基于距离变换+分水岭传统图像处理算法实现了金属纳米颗粒图像的自动分割与计数，可以供研究人员参考，简单修改代码即可直接插入到自己的项目中，程序里面有比较详细的注释，直接就能看懂，如果有问题可以私信，作者会耐心解答。

MATLAB图像处理实现螺纹识别 源程序代码.zip

基于图像超分的相机标定优化方法.zip一种基于深度学习图像超分技术可以提升相机标定精度的方法，即插即用，使用说明 下载models里的超分模型 使用下列代码超分标定用的图像 sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径 sr.setModel('edsr', 2) # 设定算法和放大比例。提供基于edsr的超分模型，提供 ESPCN、FSRCNN、LapSRN 等模型 img_sr = sr.upsample(img) # 放大图像 继续相机标定程序 基于图像超分的相机标定优化方法.zip一种基于深度学习图像超分技术可以提升相机标定精度的方法，即插即用，使用说明 下载models里的超分模型 使用下列代码超分标定用的图像 sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create() sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径 sr.setModel('edsr', 2) # 设定算法和放大比例。提

实现任意角度拍摄的矩形物体，通过一系列数字图像处理，把另外一张目标图像替换拍摄的矩形框。 难点一：矩形边框的检测识别（噪声） 针对难点一： 拟采用边缘检测检测像素突变点提取边缘线条+轮廓提取+拟合外接四边形寻找轮廓中满足面积条件的四边形。考虑到拍摄图像有很多噪点干扰，采用中值滤波进行平滑处理，过滤椒盐噪声。设定矩形区域面积阈值，去除不满足条件轮廓，对轮廓进行多边形拟合迭代，直到拟合成四边形，并排序输出四个点坐标。 ②难点二：由于相机平面很难与物体平面平行，所以矩形区域是形变的矩形。 针对难点二： 拟采用投影变换，利用getPerspectiveTransform函数求出变换矩阵M，再用M将代替换图像投影变换到矩形区域，其余面积像素为0，以便后续图片融合相加。

学习图像处理技术时 做的笔记 有原理和代码

图像融合的质量评价指标，每个文件都有详细说明，每个指标都有相应的论文出处。亲测，可以使用。

巴特沃斯、指数、梯形、带通/阻、同态滤波

ZYNQ图像处理工程，实现了均值滤波

针对人工检测编织袋缺陷的正确率低与效率较低的问题,提出一种高效的在线检测编织袋缺陷方法。该方法在线采集编织袋图像并进行图像处理,消除干扰项,准确检测编织袋的缺陷。使用均值滤波器、灰度开闭操作对图像进行预处理,消除图像中干扰缺陷检测的黑白条纹与灰度不均匀,降低噪声。使用差分图像二值化对图像进行背景分割,提取出孔洞缺陷、拉丝缺陷,以及过大的丝线缝隙、褶皱和黑色物。同时,进行开闭运算处理,将断裂的缺陷连接起来并消除过大的丝线缝隙,避免小缺陷的漏检。利用特征提取与缺陷检测消除褶皱和黑色物的干扰,检测出孔洞和拉丝缺陷。实验结果表明,500个试样检测的平均正确检测率达到97.20%,检测效率为720 m/h,检测结果正确率高,效率高。

1、实现效果：《【Matlab系列】一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124359195 2、内容介绍：一维信号/数字图像小波阈值去噪（软阈值,硬阈值,固定阈值）的matlab实现。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！