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Matlab集成的c代码细胞图像分析 一个函数和类库，可加快包含染色的（免疫荧光）细胞核的大图像的分析速度（大约200,000个细胞的大约20 mm x 20 mm的图像）。 有多种方法可用于分割核，图像背景和伪影校正以及特征提取。 方法使用GPU加速进行图像处理，并且可以在GPU上并行提取每个原子核的特征。 要求 Matlab版本R2017b或更高版本。 图像处理工具箱。 统计和机器学习工具箱。 并行计算工具箱-使用并行计算和GPU加速需要此工具箱。 假设条件 其中一些功能特定于染色核DNA的图像，例如使用DAPI或PI时。 并且CellExperiment类需要标记为DAPI的通道。 其他几种方法专用于处理使用整个玻片荧光读取器创建的图像。 假定tiff图像是使用Leica Aperio荧光玻片扫描仪创建的。 这些tiff图像的获取信息存储在tiff图像的ImageDescription标签（id：270）中。 此信息中需要的一条信息是MPP ，它以每像素微米为单位给出图像的空间比例。 安装 下载资源库。 在计算机上打开Matlab，然后将当前文件夹更改为下载的存储库。 运行set

VC自绘CTabCtrl可以改变背景色，改变边框等。

krpano加入背景音乐文件及插件

大部分污染气体在红外波段具有明显的发射或吸收特征，被动傅里叶变换红外(FTIR)遥感技术可以对污染气体进行远距离探测和识别。当利用移动平台对污染气体进行遥测时，背景辐射是未知的，且光谱中包含大气等干扰物特征，需要研究相应的背景压缩方法，提取目标光谱特征。研究了基于亮温光谱的红外背景压缩方法，认为背景辐射在亮温光谱上是缓变的基线，并利用中光谱分辨率大气辐射传输模型(MODTRAN)软件包模拟大气干扰物特征，根据最小二乘拟合原理实现红外背景压缩。实验以氨气作为目标气体，以低平天空作为背景。结果表明，本方法能够成功扣除背景辐射和大气干扰特征，提取氨气的光谱特征，并计算了氨气的浓度程长积值。

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