基于Chan-Vese模型的迭代算法在图像边缘提取与分割中的MATLAB仿真及代码演示视频

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简介：
本项目通过MATLAB实现并展示了基于Chan-Vese模型的迭代算法，用于进行图像边缘检测和分割，并附有详细的代码及操作视频教程。领域：MATLAB图像处理内容：基于Chan-Vese模型迭代算法的图像边缘提取与分割仿真及代码实现（包括操作视频）用途：适用于学习Chan-Vese模型编程的学生或研究人员使用。目标人群：本科、硕士、博士等各类教研人员和学生运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，而不是直接运行子函数文件。 - 确保在Matlab左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。具体操作步骤请参考提供的仿真视频并按照指导执行。

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基于Chan-Vese模型的迭代算法在图像边缘提取与分割中的MATLAB仿真及代码演示视频

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本项目通过MATLAB实现并展示了基于Chan-Vese模型的迭代算法，用于进行图像边缘检测和分割，并附有详细的代码及操作视频教程。领域：MATLAB图像处理内容：基于Chan-Vese模型迭代算法的图像边缘提取与分割仿真及代码实现（包括操作视频）用途：适用于学习Chan-Vese模型编程的学生或研究人员使用。目标人群：本科、硕士、博士等各类教研人员和学生运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试。 - 运行工程中的Runme_.m文件，而不是直接运行子函数文件。 - 确保在Matlab左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。具体操作步骤请参考提供的仿真视频并按照指导执行。

基于Chan-Vese模型的图像分割算法代码

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本代码实现了一种改进的Chan-Vese无监督图像分割算法，适用于多种图像处理任务，能够有效提取目标区域边界。图像分割代码由V. Lempitsky, A. Blake和C. Rother编写。该工作发表在2008年10月的欧洲计算机视觉会议（ECCV）论文集中，题为“Image Segmentation by Branch-and-Mincut”。

基于MATLAB的图像亚像素级边缘检测与提取仿真及代码演示视频

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本视频详细讲解并演示了利用MATLAB进行图像亚像素级边缘检测和提取的方法及步骤，并展示了相关代码实现过程。领域：MATLAB亚像素级边缘检测提取算法内容概述：本项目包含图像的亚像素级边缘检测及特征点提取在MATLAB环境下的仿真代码与操作视频。适用人群：本科、硕士以及博士等层次的教学科研人员，旨在辅助学习和研究亚像素级边缘检测技术。运行指南： - 请确保使用的是MATLAB R2021a或更高版本。 - 运行项目时，请执行Runme.m文件而非直接调用子函数文件。 - 在启动仿真之前，请确认当前工作目录设置为包含工程项目的路径，可以通过MATLAB界面左侧的“Current Folder”窗口进行检查和切换。建议观看提供的操作视频以获得更直观的操作指导。

医学图像边缘轮廓提取的形态学方法MATLAB仿真及代码演示视频

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本视频详细讲解并展示了基于MATLAB的医学图像边缘轮廓提取技术，采用形态学方法进行处理，并提供完整的代码实现过程。基于形态学处理的医学图像边缘轮廓提取MATLAB仿真包括代码操作演示视频的运行注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接运行子函数文件。在执行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的演示内容。

基于TV-Retinex与SplitBregman迭代算法的图像增强Matlab仿真及代码演示视频

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本项目运用TV-Retinex模型和Split Bregman迭代算法，在MATLAB平台上进行图像增强技术的研究与实现，附有详细代码和操作演示视频。领域：MATLAB 内容：基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法的图像增强MATLAB仿真及代码操作视频用处：用于学习使用基于TV-Retinex和SplitBregman迭代算法进行图像增强编程。指向人群：适用于本科、硕士和博士等教学与科研人员的学习需求。运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本测试。 2. 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 3. 确保在当前工作路径下进行操作，即MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口应显示为当前工程所在目录。具体的操作步骤请参考提供的视频教程。

基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建MATLAB仿真及代码演示视频

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本项目通过MATLAB实现并展示了基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建技术，附有详细代码与操作讲解的演示视频。基于Split Bregman迭代算法的MRI医学图像重建matlab仿真+代码操作视频运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行工程目录内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频并按照视频中的指导进行操作。

Chan-Vese算法的代码

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简介：该段落提供了一种用于图像分割的Chan-Vese无监督活动轮廓模型的具体实现代码。通过Python或Matlab等编程语言展现算法细节和应用实例。 Chan-Vese算法代码，又称CV模型代码，在图像处理领域很有用。

基于Sobel算子的图像边缘检测Matlab代码_matlab_边缘提取

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本资源提供了一套基于Sobel算子进行图像边缘检测的MATLAB代码，适用于需要进行图像处理和分析的研究者与工程师。 Sobel算子图像边缘提取的Matlab代码可以用于检测图像中的边缘特征。这种技术利用了Sobel滤波器来增强垂直和水平方向上的边缘，并计算梯度幅值以确定边界位置。以下是实现该功能的一种方法： ```matlab function [G, theta] = sobelEdgeDetection(I) % I is the input grayscale image % 定义Sobel算子的x、y方向卷积核 sobel_x = [-1 0 1; -2 0 2; -1 0 1]; sobel_y = [-1 -2 -1; 0 0 0; 1 2 1]; % 使用imfilter函数进行滤波操作，分别计算Ix和Iy Ix = imfilter(double(I), sobel_x, replicate); Iy = imfilter(double(I), sobel_y, replicate); % 计算梯度幅值G及方向theta G = sqrt(Ix.^2 + Iy.^2); theta = atan2(Iy, Ix); end ``` 这段代码首先定义了Sobel算子的两个卷积核，一个用于检测水平边缘，另一个用于垂直边缘。然后通过调用`imfilter`函数来计算图像在这些方向上的梯度分量Ix和Iy。最后根据这两个值求得最终的边缘强度G以及每个像素点处的方向theta。此代码适用于任何灰度输入图像，并返回了两个输出：一个是包含所有像素位置边缘信息的矩阵，另一个是表示相应边沿方向的角度数组。

基于SURF特征提取的图像配准Matlab仿真及代码操作演示视频

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本视频详细介绍了使用MATLAB进行基于SURF特征提取的图像配准技术的实现过程，并提供完整的代码操作演示。基于SURF特征提取的图片配准matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的演示内容。

基于Zernike矩的图像边缘检测Matlab仿真及代码操作视频

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本视频详细介绍了利用Zernike矩进行图像边缘检测的技术，并通过Matlab进行了仿真实验。内容包括原理讲解和代码演示，适合学习计算机视觉与图像处理的学生和技术爱好者参考。领域：MATLAB，Zernike矩，图像边缘检测内容：基于Zernike矩的图像边缘检测MATLAB仿真及代码操作视频。用处：用于学习编程中的Zernike矩应用。指向人群：本科、硕士、博士等科研教学使用。运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行工程内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体操作可参考提供的录像视频。