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将霍夫变换与最小二乘法相结合,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。
首先,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声,并将分布在不同直线附近的点分离出来 然后,用最小二乘法
拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在
多条直线附近而无法拟合的两个问题 同时也解决了直接使用霍夫变换时,拟合直线精度不高和直线段有效区间
不容易控制的问题。,The Hough transform and least squares me
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在matlab中编程实现图像的创建256级灰度图像的灰度级直方图；
2. 三段式线性变换，区间参数自定义；
3. 灰度图像转变为二值图像（阈值自定义）；
4. 无论使用matlab或OpenCV，均不可使用库函数。
-Matlab programming in the 256-level grayscale image to create gray-scale image histogram 2. Three-step linear transformation, custom
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程序代码说明
P0201：MATLAB赋值
P0202：MATLAB中的for循环
P0203：MATLAB中的for循环和if条件
P0205：MATLAB图像处理的基本操作
P0206：MATLAB高级图像处理操作
P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像
P0208：二值图像的取反操作
P0209：用imshow函数显示图像
P0210：在同一个窗口内显示两幅图像-Procedure Code De
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边缘检测和图像分割matlab程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Edge det
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程序代码说明
P0201：MATLAB赋值
P0202：MATLAB中的for循环
P0203：MATLAB中的for循环和if条件
P0205：MATLAB图像处理的基本操作
P0206：MATLAB高级图像处理操作
P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像
P0208：二值图像的取反操作
P0209：用imshow函数显示图像
P0210：在同一个窗口内显示两幅图像
-Procedure Code
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P0201：MATLAB赋值
P0202：MATLAB中的for循环
P0203：MATLAB中的for循环和if条件
P0205：MATLAB图像处理的基本操作
P0206：MATLAB高级图像处理操作
P0207：根据RGB图像创建一幅灰度图像
P0208：二值图像的取反操作
P0209：用imshow函数显示图像
P0210：在同一个窗口内显示两幅图像 -P0201: MATLAB assignment P02
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这个Matlab程序中一个图像上叠加指定颜色的一个二值模板。-Overlay a binary mask onto an image using a specified color
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摘 要:针对茄子图像的灰度和颜色特点,利用MATLAB中丰富的图像处理函数,分别进行了色差分割和色调分割。在
色调分割中,采用了自动选取阈值的Otsu法。在去除残留噪音的处理中,采用标注的方法对二值图像的各连通区域进行面积
统计。保留最大面积的区域,从而使分割效果大大改善。利用多参数来衡量分割效果,使评价做到最大程度的客观、合理。-Based on the gray- level and color characteristics of eggp lant image, hue and
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程序代码说明
P0401：用Prewitt算子检测图像的边缘
P0402：用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
P0403：用Canny算子检测图像的边缘
P0404：图像的阈值分割
P0405：用水线阈值法分割图像
P0406：对矩阵进行四叉树分解
P0407：将图像分为文字和非文字的两个类别
P0408：形态学梯度检测二值图像的边缘
P0409：形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
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基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理。-Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
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基于Mean Shift的图像分割过程就是首先利用Mean Shift算法对图像中的像素进行聚类，即把收敛到同一点的起始点归为一类，然后把这一类的标号赋给这些起始点，同时把包含像素点太少的类去掉。然后，采用阈值化分割的方法对图像进行二值化处理 -Mean Shift Based on the process of image segmentation is the first to use the image Mean Shift algorithm for clustering of pixe
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2D-DCT 压缩图像后，通过QPSK,AWGN信道编码传输后，IDCT解压缩回原始图像，适用于任何图像-Using DCT to compress the orginal image, I use zigzag program, quantization, dct compression, then change the vector to bineary bit to pass through the QPSK channel. And from the binary array, I us
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Matlab源代码：利用有序抖动算法（Bayer矩阵D4和D8）生成二元图像；利用误差扩散算法（Floyd-Steinberg filter）生成二元图像。-Matlab code using the ordered dithring (Bayer D4 and D8 matrix) to generate the binary images
Matlab code using the error diffusion algorithm (Floyd-Steinberg filter) to
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程序代码说明
用Prewitt算子检测图像的边缘
用不同σ值的LoG算子检测图像的边缘
用Canny算子检测图像的边缘
图像的阈值分割
用水线阈值法分割图像
对矩阵进行四叉树分解
将图像分为文字和非文字的两个类别
形态学梯度检测二值图像的边缘
形态学实例——从PCB图像中删除所有电流线，仅保留芯片对象
-Program code shows the image using Prewitt edge de
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本代码利用matlab实现了图形的一些简单变换，包括灰度化，二值化等-The code is implemented using matlab graphics simple transformation, including grayscale, binary, etc.
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一种二值图像水印嵌入的，利用MATLAB语言编写的程序，希望能对大家有帮助。-A binary image watermark embedding, using a program written in MATLAB language, hoping to be helpful.
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image processing examples on how to manipulate some images using matlab example of changing genre of image from grey level to binary
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利用MATLAB的图像处理和数值计算功能得到颗粒物边界的二值图像；编制MATLAB程序，统计一系列以不同像素数量为边长的正方形块覆盖二值图像时的个数，根据像素数量和正方形块个数之间的关系，确定图像的计盒维数。-Image processing and numerical calculation using MATLAB function obtain pellets boundary of the binary image preparation of the MATLAB program,
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肺部CT图片分割提取出肺实质：迭代法获取灰度阈值；二值化图像；分区使用纯M语言编写，各个环节都是自己编程解决，没有用Matlab内置的函数，方便改成其他语言代码。-Lung CT image segmentation to extract the lung parenchyma: iterative methods for grayscale threshold binary image partition using pure M language, are all aspects
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matlab 顺序遍历二值图像 查找说有连通域，对不同的连通域使用不同编号-traversal order matlab binary image to find that there connected domain, for different connectivity domains using different numbers
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