自组织映射的 mri 分割

应用背景SPIHT是小波图像压缩中的一种重要算法，由W.Pearlman等人开发，是图像压缩标准的有力竞争者，由于压缩效果略差于EBCOT，因此未被选用关键技术 小波分析显著改变了图像的数据统计特性，十分便于集合划分编码操作，SPIHT利用这一数据分布规律，设计了合理的数据划分规则，实现了小波图像的有效压缩

里面包含了好几个m文件，基本都有注释。。很容易看懂，并且可以根据自己的需要修改添加参数。可以作为毕业设计的参考。不过对于图片的选择自己要注意，尽量不要选择整幅图都是同种颜色的

基于contourlet的图像融合1_像素绝对值取大  很好的源代码  可以运行出来  初学使用MATLAB的学者  可以用这个  容易上手  希望给大家一些帮助  谢谢大家

matlab练习程序（简单多边形的核）还是计算几何， 多边形的核可以这样理解：这个核为原多边形内部的一个多边形，站在这个叫核的多边形中，我们能看到原多边形的任何一个位置。算法步骤如下：1.根据原多边形最大和最小的x,y初始化核多边形，就是个矩形。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

应用背景三维测量中一个重要的分支就是利用投射光栅条纹进行测量，其中一般采用投影仪投射条纹图像，我使用的是三角波模拟生成的条纹图像代替正弦波，其目的主要是加快测量速度，高速测量就能实现动态物体也能运用如相移法等高精度的测量算法。关键技术高速的条纹图像的投射，对调制图像准确的解相，去除噪声背景等的干扰，解相算法上的选择，算法整体速度的优化等，这些问题都有待解决。

在传输的多信道图像，图像已损坏的椒盐噪声，由于通讯故障。盐和胡椒粉噪声也被称为脉冲噪声。滤波的目的是要删除的冲动，使噪声免费的形象完全恢复与最小的信号失真。 最著名和最广泛使用的非线性数字滤波器，基于高阶统计量是中值滤波器。中值滤波器以他们的能力，而不会损坏边缘去除脉冲噪声而著称。中值滤波器以他们的能力，去除脉冲噪声，以及保留边缘著称。 有效清除的冲动往往会导致图像的模糊和扭曲功能。理想情况下，过滤应该只应用于已损坏像素同时保持廉洁的像素不变。无条件地跨整个图像应用中值滤波作为实践在常规方案中会不可避免地改变强度并删除廉洁像素的信号细节。因此，两袖清风的像素和应用非线性滤波前的已损坏的像素之间的歧视噪声检测过程是非常可取。 自适应中值是一"基于决策"或"开关"筛选器，第一次用于标识可能的噪声像素，然后替换它们

脑磁共振图像的分割 特征提取 预处理 脑肿瘤

应用背景基于肤色分割手势图像可以很大程度除去背景，但因为人脸也是肤色也能被检测出来，这里就要除掉人脸信息。只留下手势信息就行。关键技术通过先对视频帧得到每个像素的概率，从而获得概率似然图像，再对该图像进行阈值分割

应用背景适用于初学者掌握对模型的总体把握，如何创建模型，如何在基础上建立新的坐标系，如何控制不同部分间的从属关系，如何键控不同部分的动作，使使用者对opengl的3D环境有充分了解。关键技术本代码调用了opengl 3D环境的多种函数，从创建模型到操作模型都涵盖在内，包括旋转，键控，视图，这是初学者学习，借鉴，掌握opengl的非常好的例子，也是我初学的样例，相信对初学者非常有帮助。

应用背景如今，由于照相机性能的限制，使得人们不能很好的拍摄一幅幅面比较大的图像。针对于此，本代码利用c++结合opencv，实现了多幅图像的拼接，并且得到比较好的效果。关键技术主要通过分析图像的特征，然后提取出图像中有用的相关联的角点，最后利用角点匹配技术，初步得到匹配的图像。由于在匹配过程中，存在部分匹配不当的角点，所以在应用图像融合技术，达到更好的效果