此程序实现了基于颜色特征的图像检索功能。

实现了被切割机切成等份的碎片的拼接，其中相似度关系是通过matlab得出的，先通过matlab相似度算法，得到所有图片之间的相似度关系，再通过本程序将相似度关系转化为碎片序列，再通过画笔画到画板上。

一种基于SURF的图像拼接算法，用MATLAB设计GUI界面，导入图像，并可以改变图像的像素，以满足不同图像处理的要求。同时提供3种不同的图像处理结果。很好的满足了图像处理的不同要求。

自编的matlab中值滤波算法，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值.中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术，中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。

图像滤波使用 matlab 代码。 在这个文件中，我们有的图像转换到频率域 （使用离散傅里叶变换 （利用矩阵为我创建的函数方式）） 然后在频率域滤波的卷积低、 高和乐队的通行证和最后这种产品我们做傅里叶变换逆之前。

这个程序用来计算图像的离散余弦变换。用于执行离散余弦变换的方法是常规行-列。离散余弦变换是图像处理 trnasform 有权从空间域向频率域图像中非常重要的。程序注释将帮助您了解该过程。

图像小波融合代码。 小波变换是将图像分解成频域上各个频率段的子图，以代表原图的各个特征分量。这对后续的融合处理极为重要，使得融合处理可以根据不同的特征分量采用不同的融合方法以达到最佳融合效果。图像的融合策略（方法）是图像融合的核心，方法与规则的优劣直接影响融合的速度与质量。 在一幅图像的小波分解中，绝对值较大的小波高频系数对应着亮度急剧变化的点，也就是图像中对比度变换较大的边缘特征，如边界、亮线及区域轮廓。融合的效果 就是对同样的目标，融合前在图像A中若比图像B中显著，融合后图像A中的目标就被保留，图像B中的目标就被忽略。这样，图像A、B中目标的小波变换系数将 在不同的分辨率水平上占统治地位，从而在最终的融合图像中，图像A 与图像B中的显著目标都被保留。

应用背景要求：Matlab，Matlab图像处理工具箱。在图像压缩和特征提取中，线性扩展的标准使用。这是最近提出的李和承：一个正或非负线性扩展是一个非常强大的约束，这似乎导致图像的稀疏表示。他们的技术，被称为非负矩阵分解（NMF），被证明是一个高维数据中的有用技术由非负性成分组成。关键技术关键词：MATLAB源代码，，，NMF，图像，压缩，非负矩阵分解。1发布日期2014.10.27主要特点：NMF的图像压缩详细数据压缩信息灰度和RGB图像的支持快速优化实现演示代码（保护p-files）可用绩效评价

资源描述用网格法来追踪等值线，首先用差值法得到高程值，再追踪等值线，并画出等值线

#include "stdafx.h" #include #include #include using namespace std; using namespace cv; #define neighbors 8 //void elbp(Mat& src, Mat& dst, int radius, int neighbors) //{ // 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