基于MATLAB的图像压缩技术实现（含源码、图像及程序运行指南）.rar

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简介：
本资源提供基于MATLAB的图像压缩技术实现方法，包含源代码、测试图像以及详细的程序运行说明文档。适合学习和研究使用。资源内容：基于Matlab实现图像压缩技术（完整源码+图像+程序运行说明）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有十年经验。擅长于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制等领域，具备丰富的路径规划和无人机等多种领域的算法仿真实验经验。

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基于MATLAB的图像压缩技术实现（含源码、图像及程序运行指南）.rar

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本资源提供基于MATLAB的图像压缩技术实现方法，包含源代码、测试图像以及详细的程序运行说明文档。适合学习和研究使用。资源内容：基于Matlab实现图像压缩技术（完整源码+图像+程序运行说明）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者介绍：某知名公司资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有十年经验。擅长于计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制等领域，具备丰富的路径规划和无人机等多种领域的算法仿真实验经验。

基于MATLAB的图像配准技术实现（含源码、图像及程序运行指南）.rar

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本资源提供了一套详细的基于MATLAB的图像配准技术教程与实践代码，包括源代码、测试图像以及详尽的操作手册。适合初学者快速入门和深入学习。 1. 资源内容：基于Matlab实现的图像配准技术（包含完整源码、相关图像及程序运行说明）。 2. 代码特点： - 参数化编程，便于调整参数。 - 编程思路清晰，注释详细。 3. 使用对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学专业的大学生课程设计、期末作业以及毕业设计项目。 4. 更多仿真源码及数据集可自行查找相关资源下载列表获取所需内容。 5. 作者简介：一位资深算法工程师，在某大型企业工作，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++ 和 Java 进行YOLO 算法仿真的经验。擅长计算机视觉、目标检测模型开发与优化、智能优化算法设计、神经网络预测技术应用及信号处理等多个领域内的算法仿真实验，并提供各类仿真源码和数据集的定制服务。

基于MATLAB的图像分割技术实现（含源码、图像及程序运行指南）.rar

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本资源包提供了一套基于MATLAB的图像分割技术实现方案，包含详细的源代码、测试图像以及操作说明文档，帮助用户快速掌握图像处理技能。资源内容包括基于Matlab实现的图像分割技术（完整源码+图像+程序运行说明）。代码特点： - 参数化编程：参数易于更改。 - 代码结构清晰、注释详尽，便于理解与使用。适用对象：该资源适合计算机专业、电子信息工程以及数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业和毕业设计中应用。作者是一位资深算法工程师，在某大型企业工作已有十年经验。其专长领域涵盖Matlab、Python、C/C++、Java等多种编程语言，以及YOLO算法仿真技术；同时对计算机视觉与目标检测模型的开发有着深厚的理解，并擅长智能优化算法、神经网络预测及信号处理等领域的研究和实践，在图像处理、智能控制、路径规划乃至无人机方面积累了丰富的经验。

基于MATLAB的图像拼接技术实现（含源码、图像及程序说明）.rar

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本资源提供了一个利用MATLAB进行图像拼接的技术方案，包括完整的源代码、测试用图像以及详细的程序说明文档。适合学习和研究使用。资源内容为基于Matlab实现的图像拼接技术（包含完整源码、图像及程序运行说明）。该代码具有参数化编程的特点，并且参数易于更改；同时，其编程思路清晰，注释详尽。适用对象包括计算机专业、电子信息工程以及数学等专业的大学生，在课程设计、期末大作业和毕业设计中均可使用此资源。作者是一位资深算法工程师，拥有十年的Matlab、Python、C/C++及Java等语言的工作经验，并且在YOLO算法仿真方面有丰富实践经历；擅长领域涵盖计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理等多个方向，在图像处理和智能控制等领域也有深入研究。

基于MATLAB的角点特征检测实现（含源码、图像及程序运行指南）.rar

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本资源提供了一个使用MATLAB进行角点特征检测的完整方案，包括源代码、测试图像和详细的程序运行指导。适合计算机视觉与图像处理领域的学习者和技术爱好者研究使用。 1. 资源内容：基于Matlab实现角点特征检测（完整源码+图像+程序运行说明）。 2. 代码特点：参数化编程、易于更改参数设置、清晰的编程思路及详细的注释。 3. 适用对象：适用于计算机科学，电子信息工程以及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目。 4. 更多相关仿真源码与数据集可以自行寻找需求匹配的内容。 5. 作者介绍：该资源由一位在大型企业拥有十年工作经验的资深算法工程师提供。他专注于Matlab、Python、C/C++及Java等编程语言，以及YOLO算法仿真的研究工作。擅长计算机视觉技术的应用开发，目标检测模型构建与优化，智能优化算法设计，神经网络预测分析，信号处理方法创新，元胞自动机应用探索，图像处理方案制定和实现，智能控制系统架构搭建、路径规划策略生成及无人机相关领域的各种仿真实验。此外还提供多种领域内源码的定制服务。

基于行程编码的图像压缩技术

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本研究探讨了一种利用行程编码算法优化图像数据压缩效率的技术方法，旨在减少存储空间并加快传输速度，同时保持高质量的视觉效果。该博文探讨了相关主题，并提供了详细的分析与见解。读者可以通过文中的附件获取更多相关信息。由于文中并未提供具体的联系方式或电话号码，因此无需在此基础上添加额外的联系信息。原文链接已被移除以符合要求。

基于MATLAB的图像融合技术实现（含源码和图像）.rar

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本资源提供了一套基于MATLAB平台的图像融合技术实现方案，包含详细的代码示例及多种测试图像。适合研究与学习使用。资源内容：基于Matlab实现图像融合技术（完整源码+图像+程序运行说明）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象： - 计算机专业、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真方面有10年的工作经验；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理等领域的算法仿真实验。

基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩

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本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影，实现在低比特率下的高质量图像重建。压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分，作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。项目文件结构如下： - compressed_sensing/presentation：包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup：包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data：存储三个示例图像，其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。此外，在compressed_sensing/src目录下有更多代码，其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。

基于MATLAB的DCT图像压缩技术

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本研究探讨了运用MATLAB平台实现离散余弦变换(DCT)在图像压缩中的应用，分析其算法原理及优化方法，旨在提高图像数据压缩效率与质量。在MATLAB环境下进行DCT图像压缩的代码如下： ```matlab X = imread(c:\MATLAB7\toolbox\images\imdemos\5.JPG); trueImage = double(X); trueImage = trueImage / 255; figure; imshow(trueImage); title(原始图象); % 对图像进行归一化 % 下面对图像进行DCT变换 dctm = dctmtx(8); imageDCT = blkproc(i, [8 8], @(x) x * dctm, dctm); DCTvar = im2col(imageDCT, [8 8]); n = size(DCTvar, 1); DCTvar = (sum(DCTvar .* DCTvar) - sum(sum(DCTvar)) / n.^2) ./ n; [dum, order] = sort(DCTvar); % 显示系数图像 cnum = 64-cnum; mask = ones(8,8); mask(order(1:cnum))=zeros(size(mask)); im8x8=zeros(9,9); im8x8(1:8,1:8)=mask; im128x128=kron(im8x8(1:8,1:8), ones(16)); figure; imshow(im128x128); title(DCT 系数); % 重构及显示图像 newImage = blkproc(imageDCT,[8 8], @(x) x .* dctm * mask); figure; imshow(newImage); title(重构图象); % 显示误差图象 figure; imshow(trueImage-newImage+0.45); title(误差图象); % 计算归一化图像的均方误差 error = (trueImage.^2 - newImage.^2); MSE=sum(error(:))/prod(size(trueImage)); ``` 注意，代码中使用了MATLAB内置函数`imread`, `dctmtx`, `blkproc`, `im2col`, 和一些矩阵操作来实现DCT变换、系数选择和图像重构。此外还展示了如何计算原始图与压缩后图之间的误差以及均方根误差（MSE）。

基于二维行程编码的图像压缩与解压技术

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本研究提出了一种高效的二维行程编码算法，用于图像的数据压缩和解压过程，旨在减少存储空间并加速数据传输。二维行程编码可以用于图像的压缩与解压过程。通过利用线性四叉树结构来编写Morton码和像素灰度值，并将这些数据存入一个线性表中，便能够实现无损压缩。