matlab代码，基于遗传算法的数字图像处理论文，图片原件，针对传统图像分割方法中基于阈值的图像分割方法中确定最佳阈值的问题，提出了一种基于遗传算法确定最佳阈值进而进行图像分割的方法，虽然其需要较多的运算以及逻辑判断工作，代码量也明显较多，但是其确定的最佳阈值应用到图像分割中的效果显著好于用最大方差所确定的最佳阈值，虽计算时间稍长，但并无根本上的影响。

P0301：数字图像矩阵数据的显示及其傅立叶变换 P0302：二维离散余弦变换的图像压缩 P0303：采用灰度变换的方法增强图像的对比度 P0304：直方图均匀化 P0305：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声的影响 P0306：采用二维中值滤波函数medfilt2对受椒盐噪声干扰的图像滤波 P0307：采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 P0308：图像的自适应魏纳滤波 P0309：运用5种不同的梯度增强法进行图像锐化 P0310：图像的高通滤波和掩模处理 P0311：利用巴特沃斯（Butterworth）低通滤波器对受噪声干扰的图像进行平滑处理 P0312：利用巴特沃斯（Butterworth）高通滤波器对图像进行锐化处理

是关于simulink的视频与图像处理算法

《C#数字图像处理算法典型实例（附光盘）》精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合的方式，系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。 共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。《C#数字图像处理算法典型实例（附光盘）》的光盘中附有相关章节的实现代码，可供广大的读者参考、阅读。

红外图像；FPGA；算法详细介绍及实现步骤

matlab分水岭算法源代码肺癌检测 使用MATLAB中的图像处理算法检测肺癌 该项目使用MATLAB来实现图像处理算法。 图像处理工具箱在项目中经常使用。 分割算法的使用基于：。 该项目的目的是提出一种系统，该系统可以使用CT扫描图像定位可能是肺癌的前瞻性区域或结节。 在每个患者文件夹中，CT扫描图像的命名如下： pX_img1.dcm pX_img2.dcm ... 伴随每次CT扫描，我们都有基本道理： pX_seg1.dcm pX_seg2.dcm 其中X是患者编号。 这些地面真相图像是相应CT扫描图像的正确肺癌结节。 建议您将所有这些图像以及每个分段阶段的源代码放在一个文件夹中，以便可以一起运行所有内容。 如果您只对运行某些文件感兴趣，请将相应的文件和图像放在一起。 例如，仅在第一张图像上运行分水岭算法，请确保：图像：p1_img1.dcm，p1_seg1.cdm和源代码：p1_img1watershed.mlx函数：noduleExtraction.m，lungeExtraction.m，falseTruePositives.m和markcontrwatershed.m文件在

《Visual C++数字图像处理技术详解》.(刘海波,沈晶).[PDF]完整目录版

基于GPU的数字图像处理算法.pdf

C#数字图像处理算法典型实例随书光盘 精选数字图像处理领域中的一些应用实例，以理论和实践相结合的方式，系统地介绍了如何使用C#进行数字图像处理。 C#数字图像处理算法典型实例共11章，分别讲述了图像的点运算、几何运算、数学形态学图像处理方法、频率变换、图像平滑与去噪、边缘检测、图像分割、图像压缩编码和彩色图像处理等相关技术。本书的光盘中附有相关章节的实现代码，可供广大的读者参考、阅读。 C#数字图像处理算法典型实例内容丰富，叙述详细，实用性强，适合于数字图像处理工作者阅读参考。 C#数字图像处理算法典型实例目录： 第1章 绪论 　1.1 数字图像处理概述 　1.2 C#概述 　　1.2.1 C#特点 　　1.2.2 WinForm编程 　　1.2.3 GDI+ 　1.3 补充说明 第2章 C#数字图像处理的3种方法 　2.1 C#图像处理基础 　　2.1.1 Bitmap类 　　2.1.2 BitmapData类 　　2.1.3 Graphics类 　2.2 彩色图像灰度化 　2.3 彩色图像灰度化编程实例 　　2.3.1 使用图像 　　2.3.2 图像处理的3种方法 　2.4 小结 第3章 点运算及直方图 　3.1 灰度直方图 　　3.1.1 灰度直方图定义 　　3.1.2 灰度直方图编程实例 　3.2 线性点运算 　　3.2.1 线性点运算定义 　　3.2.2 线性点运算编程实例 　3.3 全等级直方图灰度拉伸 　　3.3.1 灰度拉伸定义 　　3.3.2 灰度拉伸编程实例 　3.4 直方图均衡化 　　3.4.1 直方图均衡化定义 　　3.4.2 直方图均衡化编程实例 　3.5 直方图匹配 　　3.5.1 直方图匹配定义 　　3.5.2 直方图匹配编程实例 　3.6 小结 第4章 几何运算 　4.1 图像平移 　　4.1.1 图像平移定义 　　4.1.2 图像平移编程实例 　4.2 图像镜像 　　4.2.1 图像镜像变换定义 　　4.2.2 图像镜像编程实现 　4.3 图像缩放 　　4.3.1 图像缩放定义 　　4.3.2 灰度插值法 　　4.3.3 图像缩放编程实例 　4.4 图像旋转 　　4.4.1 图像旋转定义 　　4.4.2 图像旋转编程实现 　4.5 小结 第5章 数学形态学图像处理 　5.1 图像腐蚀运算 　　5.1.1 图像腐蚀运算定义 　　5.1.2 图像腐蚀运算编程实例 　5.2 图像膨胀运算 　　5.2.1 图像膨胀运算定义 　　5.2.2 图像膨胀运算编程实例 　5.3 图像开运算与闭运算 　　5.3.1 图像开运算与闭运算定义 　　5.3.2 图像开运算编程实例 　　5.3.3 图像闭运算编程实例 　5.4 击中击不中变换 　　5.4.1 击中击不中变换定义 　　5.4.2 击中击不中变换编程实例 　5.5 小结 第6章 频率变换 　6.1 二维离散傅里叶变换 　6.2 快速傅里叶变换 　　6.2.1 快速傅里叶变换概述 　　6.2.2 快速傅里叶变换编程实例 　6.3 幅度图像和相位图像 　6.4 频率成分滤波 　　6.4.1 频率成分滤波原理 　　6.4.2 频率成分滤波编程实例 　6.5 频率方位滤波 　　6.5.1 频率方位滤波原理 　　6.5.2 频率方位滤波编程实例 　6.6 小结 第7章 图像平滑与去噪 　7.1 噪声模型 　　7.1.1 噪声概述 　　7.1.2 噪声模型编程实例 　7.2 均值滤波与中值滤波 　　7.2.1 均值滤波与中值滤波原理 　　7.2.2 均值滤波与中值滤波编程实例 　7.3 灰度形态学滤波 　　7.3.1 灰度形态学原理 　　7.3.2 灰度形态学去噪原理 　　7.3.3 灰度形态学去噪编程实现 　7.4 小波变换去噪 　　7.4.1 小波变换概述 　　7.4.2 小波变换去噪原理 　　7.4.3 小波变换去噪编程实例 　7.5 高斯低通滤波 　　7.5.1 高斯低通滤波原理 　　7.5.2 高斯低通滤波编程实例 　7.6 统计滤波 　　7.6.1 统计滤波原理 　　7.6.2 统计滤波编程实例 　7.7 小结 第8章 边缘检测 　8.1 模板算子法 　　8.1.1 模板算子法原理 　　8.1.2 模板算子法编程实例 　8.2 高斯算子 　　8.2.1 高斯算子原理 　　8.2.2 高斯算子编程实例 　8.3 Canny算子 　　8.3.1 Canny边缘检测原理 　　8.3.2 Canny算子编程实例 　8.4 形态学边缘检测 　　8.4.1 形态学边缘检测原理 　　8.4.2 形态学边缘检测编程实例 　8.5 小波变换边缘检测 　　8.5.1 小波变换边缘检测原理 　　8.5.2 小波变换边缘检测编程实例 　8.6 金字塔方法 　　8.6.

Matlab三维图像代码合成Kong径雷达图像处理 该存储库包含用于SAR图像处理和自动聚焦算法的所有源代码。 有关详细信息，请参阅每个子目录的README 。 data_collection 所有用于实时收集雷达数据的程序。 2d_autofocus 与3d_autofocus类似，但仅适用于二维光圈。 可能会不建议使用此方法，而希望使用可生成二维光圈的灵活3d_autofocus处理。 3d_autofocus Matlab脚本可实现和生成三维自动对焦的模拟数据。 gps 没有说明。 power 没有说明。 support 整个过程中使用了庞大的Helper MATLAB代码库。