Image Stitching Using MATLAB Code and Report Included

在MATLAB中实现图像拼接算法的基本步骤包括：1. 读取输入图像；2. 提取特征点并匹配；3. 计算变换矩阵；4. 进行图像拼接；5. 调整拼接结果。

该存储库提供了JCSA-RM方法用于RGB-D图像分割和分析的MATLAB实现。JCSA-RM方法结合了RGB和深度信息，通过联合色彩空间轴向聚类和区域合并来实现图像分割。此存储库包含以下功能演示： 从mat文件中加载RGB-D图像数据（包括RGB图像、深度图像和法线数据），并显示它们。 生成并显示分割结果图像。 如何使用演示：- 运行MATLAB文件RGBD_Seg_JCSA_RM.m以使用GUI版本，或者运行demo_NO_GUI.m进行非GUI版本的演示。- 数据加载：使用样件名如rgbd_info_1.mat，rgbd_info_2.mat，rgbd_info_1_better_normals.mat，或rgbd_info_2_better_normals.mat。- 选择_better_normals版本，尝试使用无歧义的表面法线进行更精确的分割。- 在测试选项中选择不同的测试方法：a) JCSAb) JCSD 此代码库经MATLAB 2017b版本测试，适用于RGB-D图像分析的实验和研究。

以下是给照片添加网格的程序。用户可以根据需要自主编辑，调整网格密度。 % 读取图片 img = imread('your_image.jpg'); imshow(img); hold on; % 设置网格密度 grid_density = 20; % 绘制网格 for i = 1:grid_density:size(img, 1) plot([1 size(img, 2)], [i i], 'r'); end for j = 1:grid_density:size(img, 2) plot([j j], [1 size(img, 1)], 'r'); end hold off;

我自己写的图像色彩平衡代码，其中h(i)为r、g、b的平均值，lh为h(i)的平均值，h(i)/lh-1为平衡基，s(i)为加权系数。

图像强度值由反照率分量和阴影分量确定。反照率分量描述了地球表面不同物体的物理性质，土地覆盖类别因其固有的物理材料而彼此不同。因此，我们恢复高光谱图像的内在反照率特征以利用空间语义信息。然后，我们使用支持向量机（SVM）对恢复的固有反照率高光谱图像进行分类。SVM尝试最大化最小边距以实现良好的泛化性能。实验结果表明，在视觉质量和三个定量指标方面，具有内在反照率特征方法的SVM比最先进的方法实现了更好的分类性能。如果您使用这些代码，请引用论文： @文章{ZhanJEI2017july,作者= {詹、坤和王、海波和谢、元歌和张、楚彤和敏、玉芳}， title = {用于高光谱图像分类的反照率恢复}，杂志= {电子影像杂志},年= {2017},体积= {26}，数字= {4}，页数= {043010}， doi = { http://dx.doi.org

MATLAB小波图像边缘检测源码，实现了利用小波对图像边缘检测。含实验报告。

本视频介绍了基于Matlab的形态学分析和稀疏表征的CSMCA图像融合方法，代码均可运行，适合初学者。1. 主函数：main.m；调用函数：其他m文件；运行结果无需额外操作。2. 运行版本：Matlab 2019b。如有错误，根据提示调整，若有疑问可私信博主。3. 运行步骤：- 步骤一：将所有文件放入Matlab当前文件夹；- 步骤二：双击打开main.m；- 步骤三：点击运行，等待结果。4. 服务咨询：可私信博主或扫描视频QQ名片获取更多支持，包括完整代码、期刊复现、程序定制及科研合作等。

在灰度变换法中，通过照片或电子方法得到的图像，常表现出低对比度，即整个图像偏亮或偏暗。为此，需要对图像中的每一像素的灰度级进行灰度变换，扩大图像灰度范围，以改善图像质量。这个灰度调整过程可以用 imadjust() 函数实现。

MATLAB图像分割肿瘤代码，脑肿瘤检测与分类。此源代码根据患者的MRI扫描检测脑肿瘤区域，然后通过MATLAB进行的机器学习将其分为良性和恶性类型。 %Source Code clc %% Input [I,path]=uigetfile('.jpg;.png','select a input image'); str=strcat(path,I); s=imread(str); %% Filter num_iter = 10; delta_t = 1/7; kappa = 15; option = 2; disp('Preprocessing image please wait . . .'); inp = anisodiff(s,num_iter,delta_t,kappa,option); inp = uint8(inp); inp=imresize(inp,[256,256]); if size(inp,3)>1 inp=rgb2gray(inp);