智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

彩色图像边缘检测算法研究.pdf

JPEG 算法的彩色图像压缩.pdf

人工智能-多通道脉冲耦合神经网络实现彩色图像分割.pdf

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

用matlab-实现基于直方图均衡化的彩色图像增强.doc

资源包含文件：设计报告word+项目源码（matlab和C++） 我采用的 Matlab 版本为 R2018a，其他版本的兼容性没有测试过，建议直接安装 R2018a，为了运行代码，你需要在 Matlab 中将项目中的 /matlab 目录及其子目录添加到 Matlab 的执行目录。环境的搭建主要是安装和引入一些库，大多数库我都已经在 cmake 的配置文件中添加了，你要做的事情，就是在部署之前，把各种库按照正确的方法安装，并且添加合适的环境变量，使得我在 cmake 配置文件的使用的环境变量能够正常工作，只要能找到库，就能编译成功。 这里给出使用到的库的一个简要列表： 高性能矩阵库 Armadillo 图像处理库 OpenCV 4 命令行参数解析库 Cmdline SVM 库 LibSVM 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122540041?spm=1001.2014.3001.5502

数字图像处理：5第六章 彩色图像处理.pdf

提出了一种基于判定肤色和人眼几何位置关系的人脸检测方法。首先通过对人脸图像光照增强与平滑去噪等预处理归一化彩色图像，再将图像在HSV色彩空间进行肤色分割。生成二值化图像，采用形态学滤波器对其降噪，并使用Sobel算子确定人脸边缘，生成清晰完整的二值化图像。利用灰度积分垂直和水平投影曲线包含的信息对人脸区域粗定位,并缩小图像处理范围。在得到大致人脸范围的基础上，使用Susan算子定位两个眼角点从而实现眼睛的精确定位。以粗定位为基准,按照适当的方法对鼻、嘴的特征点依次准确提取.利用粗略与精确两步定位过程方法,在简化处理的同时,可准确提取正面人脸。

论文基本思路： 在 HSI 颜色空间下，对 I 分量进行处理，裁剪成 相同大小的 n×n 图像块，进行同态滤波，以此实现局部增强，但拼接图像时，在边缘必然会存在颜色突变，造成块效应，因此需要解决这个副作用。作者将相邻的图像块分为水平和竖直两类，利用边界处左右两边的像素进行均值滤波，以此来消除块效应。增强后的 I 分量再重新与 S 和 H 分量组合并还原到 RGB 空间。 代码实现 论文中已经给出了部分关键代码，因此复现起来很简单。