登录
首页 » matlab » 《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》

《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》

于 2017-10-11 发布 文件大小:18604KB
0 196
下载积分: 1 下载次数: 23

代码说明:

  各类图形处理算法代码,齐全的图形处理算法,可以直接运行。去噪,识别,检测,拼接等(Complete graphics processing algorithm, you can run directly. Denoising, identification, detection, stitching and so on)

文件列表:

《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\InitFig.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\MainForm.fig
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\MainForm.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\RemoveFogByGlobalHisteq.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\RemoveFogByLocalHisteq.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\RemoveFogByRetinex.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\SaveImage.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\SnapImage.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\images
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 01 章 基于直方图优化的图像去雾技术\images\sweden_input.jpg
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\ErodeList.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\GetRateList.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\GetRemoveResult.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\GetStrelList.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\PSNR.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\images
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\images\im.jpg
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 02 章 基于形态学的权重自适应图像去噪\main.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\Coef.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\Edge_One.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\Main_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\Multi_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\compute_infos.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\dt.mat
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\images
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\images\image.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\main.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\supoles.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\sys_sim.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\usim.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 03 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织\usimole.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Analysis.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Compute_Angle.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Gray_Convert.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Hough_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Image_Binary.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Image_Normalize.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Image_Rotate.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Image_Smooth.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Location_Label.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Morph_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Region_Segmation.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\Write_Results.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\images
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\images\1.JPG
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 04 章 基于Hough变化的答题卡识别\main.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Gui_Main.fig
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Gui_Main.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Main_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Mask_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Pattern_Recognition.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Plate_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Pre_Process.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Segmation.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\Word_Segmation.m
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\images
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\images\car.jpg
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\0.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\1.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\2.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\3.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\4.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\5.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\6.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\7.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\8.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\9.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\A.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\B.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\C.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\D.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\E.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\F.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\G.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\H.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\I.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\J.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\K.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\L.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\M.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\N.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\O.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\P.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\Q.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\R.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\S.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\T.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\U.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\V.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\W.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\X.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\Y.bmp
《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》\第 05 章 基于阈值分割的车牌定位识别\标准库\Z.bmp

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • facedetectbeldi
    detect face and recognition with lpd and pca
    2014-02-11 04:55:35下载
    积分:1
  • Radarsat2
    将Radarsat2极化SAR图像数据转换为散射矩阵及相干矩阵T3的matlab代码,附上的图像文件是用Enviview软件截取转存的各通道实部虚部文件,以及lutsigma.xml查找表文件.作者辛苦所做,希望对SAR初学者有所帮助.(Will Radarsat2 polarization SAR image data is converted to T3 scattering matrix and the coherent matrix of matlab code, the attached image file is transferred Enviview software maintained by the interception of the real part imaginary part of the channel files, and lutsigma.xml lookup table file. Of the hard done, in the hope SAR to help beginners.)
    2020-12-11 21:49:17下载
    积分:1
  • DSP-digital-Recognition
    天津工业大学课程设计,内容包含vs2010对图像的灰度化,二值化,边缘检测。包含单纯c语言编写的对图像的灰度化,二值化,边缘检测的一个.C文件,可以直接用vc6.0运行,也可以直接在DSP上运行,还包含一份详细的设计报告。(Tianjin Polytechnic University curriculum design, content includes vs2010 grayscale image binarization, edge detection. Contains pure c language for image graying, binarization, edge detection is one. C file that can be run with vc6.0 can also be run directly on a DSP, also contains a detailed design report.)
    2013-12-10 10:51:11下载
    积分:1
  • 007654
    检测鼠标信息,C++Builder精选编程学习源码,很好的参考资料。(Detecting mouse information, C++Builder select learning programming source code, a good reference.)
    2013-11-22 11:39:56下载
    积分:1
  • HillClimbingSegment.1.0
    程序实现Matlab下爬山法(hill-climbing)方法,用于彩色图像分割。(mage is first converted to CIE lab color space and the 3d color histogram is generated. Hill-climbing algorithm is used to find the local maximums in lab histogram, which is used to automatically decide the cluster number K as well as initial seeds for )
    2009-06-09 18:27:49下载
    积分:1
  • Separating-Reflections-from-Image
    基于快速核独立分量分析的图像反光分离研究 (Fast Kernel independent component analysis based on the image separation of reflection)
    2011-05-30 22:25:07下载
    积分:1
  • 2
    说明:  边缘特征的提取就是求图像梯度的局部最大值和方向。实际计算中,以微分算子的形式表示,并采用快速卷积函数来实现。常用的算子有微分算子,拉普拉斯算子,Canny算子等。其中Canny边缘检测是一种较新的边缘检测算子,具有较好的边缘检测性能,得到越来越广泛的应用。Canny边缘检测法利用高斯函数的一阶微分,它能在噪声抑制和边缘检测之间取得较好的平衡(Edge feature extraction is to seek the local maximum of image gradient and orientation. The actual calculation to the form of differential operator representation, and using fast convolution function to achieve. Commonly used operators are differential operators, Laplace operator, Canny operator and so on. Canny edge detection which is a relatively new edge detection operator, and has good edge detection performance, get more and more widely used. Canny edge detection method using first derivative of Gaussian function, it can in the noise suppression and edge detection to achieve a better balance between)
    2010-06-16 08:36:49下载
    积分:1
  • FOAGSD2
    数字图像处理代码,包括二值化,平滑,边缘检测等(Digital image processing code, including the binarization, smoothing, edge detection and so on)
    2017-05-07 16:43:07下载
    积分:1
  • dcp
    说明:  基于暗通道先验的但图像去雾,暗通道先验就是基于这样一个假设:在绝大多数非天空的局部区域里,某一些像素总会有至少一个颜色通道具有很低的值。(Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior.)
    2019-05-15 14:16:41下载
    积分:1
  • GraphCut
    图像分割经典算法GraphCut的实现代码,亲测可用。(An implementation of GraphCut Algorithm, which is a classical method in image segmentation field.)
    2020-09-29 17:27:43下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载