用于MATLAB课程的期末大作业，杠杠的。

分水岭 matlab代码 corn-seeds ###基于matlab的玉米种子破损识别 ###[本目录内代码均识别相对路径，请运行前设置MATLAB工作路径到该目录下] 该目录下pics目录中存储不粘连待识别图片，需保证图片尺寸为696x928,部分光线不均的图片经过PS调整; pics_adjoin目录中存储有粘连待识别图片，同样保证图片尺寸为696x928,部分光线不均的图片经过PS调整; seeds目录存储向量机训练所用的种子，该目录下有good和bad两种单个种子，都是经过旋转处理的具有一定方摆放向的的种子，便于机器学习; seeds目录下adjoin_pics_items目录中放的是有粘连种子图片中所有单个种子集合; seeds目录下adjoin_pics_rotated_items目录中放的是有粘连种子图片中所有经过旋转方向的单个种子集合； taged_pics目录下为不粘连图片的种子标签图，标签号码与seeds中种子图号对应； exercise.m为训练脚本，已经执行并生成svmStruct.mat文件，无需再次训练，除非种子库变更。该文件内存储向量机结构，做种子识别时

采用卷积编码以及直扩编写的基于MATLAB的抗干扰程序。

资源包含文件：课程lunwen文档word+运行简介+源码 要求将图片前景的黑色栏杆去除，恢复遮挡部分。要求修改的图片有两张，第一张图片的前景栏杆较窄，第二张图片的前景栏杆大部分较窄，有一根栏杆较粗。为了去除遮挡部分，首先需要找到遮挡部分的位置，即 mask，这一步使用一系列图像处理的方法来完成。 针对第一张图片，由于遮挡物较窄，我使用了 Fast Marching Method 算法来实现去遮挡，该算法运算较快，对窄遮挡物去除效果较好，但对宽遮挡物（宽度大于 15 像素）进行修复时会出现模糊现象(Telea, 2004)。因此，针对第二张图片的宽栏杆部分，我使用了 criminisi 算法来进 行修复，该算法运算较慢，但对宽遮挡物修复效果极佳(Criminisi, Perez, & Toyama, 2003)。此外，我对 criminisi 算法做了一点改动，大大提高了它的运算速度，同时保证修复质量。详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122512677?spm=1001.2014.3001.5502

MATLAB农害，侵蚀植物叶片识别，带界面

基于MATLAB求解RP方程以及一二阶气泡动力学方程。

基于MATLAB求解KB冲击波传播理论

分别基于MATLAB和C++计算冲击波载荷参数和气泡脉动参数

MATLAB代码->LS-PrePost命令行文件->导入LS-PrePost生成模型

基于MATLAB的JPEG压缩编程实现实例