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图像处理领域常用的经典模糊化算法集(MATLAB实现)。

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简介:
该文本涵盖了欧几里得细化算法(EucilideanSkeleton)以及另外两种经典的细化算法。

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  • MATLAB
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    本研究探讨了经典细化算法在图像处理领域的应用,并利用MATLAB进行实验分析,旨在展示细化算法对二值图像骨架提取的效果与优化。 包括EucilideanSkeleton在内的三种经典细化算法。
  • MATLAB程序
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    本资源包含MATLAB实现的经典图像处理算法源代码,涵盖滤波、边缘检测、形态学操作等多个领域,适合学习与研究使用。 图像处理课本配套的MATLAB程序可以帮助学习者掌握图像处理的基本知识,并快速熟练地应用MATLAB。
  • C/C++ 数字
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    本书深入浅出地介绍了使用C/C++进行数字图像处理的经典算法及其编程实现方法,涵盖滤波、边缘检测、形态学操作等关键技术。 这段文字介绍了经典的图像处理算法及其原理,并提供了实用的打包代码。非常有用。
  • 掌握MATLAB版本
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    本书通过详细讲解和实例演示了如何使用MATLAB实现图像处理中的经典算法,适合初学者及进阶读者学习参考。 掌握图像处理的经典算法及其MATLAB实现,并获得高清晰的PDF文档及源代码,有助于深入理解图像处理技术。
  • matlab_text_deblurring_code.rar__去_
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    本资源为MATLAB环境下用于图像去模糊处理的代码包,适用于进行各种去模糊算法研究和实现。包含示例模糊图片及详细的注释说明。 本段落介绍如何使用MATLAB编写代码来去模糊文字图像,并提供了一个示例图片用于演示效果。
  • MATLAB代码-MATLAB: MATLAB
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    本资源提供一系列用于在MATLAB中处理图像模糊问题的代码示例和解决方案,帮助用户掌握图像清晰化技术。 在MATLAB提示符下执行以下命令: ```matlab h = imshow(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); info = imfinfo(blur_20_RBG_-100_test_con-018.jpg); imageinfo(h, info); ``` 这一步非常重要,因为在MATLAB中使用某些函数时需要转换图像类。例如,在这种情况下: 输入图像的类别为:uint8 尺寸为:256x256x3 --> 彩色图像 在进行颜色图处理之前,必须将其转换为灰度图像: --> 尺寸变为 256x256 --> 这依赖于 `color2gray.m` 文件。您需要将这个文件添加到MATLAB的路径中。 下载并安装 `export_fig.m`: 如果输入图像是RGB格式,需转换为灰度图像后进行颜色处理部分。 转换 color2gray.m: Fuzzy c-means 部分的依赖关系 存储库:(注释原文有提及但未提供具体链接) 重要的代码观察点包括: - `m_color.m` 文件中聚类数是相关的重要参数。 例如,不同的集群数量会产生不同效果: 集群 = 9 集群 = 8 集群 = 7 集群 = 5
  • 式识别十大
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    本书深入浅出地介绍了模式识别领域的十个核心算法,内容涵盖从基础理论到实际应用,旨在帮助读者掌握算法精髓并应用于研究与开发中。 学习模式识别与图像处理时,了解十大经典算法是十分重要的。这些算法为深入研究提供了坚实的基础。
  • MATLAB.zip
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    该资源包提供了使用MATLAB进行模糊图像处理的代码和示例,涵盖模糊逻辑系统的设计、图像增强及分析等内容,适合研究与学习。 实现以下图像处理任务的MATLAB程序: 1. 对模糊车牌进行清晰化处理。 2. 对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理。 3. 对含有椒盐噪声的图像进行中值滤波处理。 4. 对雾化的图产品像进行直方图均衡化处理; 5. 对模糊图像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理: 6. 对运动引起的模糊图像进行维纳滤波。
  • 数字(全)
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    本书《数字图像处理的经典图集(全)》汇集了数字图像处理领域的经典算法、技术及应用案例,通过大量图表详细解析各种图像处理方法和流程。 在数字图像处理领域,通常会使用到图片集,这对于开发人员来说非常实用且全面。
  • MATLAB GUI——
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    本教程深入浅出地介绍如何使用MATLAB GUI开发环境实现常见的图像处理算法,包括但不限于滤波、边缘检测和形态学操作。适合初学者快速上手。 常见算法被集成在一个MATLAB GUI程序中。