程,将处理后的结果重新映射回原图中以获得去噪效果良好的新图像。这种方法非常有效,在提高信噪比的同时还提供了优秀的视觉体验,并且是该领域内最经典的方法之一。
  • Matlab阴影-Xionghaizi
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    本资源提供了一段在MATLAB环境中运行的代码,旨在有效移除图像中的目标阴影部分。由Xionghaizi分享,适用于需要进行精确图像处理的研究者或开发者。 目标阴影去除的MATLAB代码可以在Math或Chinese页面之间选择。 在Math页面下: - 可以选择运算数值区间:小于10、小于20、小于50、小于100。 - 可以设置题目数量为20题、50题或100题。 - 运算可以涉及两个数字、三个数字或四个数字的组合。 - 支持加减乘除算法,能够自动生成题目并显示答案。 在Chinese页面下: - 用户可以选择需要补全的是古诗前句还是后句。 - 可以设置生成古诗题目的数量。 - 代码可以自动产生题目,并提供相应的参考答案。 Math页面下的GenerateTest回调函数如下: ```matlab function GenerateTestButtonPushed(app,event) global data1; global data2; % 在data1中存储随机数 data1 = zeros(str2num(app.QuantityDropDown.Value), str2num(app.NumbersDropDown.Value)); for countquan = 1:str2num(app.QuantityDropDown.Value) for countnumb = 1:str2num(app.NumbersDropDown.Value) % 这里需要根据具体需求添加生成随机数及运算的代码 end end end ``` 以上是MATLAB中用于生成数学题目和古诗补全题目的功能描述。
  • 暗原雾改进算法MATLAB
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    本段MATLAB代码提供了一种针对暗原色方法的图像去雾技术改进方案,有效提升了雾霾天气下图像清晰度和视觉效果。 此MATLAB算法能够很好地通过暗原色先验实现图像去雾功能,并在设置容差后改进了天空部分失真的不足,从而达到了很好的图像去雾效果。