【视觉提升】基于视觉边缘的梯度比率实现图像优化matlab源代码.zip

神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在内

Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

该项目详细介绍了使用MATLAB进行分块图像拼接的计算机视觉技术。讲义幻灯片和作业内容由UIUC计算机视觉专家Svetlana Lazebnik提供。计算机视觉是教授机器如何看的学科，涵盖了3D几何和物体识别两大主题。学生将通过课程理解视觉文献，并实现现代视觉系统的核心组件。先修条件包括概率论、线性代数和微积分基础，MATLAB编程技能尤为重要。

涉及智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多个领域的Matlab仿真。

该项目提供一个 MATLAB 脚本，可以实现一个简单的单目视觉测距管道，具有基本功能，如从图像序列估计 3D 场景结构。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖的内容。

在图像分割过程中，有效追踪边界是关键步骤之一，能够实现对特定区域的精确提取。MATLAB提供了强大的工具，用于处理和分析图像，使得图像轮廓提取变得高效可靠。用户可以通过输入一幅图像，利用MATLAB的功能快速生成该图像的清晰轮廓。

该存储库提供多种方法计算梯度归因图，以探究深度神经网络分类决策中图像哪些部分最关键。除此之外，还提供完整性检查，评估梯度归因图的准确性。卷积神经网络（CNN）的普及使得理解其预测过程变得至关重要。显著性图帮助识别网络分类决策的关键像素。该存储库使用梯度归因方法计算出显著性图，确保提供准确信息。需要Matlab R2020a及更高版本。

用于生成视觉同色异谱的Matlab代码，此代码参考了弗里曼和西蒙切利的研究成果，探讨了腹侧流的等温异构体及其在自然神经科学中的应用（2011）。如需详细信息，请参阅contents.m文件。使用更现代的工具可能会显著改进或增强其功能。