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MATLAB课程设计源代码（肺实质提取）

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的课程设计方案及源代码，专注于医学图像处理中的肺部实质区域自动提取技术。 MATLAB课程设计源代码（肺实质的提取），专为课程设计打造！

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  • MATLAB课程设计源代码（肺实质提取）
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    本项目提供了一套基于MATLAB的课程设计方案及源代码，专注于医学图像处理中的肺部实质区域自动提取技术。 MATLAB课程设计源代码（肺实质的提取），专为课程设计打造！
     
  • Matlab肺实质分割提取-BrainSegmentation.tar
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    该资源包包含使用MATLAB进行肺部图像处理的代码和工具，特别针对肺实质的精确分割与提取。通过先进的算法优化肺部医学影像分析效率，适用于科研及临床应用。 Matlab肺实质提取分割-BrainSegmentation.tar文件包含用于肺部CT图片分割以提取出肺实质的代码：使用迭代法获取灰度阈值；进行二值化图像处理；分区操作完全用纯M语言编写，没有采用Matlab内置函数，方便转换为其他语言。这是从毕业设计GUI中抽取的重要一段代码：LungSeg。
     
  • 肺部实质提取
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    肺部实质提取是指通过医学影像技术从肺部CT扫描图像中精确分离并提取出肺组织的过程，对于早期肺癌筛查及病变区域分析具有重要意义。 这段代码使用大津法进行阈值分割以生成二值图像，并通过小面积方法去除背景区域。经过一系列运算后得到肺实质的掩模图像。最后，将原始dcm图像与该掩模图像结合处理，获得完整的肺实质图像，从而完成对肺实质的大致提取。
     
  • 高质量运筹学课程设计报告（附MATLAB代码及源码）
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    本报告提供一份全面而系统的高质量运筹学课程设计方案，并包含详细的MATLAB代码与数据源码，旨在为学生和教师提供实践操作指导。 南京航空航天大学选修课运筹学大作业结课成绩为95分，使用matlab/excel进行求解。
     
  • MATLAB课程设计代码.zip
    优质
    本资源为《MATLAB课程设计代码》压缩包，包含多份基于MATLAB编程语言实现的各类工程和科学计算课程项目源码，适用于学习与参考。 本段落档的基础内容可供参考，涵盖了12个知识点：数组、结构体、元胞数组、分支语句（如if-else）、循环结构（例如for或while）、自定义函数的创建与使用、二维图形绘制、三维图形绘制、三维隐函数绘图以及GUI设计和文件操作等。此外还涉及了Excel交互的相关知识，旨在帮助学习者全面掌握相关技能。
     
  • MATLAB代码实现_CT图像中肺部实质的分割_图像分割_
    优质
    本研究利用MATLAB编写算法，专注于医学CT图像中的肺部分割技术，旨在准确提取并分析肺部实质区域。 从CT图像中分割肺部涉及多种分割方法，最终获取mask。
     
  • HTML课程设计源代码
    优质
    《HTML课程设计源代码》是一本专为学习网页制作而设的教学资源书，包含大量实用示例和完整可运行的源代码，帮助读者快速掌握HTML编程技能。 这段文字描述了一个简单的HTML作业源代码示例，可以用于参考与学习，并且提交作业时不会有太大问题。
     
  • Trent电源设计教程-视频课程网盘链接及提取码.txt
    优质
    本文件提供了Trent电源设计教程的视频课程下载信息，包括详细的网盘链接和提取码。适合电子工程师和技术爱好者深入学习电源设计原理与实践技巧。 本课程将深入探讨Trent电源设计的关键概念与技术。学生将学习功率电子器件和拓扑、电路保护、稳压技术和EMI滤波等内容。通过理论与实践相结合的教学方式，帮助学员掌握Trent电源设计的原理与应用。课程容量为12.5G。
     
  • SIFT特征点提取的MATLAB实现代码程序
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征点检测与描述算法的具体实现代码。通过该程序，用户能够进行图像匹配和物体识别等计算机视觉任务，特别适用于研究和教育目的。此代码简化了复杂数学模型的应用过程，帮助初学者快速掌握关键概念和技术细节。 我用Matlab编写了一个SIFT特征点检测与匹配的程序，并且已经成功运行通过了测试。这段代码实现了SIFT算法的相关功能。
     
  • MATLAB纹理特征提取的源代码
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的完整纹理特征提取源代码，适用于图像处理与计算机视觉领域研究者和工程师。 这段文字描述了纹理特征提取的过程：首先计算共生矩阵；然后对生成的共生矩阵进行归一化处理；接着基于该矩阵来计算能量、熵、惯性矩以及相关这四个纹理参数；最后，求取这些参数（即能量、熵、惯性矩和相关）的均值与标准差作为最终的8维纹理特征。