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代码的变化检测使用MATLAB。

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简介：
这三种代码，能够充当学习遥感图像变化检测的理想起步材料，为初学者提供宝贵的参考资源。

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  • MATLAB中的变化检测代码
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    本段代码展示了如何使用MATLAB进行图像或数据序列间的变化检测，适用于遥感、计算机视觉等领域。 有三种代码可以作为学习遥感图像变化检测的入门资料。
     
  • MATLAB实现的变化检测代码包RAR版
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    本代码包提供了一系列基于MATLAB的变化检测算法实现，适用于遥感图像分析等领域，支持安装与运行多种变化检测模型。 变化检测是从不同时期的遥感数据中定量分析并确定地表变化特征与过程的技术；它也是一个用于识别各种地表现象随时间发生变化的过程的方法；此外，通过比较两个时期影像像元光谱响应的变化，可以揭示遥感瞬时视场中地表特征的时间演变。在MATLAB环境中实现这一技术能够提供强大的工具来分析和理解这些变化。
     
  • 在MATLAB代码中使用霍夫变换检测直线
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    本文介绍了如何在MATLAB环境中利用霍夫变换进行图像处理中的直线检测。通过详细讲解和示例代码，读者能够掌握该算法的具体应用方法。 利用霍夫变换检测直线。 function hough(x) [m,n] = size(x); % 获取图像大小 bw = edge(x, sobel); % 使用Sobel算子提取边缘 md = round(sqrt(m^2 + n^2)); % 计算网格的最大范围并取整 ma = 180; rutha = zeros(md, ma); ruthx = cell(1,1); % 原始单元数组，可以动态调整大小
     
  • 使用Hough变换在Matlab中检测图像中的椭圆代码
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    本代码利用霍夫变换算法，在MATLAB环境中实现对图像中椭圆形物体的自动识别与定位。适用于科研、工程等领域中需要进行形状检测的应用场景。 经过本人的修改后，该程序可以检测任何图中的椭圆，并且只需调整一个参数即可实现这一功能。具体的修改方法已在程序代码内详细说明。现在我上传了一个我已经运行过的版本，附带相应的示例图片以供参考。
     
  • 基于差值法的图像变化检测的MATLAB代码
    优质
    本段落介绍了一种利用MATLAB编写的基于差值法进行图像变化检测的算法代码。通过计算两幅图像间的差异来识别和分析场景的变化，适用于遥感、监控等领域。 差值法图像变化检测代码能够有效识别两幅图像之间的差异区域。
     
  • 基于MATLAB的异常检测代码-使用变分自编码器(VAE)进行瑕疵检测
    优质
    本项目采用MATLAB开发，利用变分自编码器（VAE）实现图像中的异常和瑕疵自动检测。通过深度学习技术有效识别产品缺陷。 在化学材料、衣物和食品材料的运输检查过程中，检测正常产品中的缺陷和杂质至关重要。这里提供了一种使用可变自动编码器（VAE）而非传统自编码器（CAE）进行异常检测的方法，并仅基于图像训练模型。 通过这种方法，可以学习如何利用潜在空间的概率分布来识别并定位产品的瑕疵。在演示中，您可以找到两个示例文件：EN_VAE_Anomalydetection.mlx和JP_VAE_Anomalydetection.mlx，它们分别展示了使用英语和日语进行VAE训练的具体步骤。 该方法基于自动编码变数贝叶斯[2013]的研究成果，由DiederikPKingma与MaxWelling提出。此代码适用于MATLAB R2019b及以上版本的用户。
     
  • 马尔可夫随机场(MRF)变化检测的MATLAB代码
    优质
    本代码实现基于马尔可夫随机场（MRF）的变化检测算法，通过MATLAB编程语言在图像处理领域识别场景变化，适用于遥感影像分析和计算机视觉研究。 马尔可夫随机场（MRF）变化检测的MATLAB源码。
     
  • 关于变化检测的论文和代码
    优质
    本资源包含一系列关于变化检测的研究论文及其实现代码，适用于遥感图像分析、城市规划等领域，旨在帮助研究者理解并应用先进的变化检测技术。 图像处理相关论文与代码可以为研究者提供宝贵的数据和技术支持。这些资源涵盖了从基础理论到高级应用的广泛内容，帮助研究人员深入理解并探索图像处理领域的最新进展和技术细节。通过分析现有的研究成果和源码实现，学习者能够更好地掌握算法原理，并应用于实际问题中去。
     
  • 基于ExtremeEdge的瑕疵检测-MATLAB代码: 使用MATLAB进行缺陷检测的代码示例...
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB开发的瑕疵检测解决方案，采用ExtremeEdge框架，包含详细的缺陷检测算法与案例，适用于工业视觉系统。 瑕疵检测代码-Matlab缺陷检测Matlab代码用于基于ExtremeEdge的缺陷检测，如ZouhirWakaf和HamidA.Jalab（2016）的文章所述：《基于缺陷区域直方图极端边缘的缺陷检测》，发表于沙特国王大学学报-计算机与信息科学。DOI: 10.1016/j.jksuci.2016.11.001。