Matlab集成的c代码细胞图像分析
一个函数和类库，可加快包含染色的（免疫荧光）细胞核的大图像的分析速度（大约200,000个细胞的大约20
mm
x
20
mm的图像）。
有多种方法可用于分割核，图像背景和伪影校正以及特征提取。
方法使用GPU加速进行图像处理，并且可以在GPU上并行提取每个原子核的特征。
要求
Matlab版本R2017b或更高版本。
图像处理工具箱。
统计和机器学习工具箱。
并行计算工具箱-使用并行计算和GPU加速需要此工具箱。
假设条件
其中一些功能特定于染色核DNA的图像，例如使用DAPI或PI时。
并且CellExperiment类需要标记为DAPI的通道。
其他几种方法专用于处理使用整个玻片荧光读取器创建的图像。
假定tiff图像是使用Leica
Aperio荧光玻片扫描仪创建的。
这些tiff图像的获取信息存储在tiff图像的ImageDescription标签（id：270）中。
此信息中需要的一条信息是MPP
，它以每像素微米为单位给出图像的空间比例。
安装
下载资源库。
在计算机上打开Matlab，然后将当前文件夹更改为下载的存储库。
运行set
2022-04-05 16:02:29
91.05MB
1
基于成像模型的C臂图像校正方法，张军，孟偲，C臂图像校正是基于C臂手术导航系统的一个关键问题。本文在分析了传统C臂的成像机制，提出了一种基于成像模型标定的C臂图像校正方�
2022-03-17 23:44:26
262KB
1
利用相机阵列获取三维信息实现三维集成成像与显示时，为消除相机阵列空间位置偏差对元素图像阵列的影响，提高再现三维图像的质量，以相机阵列记录系统为基础提出了一种元素图像阵列校正方法。通过特征点位置坐标以及相机位置平移误差和旋转误差的计算，分析了相机阵列位置平移误差和旋转误差与元素图像间的关系，以及校正算法的精度。利用光学实验对该算法进行了验证，结果表明，此方法可有效消除相机阵列位置偏差对元素图像阵列的影响，并且校正后再现三维图像质量明显优于误差图像，峰值信噪比提高了33.6%，实现了基于三维集成成像相机阵列获取的元素图像校正，满足了集成成像的显示要求。
2022-02-12 20:38:21
3.41MB
1
以下特色示例展示了如何使用深度神经网络进行图像校正。 --使用去噪网络DnCNN进行高斯降噪--使用定制的深度神经网络降低行/列噪声--实现自定义小批量数据存储以进行培训和评估包括以下使用深度学习进行图像校正的示例。 -使用DnCNN去噪网络去除高斯噪声--学习用于水平/垂直线噪声去除的网络--自定义小批量数据存储的实现和应用您可以使用它使用深度学习进行图像校正。 [Keyward]图像处理/深度学习/图像校正/IPCV演示
2022-01-02 11:30:19
1.58MB
1
matlab遥感图像分类代码
ImageRegisiter
1.Matlab实现GF1WFV遥感数据配准，同时也适用于其他类型的图像校正，拼接。
2.本篇原理是基于surf自动特征提取
3.配准效果用标准误差RMSE进行定量化度量。
4.批量配准图像
代码说明
registerbatch.m
一个批量配准的例子
RSAFM.m
图像配准函数
%图像配准demo
original=imread(file1);
distorted=imread(file2);
recovered=RSAFM(original,distorted);
部分GF1WFV数据
下载地址：
2021-12-29 15:00:07
3KB
1