addnoise(A,sz) A：图像矩阵sz：图像的噪声比（0 到 100） 该函数取图像和噪声比，然后输出具有均匀噪声的灰度图像。 均匀噪声范围从 0 到 255。

具有可变大小比例的简单模板匹配。 在图像Is（灰度图像）的canny边缘图像中找到模板Itm（二值图像）。 模板大小不需要与图像中的目标完全相同，扫描各种大小比例。 模板 Itm 。 INPUT: 是模板所在的彩色图像。 Itm：模板二进制图像。 OUTPUT: 最佳匹配的位置 (x,y) 匹配的分数。 显示（是）标有最佳匹配的图像。 还返回调整大小的图像和调整大小的模板，以提供最佳匹配的大小比例。 方法：扫描模板Itm和图像Is之间的各种大小比例，找到模板Itm最匹配的图像大小比例和位置。 在图像Is的精巧边缘和模板Itm之间使用简单的模板匹配互相关。 主要功能：MAIN_find_template_in_image

matlab图形图像二值化代码 PandaHeadMemeGenerator 描述 使用 MATLAB 实现从您自己的面部照片中自动生成熊猫头表情包。 特征 旋转照片直到可以识别出人脸。 人脸识别后分别识别眼睛、鼻子和嘴巴。 显示每一步的所有识别结果，让您选择正确的。 如果面部对称轴不垂直，计算其角度并稍微旋转照片以提高面部识别的准确性。 为了获得面部表情的最佳二值化，可以手动调整参数。 灰色风格，4级灰度（像素风格）或二值化风格（黑白）可以通过使用可选参数“模式”（见用法）来选择。 最多可以在 PandaHead 下方添加两行文字，使其成为最终的表情包。 要求 用法 函数 PandaHeadGenerator.m input_image：将生成模因的面部照片的文件名及其关联路径。 它将由“ imread ”加载，因此支持常见的图片格式。 例如，“ E:\folder_one\kid.jpg ”。 此外，高分辨率图片是首选。 input_template：熊猫头模板的文件名及其关联路径。 它可以在这里下载： output_image：生成的 PandaHead 模因的文件名。 其文件扩

在此提交中，我使用 HDL 编码器使用 (5x5) 内核实现了均值滤波器。该设计已成功综合和仿真。

编程实现灰度图像的频域滤波算法。使用Matlab实现不延拓和延拓两个版本。对于延拓和不延拓版本，在理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器和高斯低通滤波器上比较两者的区别；对于延拓版本，比较不同参数设置对上述三种滤波器滤波结果的影响。

代码分为： 1. 使用高斯滤波器平滑输入图像。 2. 计算梯度幅值和角度图像。 3. 对梯度幅值应用非极大值抑制图像。 4.使用双阈值和连通性分析来检测链接边缘。 运行代码： [Ioutput]= cannydetector(I);

实现对图像碎片的拼接，通过两张图片灰度信息比对的方式实现

用于灰度图像二值化的MATLAB代码，算法采用迭代法

灰度图像二值化比较经典的算法，包括otsu方法和局部阈值法

将彩色图像（或颜色映射图像）叠加到灰度图像上，以使用灰度图像作为透明度索引来可视化颜色图（密度、流量或您正在处理的任何内容），以获得更好的可视化效果。 它适用于 RGB 图像（MxNx3 矩阵）或使用 colromap 的简单灰度图像（通常为“jet”，但也可以定义其他图像）。 例子： SUPERIMPOSEIMAGE(im, map) 使用 MAP 中的颜色信息描绘灰度图像 IM 假彩色。 如果 MAP 是灰度图像，则它使用“jet”默认颜色图。 如果它是真彩色图像（矩阵 NxMx3），则使用其颜色。 SUPERIMPOSEIMAGE(..., 'colormap', cm) 使用用户定义的颜色图而不是默认的 'jet'。 例如“骨头”、“热”等。 SUPERIMPOSEIMAGE（...，'alpha'，alpha）通过调整IM的亮度来控制其透明度。 alpha > 1 会降低假