Fully Automated Segmentation of coronary artery from the heart and detection using stenosis

使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。该系统的识别率一般情况下为90%。此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。具体使用请参照书中说明。

实习说明 本实习将在所学数字图像处理理论的基础上进行实践教学，分为两个部分:（一）基础实习，要求学生必做；（二）综合性实习，学生可以自主选择其中的某一单元进行训练。 实习项目及时间分配 （一）基础实习（必做）：位图文件读取、显示和存储 1、学时分配：1周

可以运行的图像处理软件，排除了一些兼容性错误，功能有：图像几何变换、正交变换、图像分析、格式变换等

资源描述本代码为LBP特征提取代码，在Main中，包括uniformLBP提取和灰度不变的特征提取两种实现，文件中包含测试图片，效果很好，打开main中的注释就能运行。

由浅入深的介绍了图像，图像处理，matlab的基本概念，以及它们之间的联系及结合点，每章每个例子都附有大量的代码，是学习MATLAB及图像处理最好的基础教程，代码清晰明了，都经过一一运行过。希望能和大家多多交流，共同进步。

ＭＦＣ多文档＋ＯＰＥＮＣＶ１实现各种基础的图像处理算法，提供一个统一框架，可以再增加功能

opencv MFC摄像机标定。利用张正友棋盘标定法，计算出畸变参数，进行纠偏处理等功能。适用于单目相机标定，适合初学者学习使用。

此程序是用IDL语言编写，在IDL平台编译器上直接运行，选择输入路径和保存路径。输入数据为二值图文件，格式为ENVI支持的格式。主要是去除二值图中一定面积的碎斑，可以指定碎斑的像元数量，此程序不影响其他的斑块形态。主要用于遥感提取二值结果的后处理。

目的： 若要编写 2-D 卷积的 MATLAB 函数。 理论： 2-D 卷积可以通过矩阵乘法来执行。若要执行此操作，形成， 块矩阵 H0，H1 等从一个矩阵和阻止的 toeplitz 矩阵已形成 从块矩阵。其他矩阵是以列的形式写的。然后，乘法 之间块 toeplitz 矩阵和写在列矩阵形式将产生的结果 类似于二维卷积。 让大小的矩阵 x [m，n] M1X N1，M1 在哪里的行数，N1 矩阵的列数 x [m，n]。 .让大小的 h 矩阵 [m，n] 是 M2X N2，M2 在哪里的行数和 N2 是 [m，n] 的 h 矩阵的列数。 由 y(m,n) 表示卷积 x(m,n) 和 h(m,n) 之间 在哪里 y(m,n) = x(m,n) * h(m,n) 矩阵 y [m，n] 的大小是 M3X N3，哪里 M3 = M1 + M2-1 和 N3 = N1 + N2-1 如果 A 是块 toeplitz 的 matri x(m,n)，然后 h(m,n) 和输入的线性卷积 由给出 x(m,n) y = Ax 最后重新排列 y 以获取输出响应的元素。

基于OMP正交匹配追踪算法的小波基CS图像重构。利用测得矩阵找出重建矩阵中与之最匹配的列，与该列对应的即是重建的稀疏图像中的相对应位置的系数。然后得到将测量矩阵减去第一步第一个系数所对应产生的测量矩阵中的值，得到下一步残差，然后再找与之最匹配的列，如此循环下去，直到迭代到要求的次数