MATLAB 根据散斑图运用NCC算法计算图像的深度信息

提供matlab平台下的图像压缩编码。用于视频图像帧内编码

自动阈值分割 OTSU算法分割 KittlerMet算法 Niblack算法 Kapur算法

MATLAB案例讲解，主要案例由c++和MATLAB代码完成。

（反色+骨架提取+去尖刺） [r,c]=find(bw_170==0); bw_clean=bwselect(~bw_210,c,r,8);imshow(bw_clean) bw_skel=bwmorph(bw_clean,’skel’,6);imshow(bw_skel) bw_pruned=bwmorph(bw_skel,’spur’,8);imshow(bw_pruned)

matlab图像拼接 可以实现三幅和五幅图，并且有对比实验

MATLAB图像拼接，拼接两幅图像，小波变换方法，sift等。

matlab图像分割肿瘤代码KiTS21 2021年肾脏和肾脏肿瘤分割挑战赛的官方资料库 当前数据集版本： 1.0.3 （请参阅1.0.3 ） 时间线 3月1日至7月1日：培训数据的注释，发布和完善（正在进行中） 8月9日：投稿截止日期和论文要求 8月16日至30日：已接受提交 9月1日：结果公布 9月27日或10月1日：MICCAI 2021卫星赛 消息 2021年4月7日：我们已开始使用标签和变更日志来跟踪数据集版本 2021年3月23日：后处理代码的草稿和一些初步数据已合并到master分支中。 2021年3月9日：初步挑战主页已发布于。 您可以在此处保留数据注释过程的选项卡。 2020年3月29日：第二版KiTS与MICCAI 2021一起在斯特拉斯堡举行！ 更多信息将在此处以及何时发布。 用法 下载 通过克隆这个仓库开始，但要注意，成像不存放在这里，它必须使用一个下载get_imaging在脚本starter_code目录。 当前在以下方面有实现： python3 ： python3 starter_code/get_imaging.py MATLAB ： matlab st

MATLAB图像处理与GUI（陈超）实例素材

图象的一维熵可以表示图像灰度分布的聚集特征，却不能反映图像灰度分布的空间特征，为了表征这种空间特征，可以在一维熵的基础上引入能够反映灰度分布空间特征的特征量来组成图像的二维熵。 选择图像的邻域灰度均值作为灰度分布的空间特征量，与图像的像素灰度组成特征二元组，记为(i,j)，其中i表示像素的灰度值(0<=i<=255)，j表示领域灰度均值(0<=j<=255)，即可 反应某像素位置上的灰度值与其周围像素的灰度分布的综合特征，其中f(i,j)为特征二元组(i,j)出现的频数，N为图像的尺度，定义离散的图像二维熵为： 依此构造的图像二维熵可以在反映图像所包含的信息量的前提下，突出反映图像中像素位置的灰度信息和像素邻域内灰度分布的综合特征。