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基于BEMD的图像分解操作代码.zip

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简介：
本资源提供了一种利用基于经验模式分解（BEMD）技术进行图像处理的源代码，适用于图像分解和特征提取。 用于图像处理的IMFs（内禀模函数）可以将图像进行分解重构操作，适用于学习BEMD（盲端元最大相关性）图像处理的同学。

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  • 基于BEMD的图像分解操作代码.zip
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    本资源提供了一种利用基于经验模式分解（BEMD）技术进行图像处理的源代码，适用于图像分解和特征提取。 用于图像处理的IMFs（内禀模函数）可以将图像进行分解重构操作，适用于学习BEMD（盲端元最大相关性）图像处理的同学。
     
  • 基于二维经验模态分解（BEMD）的图像分解方法
    优质
    本研究提出了一种基于二维经验模态分解(BEMD)的创新图像分解技术，有效提升图像处理与分析能力。 二维经验模态分解（BEMD）在图像处理中的应用是一个值得学习的课题。文件内容包括了关于BEMD和IMF的实验结果及分析。
     
  • 基于二维经验模态分解的BEMD图像处理方法
    优质
    本研究提出了一种基于二维经验模态分解(BEMD)的创新图像处理技术，有效提升图像分析与处理的效果和效率。 学习二维经验模态分解（BEMD）图像处理及其应用的同学可以下载相关文件。文件内包含实验结果。
     
  • 基于MATLAB的图像亚像素位移操作代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现图像中的亚像素级位移操作，适用于图像处理和模式识别领域，可精确定位图像中物体的位置变化。 本代码通过设计滤波器对图像进行卷积来实现平移操作（左移或右移x像素，上移或下移y像素，其中x与y为任意实数），该过程等效于线性插值。在处理图像边缘时可以选择填充零或者采用对称法。此方法能够达到亚像素级别的平移精度。
     
  • 基于GMM的图像分割Matlab仿真及代码操作视频
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    本视频详细讲解并演示了利用高斯混合模型（GMM）进行图像分割的方法，并通过实例在MATLAB环境中实现该过程及其代码操作。适合初学者学习和实践。 领域：MATLAB图像分割算法 内容介绍：基于GMM的图像分割算法在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用途说明：适用于学习GMM图像分割算法的相关人员使用，如本科生、研究生以及博士生等进行教学与科研活动时参考。 目标人群：本硕博学生及其他需要深入研究或应用该技术的研究者和教育工作者均可作为受众群体。 运行提示： - 请确保安装了MATLAB R2021a版本或者更新的软件环境。 - 在执行程序前，请打开并设置好当前文件夹为项目目录下的“Runme.m”脚本进行测试，切勿单独尝试调用其他子函数代码块内的内容。 - 注意在操作过程中保持左侧窗口显示的是正确的路径地址（即工程项目的根目录）以确保所有资源可以被正确加载和访问到。同时建议配合观看配套的操作演示视频来更好地理解和掌握具体实施步骤与方法。
     
  • 不规则图像ROI操作代码.zip
    优质
    本资源提供了一套用于处理不规则形状图像区域（ROI）的Python代码，包含裁剪、缩放和旋转等功能，适用于图像识别与分析项目。 这段文字描述了两种MATLAB程序：一种较为基础的版本是一个函数，用于手动圈选图片中的感兴趣区域；另一种更为高级的版本则具备图形用户界面，操作更加简便。这样的资源非常值得下载。
     
  • 基于MATLAB的OTSU图像分割代码.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的OTSU图像分割算法的完整代码。通过调整阈值自动识别图像中前景与背景的最佳分界点，适用于多种图像处理场景。 适用对象：灰度图像（8 bit） 参照论文：《A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms》 使用说明：直接运行脚本段落件testOtsuThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • 基于MATLAB的Renyi熵图像分割代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的基于Renyi熵的图像分割算法的源代码和相关文档，适用于研究与教学。 适用对象：灰度图像（8位） 参考论文：《Threshold selection using Rényis entropy》 使用方法：直接运行脚本段落件testRenyiEntropyThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • 基于MATLAB的Tsallis熵图像分割代码.zip
    优质
    本资源提供了一套使用MATLAB实现的基于Tsallis熵理论进行图像分割的完整代码。通过调整Tsallis熵参数，能够有效提升图像细节的提取与区分能力，适用于多种类型的图像处理任务。 适用对象：灰度图像（8位） 参考论文：《Image thresholding using Tsallis entropy》 使用方法：直接运行脚本段落件testTsallisEntropyThresholding.m即可，具体见注释。
     
  • 基于Keras和Unet的医学图像分割代码及数据集+项目操作指南.zip
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    该压缩包包含一个使用Keras框架和U-Net架构进行医学图像分割的完整项目资源，包括预处理过的数据集、训练好的模型以及详细的项目操作指南。 基于Keras+Unet实现医学图像分割源码、数据集及项目运行操作说明.zip 【文件介绍】 - datatrain：包含训练用的数据集，其中10%作为验证集。 - datarest：测试集，包括predict, predict1和predict11三个子目录，分别存储三次预测的结果。 - datatest：课程设计要求的预测图片。 【项目运行步骤】 进入unet文件夹: ``` cd pathtounet ``` 安装所需依赖库： ``` pip3 install -r environment.txt ``` 执行程序： ``` python3 name.py ``` `name.py`脚本包含以下模块： 1. data.py: 负责准备用于训练的数据集。 2. unet_model.py: 定义了UNet模型结构。 3. train.py: 用于训练模型的代码。 4. predict.py和predict_rest.py: 分别对datateatimage、datarestimage中的图片进行分割，并将结果保存到datatestpredict和datarestpredict目录中。 5. see.py: 输入文件路径，查看.nii格式的医学图像。