Susan

一个维纳滤波器图像恢复的MATLAB原码(A Wiener filter image restoration of the original MATLAB code)

具体实现思路：以4位数字的验证码为例 1、人工将验证码的4位数字每位对应的代码存入数据库中，每位存入0-9对应的代码，每个数可以多存这样可以提高识别率; 2、获取验证码以后，对其进行去背景、灰度处理、去噪点处理、分片处理以后生成每位数字对应的代码; 3、去背景色，这一步的目的是把验证码和背景颜色区别开来。4、去噪声：这一步要取出图像上的孤立点。这些孤立点被认为是噪声。  孤立点的定义：某个点，周围没有与该点等值的点。  或者某个连接块，该连接块的元素的个数小于某个给定值K， 把元素个数很小的连接块也定义为孤立点，有助于去处噪声。  去噪声算法：参照去背景算法。 5、图像锐化：图像锐化的目的是增强边界。这一步是可选的。看验证码的情况，这一步可以跳过。 6、图片有效区域截取：这个操作是将图片除验证码字符以外的边框去掉，只留下验证码字符图片，这样保证分片的准确性。 7、图片分片处理，这个处理是将整个图片分割成单个字符图片。8、拿分片图像生成的代码(eg:000111110011…..)与DB中已有代码相比较，取得相似度最高的即要验证码的字符;   注：如果DB的样本越多，识别的准确率也越高，但是速度会相应变慢

说明：  将ply格式的3D物体文件导入Matlab中，并且可以把Matlab中的Patch object导出成ply格式。(Ply format to 3D objects in the file into Matlab, and Matlab can be derived in the Patch object into a format ply.)

说明：  一个线性积分卷积（LIC)matlab源码(A linear integral convolution (LIC) matlab source)

OCT 成像GPU加速,非常有价值,请参考(S0141 GPU Accelerated Optical Coherence Tomography Imaging)

共有5个代码其中4个分别实现图像的中值滤波、均值滤波、双边滤波、Lee滤波，另一个是求图像的均值和方差。模板均不固定自己根据需要确定合适的w值。(There are five codes of which four were achieved image median filter, mean filter, bilateral filter, Lee filter, and the other is seeking an image of the mean and variance. Templates are not fixed ourselves w appropriate values as needed.)

基于颜色的图像检索，采用累积多种距离衡量算法(Color-based image retrieval, using a variety of distance measuring algorithm cumulative)

二维图像的处理，包括加入高斯噪声，椒盐噪声，滤波处理。(Two-dimensional image processing, including Gaussian noise, impulse noise, filtering.)

数字图像插值增减算法。数字图像插值增减算法。数字图像插值增减算法 (reduce)

基于多尺度形态学提取眼前节组织，已经调试成功，效果明显，可直接使用(Extraction of anterior segment tissue based on multi-scale morphology has been successfully debugged, and can be used directly.)