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【图像分类】利用MATLAB HOG与SVM进行图像识别【附带MATLAB源码 2141期】.md

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简介：
本文介绍了使用MATLAB中的HOG特征和SVM算法实现图像分类的方法，并提供了完整的MATLAB代码，适合希望深入学习图像处理技术的读者参考。 在上发布的Matlab资料均附有可运行的代码，并且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图； 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改，如有需要可以联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 若有仿真咨询需求或其他服务请求（如完整代码提供、期刊或参考文献复现等），请通过平台私信博主联系； - 完整代码的提供 - 期刊或参考文献的重现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作项目

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  • 【图像分类】利用MATLAB HOG与SVM进行图像识别【附带MATLAB源码 2141期】.md
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    本文介绍了使用MATLAB中的HOG特征和SVM算法实现图像分类的方法，并提供了完整的MATLAB代码，适合希望深入学习图像处理技术的读者参考。 在上发布的Matlab资料均附有可运行的代码，并且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图； 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据提示进行相应的修改，如有需要可以联系博主寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于当前的Matlab工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果； 4. 若有仿真咨询需求或其他服务请求（如完整代码提供、期刊或参考文献复现等），请通过平台私信博主联系； - 完整代码的提供 - 期刊或参考文献的重现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作项目
     
  • 利用MATLAB进行图像SVM分类
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    本研究探讨了如何使用MATLAB平台实现基于支持向量机（SVM）的图像分类方法，通过实验验证其在不同数据集上的分类性能。 这段文字可以直接编译成功。
     
  • 【图像识别】利用Haar分类器进行五官定位的Matlab代码（附带GUI）.md
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    本Markdown文档提供了基于Haar特征和Adaboost算法实现人脸及五官检测的MATLAB代码，并配备图形用户界面(GUI)，便于操作与研究。 基于Haar分类器实现五官定位的Matlab源码及GUI设计文档。
     
  • 【图像传输】利用MATLAB的DTMF系统进行图像传输【附带Matlab源码 3471期】.md
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    本文介绍了如何使用MATLAB开发一个基于DTMF技术的图像传输系统，并提供了相关的MATLAB源代码，帮助读者理解和实现这一通信方案。适合对信号处理和通信工程感兴趣的开发者学习研究。 武动乾坤上传的资料均包含可运行代码，并经过验证可用，适合初学者使用。 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 提供有程序的运行结果效果图展示。 2、支持的Matlab版本为2019b。若在不同版本中遇到问题，请根据提示进行修改，如需进一步帮助可直接联系博主。 3、操作步骤： 第一步：将所有文件放置于当前工作的MATLAB目录下； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：运行程序直至完成并获取结果。 4、关于仿真咨询或其它服务需求，请通过博客文章中的联系方式与博主取得联络。 具体服务包括但不限于完整代码提供，期刊文献复现，Matlab定制编程及科研合作等。
     
  • 【图像重建】利用MATLAB进行正则化图像超分辨率重建【附带MATLAB源码 1882期】.md
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现基于正则化的图像超分辨率重建技术，旨在提高图像的清晰度和细节。文中包含了详细的代码示例与说明，适合对图像处理感兴趣的读者学习实践。 上发布的关于 Matlab 的资料都配有相应的代码，并且这些代码都是经过测试可以运行的，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（其他m文件），无需单独运行。 运行结果效果图也包含在内。 2. 所需Matlab版本为2019b，如果遇到问题，请根据错误提示进行修改；若无法解决，可以联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到当前的 Matlab 工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m 文件； - 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获得结果； 4. 若需要进一步的服务，可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作 图像重建相关的算法包括：ASTRA 算法、BP神经网络方法、投影法、小波变换技术、字典学习KSVD 方法进行低秩重建、主成分分析PCA 技术以及正则化去噪和离散余弦变换DCT。此外，还有卷积神经网络的超分辨率图像重建（如SCNN）、SAR 图像处理方法、OSEM 重建算法及超分辨率图像恢复技术等，还包括Zernike矩图像重建与Split Bregman 方法的应用。
     
  • 【动物辨识】利用MATLAB GUI进行动物图像特征提取与分类识别【附带Matlab源码 2540期】.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB GUI的工具箱，用于动物图像的特征提取及分类识别。内容包括详细的代码和示例数据，帮助用户掌握动物辨识技术。适用于科研、教学与个人学习。附带Matlab源码，便于读者实践操作。 代码下载：完整代码，可直接运行；运行版本推荐2014a或2019b；若遇到问题，请留言咨询博主；博主优势在于精通Matlab各领域，并且拥有丰富的项目经验可供指导交流。座右铭：行百里者，半于九十。 第一步是关注“海神之光”博主主页； 第二步是在该页面搜索相关内容并点击或回车查看所需文章。 1. Matlab软件下载与善其事，必先利其器。学习matlab时，首先要确保安装好相应的Matlab软件。 2. 学习matlab基础知识：如果遗忘了一些基础内容，请及时查阅课本加深记忆。尽管现在互联网资源丰富，但拥有一本纸质版的教材也是非常有必要的。 3. 利用网络查找知识：当前互联网非常强大，仅靠一本纸质书籍是不够的。还需要学会在网上寻找一些Matlab相关的基础知识进行学习。 4. 及时练习以避免眼高手低现象：matlab软件需要及时使用起来。在学习过程中会遇到很多小例子和问题，即使理解了这些内容也要多用matlab验证代码是否能正常运行。 5. 遇到难题请向博主求助：作为初学者遇见不会解决的问题是非常正常的。海神之光擅长路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理及语音处理等多个领域的Matlab仿真，具体问题可以私信咨询博主。
     
  • 【图像去雾】利用MATLAB进行偏振水下模糊图像去雾【附带Matlab源码 396期】.md
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    本文介绍使用MATLAB实现偏振技术在水下模糊图像去雾的应用，并提供相关代码，帮助读者理解和实践图像处理技术。 在上发布的Matlab资料都附有可运行的代码，并且经过验证确认可行，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；这些无需单独运行。 - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如果需要更多服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。 - 完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 具体技术包括但不限于： - 图像增强：同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强； - 图像去雾：直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾。
     
  • 【图像融合】利用MATLAB进行多尺度奇异值分解的图像融合【附带MATLAB源码 2040期】.md
    优质
    本文介绍了使用MATLAB实现基于多尺度奇异值分解技术的图像融合方法，并提供了相关代码，适合希望深入研究这一领域的读者参考。 【图像融合】基于MATLAB多尺度奇异值分解的图像融合方法【包含Matlab源码 2040期】
     
  • 【图像边缘检测】利用MATLAB CNN进行灰度图像边缘提取【附带Matlab源码 490期】.md
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    本篇文章介绍如何使用MATLAB结合CNN技术实现对灰度图像的边缘检测，并提供相关代码供读者参考学习。 上传的Matlab资料包含对应的代码，所有代码均可运行并经过验证确认有效，适合初学者使用。 1、压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需单独运行。 结果效果图也会一并提供。 2、所需软件版本为 Matlab 2019b。如遇到问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3、操作步骤如下： 第一步，将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步，双击打开main.m 文件； 第三步，点击运行按钮直至程序完成并显示结果。 4、关于仿真咨询或其他服务需求（如提供完整代码、复现期刊或参考文献中的内容、定制Matlab程序或者科研合作等），欢迎联系博主。 具体可提供的服务包括但不限于： - 图像边缘检测方法：Snake模型、八方向算法、CNN以及积累加权； - Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子的图像边缘检测； - Robert算子图像边缘检测 - 蚁群算法与模拟退火算法在图像处理中的应用，如蚁群聚类进行边缘检测。 - 元胞自动机应用于图像中 - 亚像素精度提升技术：插值法和基于Zernike矩的方法； - 拉普拉斯算子的图像边缘检测方法。
     
  • 【图像分割】利用MATLAB的各向异性热扩散方程进行SAR图像分割【附带Matlab源码 1879期】.md
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    本文章介绍如何使用MATLAB实现基于各向异性热扩散方程的SAR图像分割技术，并提供相关代码资源，适合研究与学习交流。 各向异性热扩散方程在图像处理领域有广泛应用，特别是在图像分割与去噪方面效果显著。图像分割是将像素根据相似属性划分为不同区域或对象的过程，在计算机视觉中至关重要。 本段落介绍了一种基于各向异性热扩散方程的快速图像分割方法。该方法首先利用像素强度和统计分布获取最优分割结果，并通过多尺度平滑处理去除斑点噪声，从而提升分割准确性和效率。 文中还提供了实现这一分割技术的Matlab代码资源。例如函数Flag=RSRADFilter(P_Class,p)用于执行图像梯度计算与迭代更新等步骤以完成多尺度平滑处理。其中landa和rou参数是控制热扩散方程行为及优化效果的关键变量。 此外，文档中还讨论了基于随机场的分割方法及其局限性，并介绍了利用非线性热扩散方程进行乘性噪声抑制的方法。尽管后者具有高精度但需要先验分布信息支持，因而实际应用受限于有监督学习条件。 作者分享了许多关于Matlab仿真的研究成果和心得体验，包括图像处理、路径规划等多个领域的研究内容。这些资源对于从事相关领域工作的科研人员和技术工程师来说非常有价值，有助于他们了解最新的技术动态并提升自身技能水平。