CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

### 图像融合及DSIFT算法概念 图像融合是指将两个或多个不同焦距的图像结合成一个具有更全面信息的图像的过程。在医学成像、光学传感等领域有广泛的应用。在图像融合中，DSIFT（DoG尺度不变特征变换）是一种提取图像特征点的方法，具有尺度不变性，能够检测出图像中的稳定特征点。在多聚焦图像融合中，通过特征点匹配，可以更好地解决图像对齐和融合的问题。 ### SIFT算法细节与图像配准 在图像配准阶段，SIFT算法首先在图像中寻找稳定的特征点，然后为这些特征点生成描述子。这些描述子能够有效匹配不同图像间的对应点，即使在图像有较大视角变化或尺度变化的情况下也能保持稳定性。然而，由于显微图像的特点，仅使用SIFT可能不够理想。因为显微图像一般变化较小，主要存在位移和光圈弥散，而非旋转或透视变换。此外，聚焦变化导致的特征点检测差异也会使得匹配复杂化。因此，改进后的算法采用多级下采样与最大相关性方法进行图像配准，这样可以降低计算复杂度，提升实时性。 ### 聚焦度量与融合方法 对多聚焦图像融合而言，首先需要通过聚焦度量来确定图像中的哪些区域是清晰的。文中提到的几种聚焦度量方法包括EOG、EOL、SF和SML。每种方法都有其独特的计算方式，但并非所有方法都适用于所有情况。比如，SML方法在计算每个像素点锐度的同时，还会考虑邻域内的锐度信息，因此可以得到更加准确的聚焦度量，进而产生更好的融合效果，有效避免了伪影的产生，并保留了更多的图像细节。 ### Matlab源码及应用 文档提供了一个基于Matlab的图像融合项目，包括源码。Matlab作为一种科学计算软件，非常适合进行图像处理和算法实现。文中提到了获取源码的具体方式，并介绍了博主的个人主页及相关内容，为感兴趣的读者提供了进一步学习和实践的机会。此外，博主还涉及了路径规划、神经网络预测与分类、优化求解、语音处理、信号处理、车间调度等多个与Matlab相关的领域，展示了其丰富的研究和开发经验。

KIS标准版、迷你版、业务版等的软加密狗，可以正常让超过三期的账套打开查询使用 经自己测试，对于标准版，打开账套后会有弹出几个提示信息需要点击，但可以正常打开使用 而其他的版本，业务版可以直接打开，不存在弹出信息 根据提供的信息，我们可以整理出以下几个关于金碟KIS（Kingdee Information System）的版本特点、软加密狗使用情况以及软件测试结果的知识点： 1. 金碟KIS的版本分类：金碟KIS提供不同版本以满足不同规模企业的需求。其中，标准版、迷你版和业务版是几个常见的版本类型，它们各自根据企业规模和业务需求进行功能上的区分。 2. 软加密狗的作用：软加密狗是金碟KIS软件的保护措施，用于防止软件被非法复制和使用。它确保只有拥有合法授权的用户才能正常使用软件。 3. 软件使用特性：软加密狗使得超过三期的账套数据可以被正常打开和查询使用。这意味着用户在使用金碟KIS时，可以回溯和查看之前多个会计期间的数据。 4. 标准版的特别操作：在标准版的金碟KIS中，打开账套时可能会弹出几个提示信息，需要用户点击操作。这可能是软件在进行某种安全验证或是更新提示。尽管存在这样的操作，但软件整体上可以正常使用。 5. 业务版的使用便捷性：与标准版相比，业务版在打开账套时不需要处理弹出信息，可以直接打开使用。这显示了业务版在用户体验方面做了优化，提供了更为便捷的操作流程。 6. 软件测试：根据测试结果，我们可以了解到在实际使用过程中，软件的各个版本表现出了不同的特点和性能。测试结果有助于用户了解在购买或升级金碟KIS软件时可能遇到的具体情况。 7. 版本对应软件名称：从提供的文件名称KingdeeKIS75.exe可以推断，这可能是金碟KIS 7.5版本的安装程序。这个信息有助于用户确认他们下载的是最新版本还是旧版本的软件。 8. 免狗软加密：在标签中提到的“免狗软加密”，可能指的是某些特殊情况下软件能够无需实体加密狗而进行授权验证。这种加密方式提高了授权验证的便捷性，但同时也可能带来安全隐患。 综合以上信息，我们可以得出金碟KIS的不同版本在功能、操作和用户授权验证方面各有特点。用户在选择软件版本时，需要根据自己的具体需求和对操作便捷性的偏好来做出决定。同时，测试结果提供了软件使用体验的实际反馈，有助于用户判断软件是否符合自己的操作习惯和预期。关于免狗软加密的标签，提示用户在安装使用软件时，需要留意授权方式的选择，确保使用合法性并保护自身利益。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

在当今科技发展的迅猛浪潮中，医学影像技术一直是科学研究和临床诊断中极为重要的一环。尤其是随着COVID-19疫情的爆发，高效的图像处理技术对于识别、分析和诊断病毒性肺炎病变具有至关重要的意义。本篇文献介绍了一种基于Matlab的显著性COVID-19感染者区域检测和图像分割方法，旨在自动识别CT扫描或X光片中由COVID-19病毒引起的肺炎病变。 研究流程首先从医疗数据库中获取受过标注的COVID-19患者的胸部CT扫描图像，接着进行数据预处理，以标准化和归一化图像，减少噪声并增强图像质量。接下来，进行肺部分割，通过肺窗技术或深度学习方法只保留肺部区域，排除非肺部分。异常检测阶段运用机器学习算法或深度学习模型对疑似或确诊感染的肺部特征进行识别，这些特征可能包括磨玻璃影、斑点状密度增高或实变区等。 显著性计算是通过像素级别的特征提取来完成的，计算每个像素点的异常程度，并形成显著性图。随后设定阈值，将正常组织和病灶区域区分开来。区域聚类通过形态学操作或邻域聚类算法将连续的病灶区域连接起来，形成感染区域。在后处理阶段，对分割结果进行检查，如有必要，可以人工复核或调整算法参数。最后将分割出的感染区域可视化，用于疾病诊断报告或科研分析。 文中还提供了一部分Matlab源码，展示了如何读取图像、选择颜色空间、设置参数，并通过高斯滤波进行图像平滑处理。这一部分源码向读者介绍了从读取图像开始，到图像平滑的预处理步骤，为想要深入学习图像处理的读者提供了宝贵的资源。 此外，博主个人信息也在文档中有所提及，博主自称是热爱科研的Matlab仿真开发者，有丰富的Matlab项目合作经验，并提供个人主页链接和QQ二维码以便于读者交流和合作。同时，博主还分享了自己的座右铭“行百里者，半于九十”，表示追求技术卓越和不断进取的决心。 本篇文献不仅深入探讨了基于Matlab的显著性COVID-19感染者区域检测和图像分割技术，还提供了源码示例和联系方式，是研究医学图像处理和COVID-19疫情诊断技术的科研人员和学生不可多得的参考资料。

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PCA人脸识别是一种基于主成分分析(Principal Component Analysis)的生物特征识别技术，主要应用于图像处理领域，尤其是面部识别。本资源提供了GUI（图形用户界面）实现的PCA人脸识别系统，结合了Matlab编程语言，使得非专业程序员也能理解并操作这一过程。 PCA是一种统计学方法，用于数据降维，它通过找到原始数据集中的主要变化方向（主成分）来减少数据的复杂性。在人脸识别中，PCA被用来提取面部图像的关键特征，降低维度的同时保留最重要的信息。这有助于减少计算量，提高识别速度，并有助于消除噪声和光照变化的影响。 该资源的核心内容包括以下几个方面： 1. **面部图像预处理**：需要对原始面部图像进行预处理，如灰度化、归一化、尺寸标准化等，以便于后续分析。 2. **面部特征提取**：PCA的主要任务是找到图像数据的主成分。在人脸识别中，这通常涉及到计算协方差矩阵，然后找到其特征向量（主成分）。这些主成分表示图像的主要变化模式，可以用来构建面部的低维表示。 3. **特征降维**：通过保留前几个具有最大方差的主成分，可以将高维的面部图像数据转换为低维空间，同时最大化保持面部特征的差异性。 4. **构建PCA模型**：使用训练集构建PCA模型，这个模型包含了从原始面部图像到低维特征空间的映射关系。 5. **人脸识别**：在测试阶段，新的面部图像会通过相同的PCA映射进行转换，然后与已知的低维特征进行比较，以确定最匹配的个体。 6. **GUI设计**：MATLAB提供的图形用户界面工具箱使得开发者能够创建直观易用的界面，用户可以通过界面上传图片，系统自动完成上述步骤并显示识别结果。 7. **识别率评估**：识别率是衡量人脸识别系统性能的关键指标，它表示正确识别的样本数占总样本数的比例。通过交叉验证或独立测试集，可以评估系统的准确性和鲁棒性。 资源中的`.mp4`文件可能包含了一个演示视频，展示了如何使用提供的Matlab源代码运行PCA人脸识别系统，以及如何解释和理解输出结果。通过观看和学习这个视频，用户可以更好地理解PCA算法在实际应用中的工作流程，从而提升自己的理解和实践能力。 PCA人脸识别是一个融合了统计学、计算机视觉和机器学习的综合技术，通过MATLAB的GUI实现，使学习者能够直观地理解和应用这一技术。无论你是学生、研究者还是工程师，这个资源都能帮助你深入理解PCA在人脸识别领域的应用，并提供一个实践平台。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作