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【图像修复】基于GUI FMM和Criminisi算法的彩色图像修复【附带Matlab源码 1507期】.zip

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简介：
本资源提供了一种基于FMM和Criminisi算法的彩色图像修复方案，通过直观的图形用户界面（GUI）操作。内含详尽的Matlab实现代码，适合深入学习与研究使用。版本号为1507期。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。

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  • 【图像修复】基于GUI FMM和Criminisi算法的彩色图像修复【附带Matlab源码 1507期】.zip
    优质
    本资源提供了一种基于FMM和Criminisi算法的彩色图像修复方案，通过直观的图形用户界面（GUI）操作。内含详尽的Matlab实现代码，适合深入学习与研究使用。版本号为1507期。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • 基于FMM和Criminisi算法的彩色图像修复MATLAB仿真及仿真录像
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    本研究运用FMM（快速漫延方法）与Criminisi算法，在MATLAB平台实现彩色图像修复，并录制了仿真过程。 版本：matlab2021a 内容介绍： 本项目涉及使用FMM（Fast Marching Method）与Criminisi算法进行彩色图像修复的MATLAB仿真操作，并附有相应的操作录像，能够指导用户通过跟随视频中的步骤完成仿真实验并获得预期结果。 适用对象： 适用于本科生、研究生及相关科研人员的教学和研究学习。
     
  • 【图像修复】基于KSVD算法的图像修复【附带Matlab源码 3466期】.zip
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    本资源提供了一种利用KSVD算法进行高效图像修复的方法，并包含详细说明和实用的MATLAB源代码，适合研究人员和技术爱好者深入学习和实践。编号为3466期。 在Matlab领域上传的视频附带了完整的代码资源，并且这些代码可以顺利运行并通过测试验证适用于初学者。 1. 代码压缩包包含以下内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件，无需单独执行。 - 运行结果效果图展示。 2. 兼容的Matlab版本为2019b。如果遇到运行错误，请根据提示进行相应修改；如仍有疑问，可以向博主咨询寻求帮助。 3. 代码执行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在当前的工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：运行程序直至完成并获取结果。 4. 若需要进一步服务，可以联系博主咨询或请求帮助。具体服务包括： 1. 提供博客或资源的完整代码。 2. 复现期刊论文或者参考文献中的内容。 3. 根据需求定制Matlab程序。 4. 开展科研合作项目。
     
  • 【图像修复】利用MATLAB PDE算法进行彩色图像修复【附带Matlab源码 3463期】.mp4
    优质
    本视频教程深入讲解了如何运用MATLAB中的偏微分方程(PDE)算法对彩色图像进行高质量的修复处理，同时提供配套的Matlab源代码供学习和实践。适合希望提升图像处理技能的研究者和技术人员观看。 【图像修复】基于matlab PDE算法的彩色图像修复方法（包含Matlab源码）
     
  • 【图像修复】利用MATLAB Gibbs算法进行彩色图像修复【附带Matlab源码 3464期】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB中的Gibbs算法对彩色图像进行修复。内容涵盖理论介绍及实践操作，并提供所需源代码下载，适合科研与学习参考。 【图像修复】基于MATLAB Gibbs算法的彩色图像修复方法（包含Matlab源码）。
     
  • 【图像修复】利用FastICA学习字典的彩色图像修复方法【附带Matlab源码 3461期】.zip
    优质
    本资源提供一种基于FastICA算法学习字典的彩色图像修复技术，内含详细说明文档及实用的Matlab实现代码。适合研究与学习使用。 在Matlab领域上传的视频均配有对应的完整代码，这些代码皆可运行，并经过测试确认有效，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。 运行结果效果图也会提供给用户参考。 2. 使用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，可以根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 具体操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击main.m文件以打开它； - 步骤三：点击运行按钮等待程序执行完毕，查看结果输出。 4. 有关仿真咨询或其他服务需求，请联系博主进行进一步讨论或合作。具体的服务包括但不限于： - 提供博客或者资源的完整代码支持。 - 复现期刊文章或参考文献中的内容。 - 根据用户需求定制Matlab程序。 - 开展科研项目的合作交流等。
     
  • Matlab for循环代码 - 基于FMM和Criminisi的图像修复：该项目使用FMM算法和...
    优质
    本项目利用Matlab编程实现基于FMM（Fast Marching Method）及Criminisi算法的图像修复功能，通过for循环优化处理流程，有效恢复受损或缺失部分。 本项目使用FMM算法和Criminisi算法实现图像修复，并提供了一个带有用户界面（UI）的可执行程序，在Windows系统下可以通过“可执行程序\mygui\for_testing\mygui.exe”来运行该程序。在下拉框中选择需要处理的图片，点击“获取mask”，自动获得栏杆的位置；再点击“修复图像”，得到最终的修复结果。 项目中的主要文件包括： - mygui.m：UI用户界面代码 - main1.m和main2.m：分别用于获取并修复两张不同图片的主逻辑代码。 - get_maskget_mask_1.m 和 get_maskget_mask_2.m：检测两幅图片中栏杆的位置，后者还能返回两种mask（thick_mask代表宽栏杆，thin_mask代表扁栏杆）。 - get_hough_lines.m: 使用霍夫变换从图像中提取直线 - lines_integrate.m: 对于通过霍夫变换得到的直线进行进一步处理，去除重复项，并转换为角度距离型表示 - maskFromlines.m：根据检测到的直线位置确定m值
     
  • Criminisi算法在彩色图像修复中的Matlab实现代码
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    本简介提供了一段基于MATLAB环境实现的Criminisi算法代码，专注于彩色图像的修复工作。该算法通过分析周围像素信息来恢复受损区域，保持图像内容的一致性和自然度。 Criminisi算法可以用于修复彩色图像，并且可以通过Matlab代码实现。该代码包含测试图像及实例代码，可以直接运行。
     
  • 【图像修复】利用MATLAB OMP算法进行图像修复【附带Matlab源码 3465期】.mp4
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    本视频详细介绍如何使用MATLAB中的OMP算法实现高效的图像修复技术，并提供配套的Matlab源代码，帮助学习者深入理解与实践。适合对图像处理感兴趣的编程爱好者和技术人员观看和研究。 基于matlab OMP算法的图像修复【含Matlab源码】.mp4