Advertisement

MATLAB R2016a对数字图像处理算法的分析与应用。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
MATLAB R2016a版本中提供的数字图像处理算法分析以及其具体实施方案的探讨。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB R2016a的数字图像处理算法研究与实现
    优质
    本研究利用MATLAB R2016a软件平台，深入探讨并实现了多种数字图像处理算法，包括但不限于图像增强、复原和压缩技术，为实际应用提供了有效的解决方案。 MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现
     
  • Matlab中的数字图像处理与图像分割算法代码
    优质
    本资源提供一系列基于MATLAB的数字图像处理及图像分割算法实现代码，涵盖多种技术应用实例，适用于科研和工程实践。 本次试验主要对图像进行分割处理，通过算法检测并提取图像内容的边缘。
     
  • 数字图像处理与图像分割（MATLAB）
    优质
    《数字图像处理与图像分割(MATLAB版)》一书深入浅出地介绍了使用MATLAB进行数字图像处理和图像分割的基础知识、关键技术及应用案例。 基于MATLAB的图像分割处理使用了测试图片lena，并生成了相关的运行结果图片，在MATLAB 2014a环境下完美运行通过。
     
  • 数字图像处理中MATLAB的应用
    优质
    《数字图像处理中MATLAB的应用》一书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB软件进行数字图像处理。书中涵盖了从基础理论到高级技术的各种算法和实现方法，是学习数字图像处理技术的理想教材与参考手册。 本段落介绍了MATLAB在图像处理中的基本应用。
     
  • 开运算与闭运算——数字图像处理中的MATLAB应用
    优质
    本教程深入讲解了数字图像处理中开运算和闭运算的概念及应用，并通过实例展示了如何使用MATLAB实现这些技术。 开运算是指先进行腐蚀操作再进行膨胀操作的过程。它能够消除细小物体、在纤细点处分离物体，并且在平滑较大物体的边界时不明显改变其面积。开运算可以定义为：
     
  • 数字图像处理 | Matlab 实验：无损编码与压缩算法在数字图像中的应用
    优质
    本实验探讨了Matlab环境下无损编码与压缩算法在数字图像处理中的实现及效果分析，旨在提升图像数据存储和传输效率。 问题1：实现行程编码压缩算法，并计算原图与压缩后图像的尺寸大小，然后计算并比较分析其压缩率。 问题2：实现哈夫曼压缩算法，并同样地计算原图与经过该方法处理后的图片文件大小，之后进行相应的压缩比率对比和分析。
     
  • 《MATLAB R2016a 数字图像处理算法解析及应用》【杨文茵、徐丽新著】附带资源包（含源码、样章和彩图）
    优质
    本书由杨文茵与徐丽新合著，深入解析了MATLAB R2016a在数字图像处理中的算法原理及其应用，并提供丰富的源代码、样章及彩色插图供读者学习参考。 《MATLAB R2016a数字图像处理算法分析与实现》是“精通MATLAB”系列丛书之一，基于MATLAB R2016a平台编写，通过超过200个典型示例详细介绍如何利用该软件进行数字图像处理的算法分析和实现。本书注重实用性，并提供了所有程序源代码以供读者参考。 以下是“精通MATLAB”系列的部分书目： - MATLAB 8.X实战指南 - 数字图像处理高级应用——基于MATLAB和CUDA的实现（第2版） - MATLAB通信系统建模与仿真（第2版） - MATLAB R2015a数字图像处理 - MATLAB R2015b数学建模 - MATLAB R2015a小波分析 - MATLAB R2015b神经网络技术 - MATLAB R2015b最优化计算 - MATLAB R2015b概率与数理统计 - MATLAB R2015b数值计算方法 - MATLAB R2016a智能计算案例解析（共25例） - MATLAB R2016a在电子信息工程中仿真案例分析 - MATLAB R2016a神经网络设计与应用案例解析（共28例） - MATLAB R2016a通信系统建模与仿真实验（含28个实例） - MATLAB R2016a控制系统设计与仿真实验（包含35个示例）
     
  • 图像分割在数字图像处理中的应用
    优质
    图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它通过将图像划分为多个有意义的部分来识别和描述场景。此技术广泛应用于医学影像分析、计算机视觉及视频监控等多个领域，对于提升图像理解与模式识别的精确性至关重要。 数字图像处理中的图像分割是一个重要的步骤。它涉及将一幅图像划分为多个有意义的区域或对象，以便进一步分析和理解每个部分的信息。这个过程在计算机视觉、模式识别等领域有着广泛的应用，如医学影像分析、遥感图像解析等。通过有效的图像分割技术，可以提高后续特征提取与模式识别任务的效果和效率。 重写后的文字已经去除了原文中可能存在的联系方式及链接信息，并保留了原意。
     
  • 含粘连字符分离的SVM算法在图像处理中的应用分析
    优质
    本研究探讨了包含粘连字符识别与分离功能的支持向量机(SVM)算法，在图像处理领域特别是文字识别任务中的应用效果和优化策略。 这是我多年研究验证码所收集整理的资料及研究成果，其中包括大量源代码以及可以直接使用的软件。此外，在解决带粘连字符分割这一难题上也进行了深入分析，并采用了SVM算法进行图形处理的研究。