matlab图像清晰处理代码DehazeNet：单图像雾度去除的端到端系统 蔡伯伦，徐向民，贾佳，青春梅，陶大成，[曾令科] 介绍 去除单个图像的雾霾是一个挑战性的不适定问题。 现有方法使用各种约束/先验来获得合理的除雾解决方案。 去除雾度的关键是为输入的雾度图像估计介质透射率图。 在本文中，我们提出了一种称为DehazeNet的可训练端到端系统，用于媒体传输估计。 DehazeNet将雾度图像作为输入，并输出其介质传输图，随后将其用于通过大气散射模型恢复无雾度图像。 DehazeNet采用基于卷积神经网络（CNN）的深度架构，其层经过专门设计，以体现图像去雾的既定假设/先验条件。 具体来说，Maxout单元的图层用于特征提取，可以生成几乎所有与雾度相关的特征。 我们还在DehazeNet中提出了一种新型的非线性激活函数，称为双边整流线性单元（BReLU），它能够提高恢复的无雾图像的质量。 我们在提议的DehazeNet的组件和现有方法中使用的组件之间建立连接。 在基准图像上进行的实验表明，DehazeNet比现有方法具有更高的性能，但保持高效且易于使用。 如果您在研究中使用这些代码，

本压缩包为《数字图像处理(第三版)》冈萨雷斯——第九章：形态学图像处理的MATLAB代码+原图，运行代码前记得安装本书的工具包dipum_toolbox_2.0.1（网上可以下载到，由于无法重复上传，就不放到这里了），代码都经过调试可以运行，使用时请注意修改图片路径。

matlab灰色处理代码LSF和MTF数码相机的测量 介绍 概括 在这项工作中，我尝试找到智能手机的线路扩展功能（LSF）和调制传递函数（MTF）。 对象是在Mathematica 12.1.1程序中设计的。 对于LSF，我设计了具有不同宽度的等距对象（二值化的白色和黑色条纹），对于MTF，我设计了实际大小相同且具有不同宽度的等距对象（二值化的白色和黑色条纹）。 实际尺寸是指基于像素的计算机设计，我设计的对象以现实生活中的毫米为单位。 然后我打印了对象，对象尺寸以毫米为单位。 然后，在不使用变焦或手电筒的情况下，使用智能手机相机在自动模式下为对象拍照，然后将图像另存为RAW JPEG，并使用数据线传输到计算机中以消除数据丢失。 为了分析图像，我使用涂料从图像中提取了一些样本。 因为整个图像包含很多信息，而我没有足够的计算机功能。 在MATLAB R2020a中分析的样本。 通过绘制灰度图像的像素强度与像素强度的关系图，我计算出了LSF和MTF。 线扩散功能（LSF） 实验方法 在Mathematica 12.1.1中准备了一个测试图像（图1）。 所有对象均为实际大小。 此测试图像包括3

30个图像处理的代码 c++图像处理代码读取转换，缩放等基本图像处理都有 C++实现代码

课程的随堂作业，C语言的，用dev就能运行，萌新代码，勿喷，仅仅帮助不想写作业的朋友方便一下，反正老师也不会仔细检查的

图像处理最精华部分，从各种图像的变换到各种算子实现边缘检测等。

图片灰色化处理代码matlab SIHR：用于去除单个图像高光的MATLAB / GNU Octave工具箱 引文 @article { Ramos2020 , doi = { 10.21105/joss.01822 } , url = { https://doi.org/10.21105/joss.01822 } , year = { 2020 } , month = jan, publisher = { The Open Journal } , volume = { 5 } , number = { 45 } , pages = { 1822 } , author = { V{\'{\i}}tor Ramos } , title = { {SIHR}: a {MATLAB}/{GNU} {Octave} toolbox for single image highlight removal } , journal = { Journal of Open Source Software } } 概括 在MATLAB / GNU Octave上开发新的和实施已建立的单图像高光去除（SIH

主要介绍了python操作openpyxl导出Excel 设置单元格格式及合并处理代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

matlab肌电信号处理代码Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset 该代码在《生物医学信号处理和控制》 （ Biomedical Signal Processing and Control）接受的论文中进行了描述。 您可以从看到该数据集使用非常简单的在线处理来控制3D图形。 此外，重新连接的效果为。 <说明> 在set_config.m中更改目录并下载getxxfeat.m之后，可以使用此代码。 该项目有四个文件夹： 手势动作每个前臂基本动作有8部短片 数据 来自5个主题的30天EMG数据 csv文件（每个数据具有1.5-s信息） D表示天 M表示运动标签（例如，M1表示静止状态，M2表示手腕弯曲） T表示试验次数 代码该文件夹具有一个名为main_script的主m.file，该文件使用： set_config 预处理 extract_feature 您可以从以下文件中获取以下m.files： getrmsfeat getmavfeat getzcfeat getsscfeat 喝彩 ar 盘中 plot_figure6_and_figure7

matlab灰色处理代码通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN进行全自动计算机辅助质量检测和分割 通过伪彩色乳房X线照片和Mask R-CNN同时检测和分割乳房X线照片的算法。 代码：[GitHub存储库–] 遮罩R-CNN代码：[GitHub存储库–] 数据： 训练有素的模型示例：[GitHub页面-] 简而言之 所提出的方法使用多尺度形态筛分法（MMS）将常规的灰度X线乳房X线照片转换为伪彩色X线乳房X线照片。 MMS可以在指定的大小范围内增强类似病变的模式。 在MMS中使用两个比例尺，并生成两个输出图像。 然后将这两个图像附加到灰度乳房X线照片上，以形成RGB伪彩色图像。 如上图所示，类似病灶的图案在新的伪彩色图像中将显示与背景的颜色对比（黑线表示注释，青色线表示通过所提出的方法生成的分割）。 然后将伪彩色乳房X线照片用作Mask R-CNN的输入。 Mask R-CNN经过训练可以同时检测和分割乳腺肿块。 我们注意到，与使用常规的灰度X线照片相比，使用伪彩色X线照片可以改善Mask R-CNN的检测和分割性能。 如何使用代码： 该方法包括3个步骤：预处理，伪彩色图像生成和