纹理特征提取技术,包括灰度共生矩阵,灰度梯度矩阵,用于图像的分类识别
2021-12-11 16:49:59 11KB 共生矩阵
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我自己实现的灰度共生矩阵提取结肠癌图像特征,并利用计算机辅助诊断的方法SVM分类Matlab代码。
2021-12-11 16:48:29 2KB 灰度共生矩阵 SVM 结肠癌
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matlab灰色处理代码LSF和MTF数码相机的测量 介绍 概括 在这项工作中,我尝试找到智能手机的线路扩展功能(LSF)和调制传递函数(MTF)。 对象是在Mathematica 12.1.1程序中设计的。 对于LSF,我设计了具有不同宽度的等距对象(二值化的白色和黑色条纹),对于MTF,我设计了实际大小相同且具有不同宽度的等距对象(二值化的白色和黑色条纹)。 实际尺寸是指基于像素的计算机设计,我设计的对象以现实生活中的毫米为单位。 然后我打印了对象,对象尺寸以毫米为单位。 然后,在不使用变焦或手电筒的情况下,使用智能手机相机在自动模式下为对象拍照,然后将图像另存为RAW JPEG,并使用数据线传输到计算机中以消除数据丢失。 为了分析图像,我使用涂料从图像中提取了一些样本。 因为整个图像包含很多信息,而我没有足够的计算机功能。 在MATLAB R2020a中分析的样本。 通过绘制灰度图像的像素强度与像素强度的关系图,我计算出了LSF和MTF。 线扩散功能(LSF) 实验方法 在Mathematica 12.1.1中准备了一个测试图像(图1)。 所有对象均为实际大小。 此测试图像包括3
2021-12-11 10:19:25 875KB 系统开源
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C语言,简单的实现灰度直方图的统计。对读取的数字图像进行灰度直方图统计,获得该图像的灰度直方图。以文本方式显示统计得到的灰度直方图。
2021-12-10 09:48:30 1KB 灰度直方图
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用VC做灰度图的直方图,bmp图,可直接运行
2021-12-10 09:30:22 4.55MB 灰度直方图
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输入图像后,运行函数实现基于matlab的灰度图像特征点匹配。
2021-12-09 21:29:10 929B 特征点、matlab
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1.从硬盘中读取一幅灰度图像; 2.显示图像信息,查看图像格式、大小、位深等内容; 3.用灰度面积法编写求图像直方图的Matlab程序,并画图; 4.把第3步的结果与直接用Matlab工具箱中函数histogram的结果进行比较,以衡量第3步中程序的正确性。 5.对读入的图像进行直方图均衡化,画出处理后的直方图,并比较处理前后图像效果的变化。
2021-12-06 18:57:15 3KB MATLAB
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该代码实现图像的拼接,利用金字塔将图像分解为多个尺度,在多个尺度上进行匹配,由配准函数进行匹配,最后完成两幅图像的拼接
2021-12-06 10:29:06 614KB shift 图像
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matlab图片灰色化代码纹理合成器 这是Efros-Leung算法的Matlab实现,用于通过非参数采样进行纹理合成。 有关该算法的详细信息,请参见。 用法 以下是如何使用synthesize_texture函数的示例(来自synthesize_texture_test.m ): input_image = im2double(imread( ' 161.png ' )); output_image = synthesize_texture(input_image, 256 , 256 , 9 ); imwrite(output_image, ' result.png ' ); synthesize_texture的参数如下: function output_image = synthesize_texture ( input_image , output_rows , output_cols , window_size ) 输入项 input_image :包含要合成的纹理样本的图像 output_rows :合成图像中所需的行数 output_cols :合成图像中所需的列数 w
2021-12-05 20:19:52 1.45MB 系统开源
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提出一种变换方向自适应的差值扩展可逆数据隐藏算法(ACD),ACD通过扩展像素对的差值嵌入数据。像素对中一为参照像素,另一为变换像素,ACD根据像素对所处区域类型的估测,自适应选择变换像素,暗区选大值像素,亮区选小值像素,否则选默认方向像素。理论分析及实验结果表明,ACD解决了预测误差扩展可逆数据隐藏算法(PEE)在暗或亮载体时灰度溢出急剧增加的问题,与采用现有灰度溢出解决方案的PEE相比,改善了载体普适性,性能更稳定。
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