基于matlab的图像处理小程序

摘要：故障诊断起着物理的重要作用 故障分析与产量的学习过程。随着数百亿 晶体管被集成在一个芯片上，多个故障可能 存在的。随着多个故障，故障屏蔽和加固效果 可能会出现。它们可能会导致基于单故障常规 诊断方法，如在一个时刻的单个位置（SLAT） 为无效。如果没有流行的SLAT方法失败 够SLAT图案可以由单个stuckat说明 故障。此外，一个真正的硅缺陷可能表现为不同 故障在不同的故障模式模型（DM），它可 无效使用单故障模型的方法SLAT 在所有失败的模式。在本文中，我们介绍的概念 故障元件，支持多种故障模型，并使用faultelement 图（FEG）考虑故障屏蔽和加固 多故障之间的影响。基于所有失败的FEGs 模式，最有可能的故障位置和故障的因素 被反复识别。同时，FEGs是迭代地 修剪跟踪的其余多个故障的影响，直到 所有的故障点被确定，所有的FEGs减少 为null。实验表明，该诊断 方法可以识别，即使在​​多个故障的位置 DM具有较高的诊断精度和分辨率。 关键词：故障诊断，故障元件，故障元件 图（FEG），多种故障模式，多重故障。

通常情况下滤波会导致图像细节信息模糊化，从而造成信息损失，如何在实现平滑滤波的同时又能够保留边缘细节信息，在图像分割前具有重要意义，该程序通过扇区划分，避免了通常的矩形区域划分缺陷，滤波效果很好。

opencv 特征跟踪，可以有效进行特征提取如：线，面等特征，并且可以跟踪特征。是进行opencv基础学习的较好历程，希望能对大家有用。

基于粒子滤波的目标跟踪。颜色直方图特征。参考资料 1。基于颜色的概率 Tracking2。基于颜色的自适应粒子 filter3。ECSE 626 项目： 基于颜色的自适应粒子 Filter4。关于在线非线性、 非高斯贝叶斯跟踪的微粒过滤器的教程

纹理相机的标定算法,象素为4096*2048,在不同角度拍摄的情况下通过验证,几乎100%的通过率,

使用C语言编写的图像去隔行的程序，可以处理视频，输入为RAW文件。经多次实现，效果良好，当心使用。使用的MELA算法，即一种线性的领域插值方法，基于的事六邻域。MELA算法是对ELA算法的改进，效果有显著提高。可以作为参考，对初学者很有帮助。

程序主要是验证图像处理的一些算法，主要对印刷体汉字识别方法做了较为深入的研究，研究讨论了印刷体汉字的行切割以及列切割，同时研究了通过BP神经网路识别汉字的方法。首先，首先利用高斯平滑滤波器，对图像进行平滑处理，去掉了一些不必要的干扰。然后使用全局阈值法来进行二值化处理，随后分别利用水平投影和垂直投影相方法来对印刷体汉字进行行切割和列切割，最后通过已经训练好的BP神经网路对汉字进行识别。这个系统还有不是很完善的地方，一是它的识别精度还不是很高，这是因为没有采用特征提取的方法，只是简单的使用像素匹配的方法来对汉字进行识别；二是系统不是很稳定，有的时候设置同样的参数前后识别的结果就不相同。

毕业设计做 基于DWT-DCT-SVD算法的数字水印嵌入与提取的代码，包含鲁棒性检测的程序代码，如高斯噪声，JPEG压缩，图片几何变形，低通处理，此算法在经过以上的处理后表现出良好的鲁棒性。。

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利用matlab来实现PCNN多种方法的图像处理，有图像分割，图像边缘提取，图像融合等方面