Lab10_EDP 2D Poisson Equation Solved Using Finite Difference Method in MATLAB

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optional inputs:- Centers: A c×d matrix representing the c cluster centers. If not provided, the function will compute them.- Colors: A c×3 matrix generated using the hsv command, where the number of colors must be at least equal to the number of clusters. The function uses plot or plot3 for visualizing the clusters in 2D or 3D, respectively. Note: This function has been tested only on MATLAB version 2008a on Windows but should work for all versions.

DFT的matlab源代码标题日期作者使用FFT测试DEM中的高频噪声2017年1月本·普林顿（purinton@uni-potsdam.de）代码迁移到PYTHON :) 注意：截至2020年5月，此分析已迁移到Python：如果要使用MATLAB TM，请继续下面的操作。使用2D DFT进行DEM噪声分析的Matlab代码。该MATLAB TM函数用于栅格化地形数据（DEM）的频谱分析，以分析高频，低波长噪声，如以下所示： Purinton，B.，and Bookhagen，B .:验证中部安第斯高原南部的数字高程模型（DEM）和地貌指标，《地球表面动力学》，2017年。）运行它在分析之前，用户必须下载并设置一些必需功能的路径： T. Perron的2DSpecTools软件包可用。有关此光谱分析程序的背景以及引起该分析的论文，请参见：Perron，JT，Kirchner，JW和Dietrich，WE：景观中特征空间尺度和非分形结构的光谱特征，地球物理研究杂志，113，2008年。 W.Schwangh

目前的脚本近似于原始和相关联的对偶（伴随）布拉修斯方程，如Kuehl等人[~11/2020]在关于“连续伴随补充到布拉修斯方程”中的研究所述。数值边值问题使用射击方法近似，其中要解决的初值问题采用4阶Runge-Kutta方法(RK4)。

经典相机标定程序代码基于matlab编程语言，采用Tsai方法进行相机的标定。

基于 MATLAB 的图像 二维小波变换，以及图像 重建。通过小波变换，可以有效地对图像进行压缩和去噪，从而提高图像质量。将介绍如何使用 MATLAB 实现这一过程，包含相关代码示例和关键步骤的详细说明。

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

MATLAB Development - Using the GNewton Method to iterate a variable. The programme iterates given values of a function that intersects the x-axis.

彩色点图用于随机数据点可视化，模仿连续的2D概率分布。函数Coldotplot(x,y,s0,Ad)在散点图上创建大小与它们在点群中的密度相对应的点。较大的点在密集的区域也将具有更“热”的颜色。数据x和y是相同大小的向量，s0是每个数据点周围的局部半径参数（默认值= 0.5）。Ad是加权点区域的可视化参数（默认值= 1）。警告：对于非常大的x和y尺寸可能会很慢。这个基础版本可以进一步改进。%例子： N = 1000； x=randn(1,N); y=10*randn(1,N); s0 = 0.5; Ad=0.2； %绘制密度颜色图Coldotplot(x,y,s0,Ad)

边缘检测在图像处理中起着至关重要的作用。在本教程中，我们将展示如何使用OpenCV和MatLab在Lab色彩空间中实现边缘检测。具体步骤如下： 首先，将输入的RGB图像转换为Lab色彩空间。 在转换后的图像中，应用边缘检测算法，例如Canny边缘检测。 观察处理后的图像，分析边缘检测的效果。 通过此方法，Lab色彩空间的优势在于它更好地分离了色度和亮度信息，有助于提高边缘检测的准确性。 代码示例（OpenCV）： import cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为Lab色彩空间 lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2Lab) # 提取亮度通道 l, a, b = cv2.split(lab) # 应用Canny边缘检测 edges = cv2.Canny(l, 100, 200) # 显示结果 cv2.imshow('Edges', edges) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 此代码展示了如何使用OpenCV处理Lab色彩空间中的边缘检测。 MatLab代码示例： img = imread('image.jpg'); % 转换为Lab色彩空间 lab = rgb2lab(img); % 提取亮度通道 l = lab(:,:,1); % 应用Canny边缘检测 edges = edge(l, 'Canny'); % 显示结果 imshow(edges); 通过这些步骤，您可以在Lab色彩空间中准确地进行边缘检测，提升图像处理的质量。