MATLAB开发-argedata的图像相关和卷积。应用分块卷积方法计算二维和三维图像的自相关和互相关。
MATLAB-Image Cross-Correlation and Convolution Techniques
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Matlab
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2024-11-04
Image Similarity Matching and Search Techniques
相似图像匹配与搜索
知识点概览
相关系数:衡量两个变量之间线性关系强度的统计量。
汉明距离:一种度量两个同长度序列之间差异的方法。
归一化互相关法:用于评估图像之间相似度的一种方法。
互相关值:描述两个信号之间相似度的度量。
相关系数
相关系数用于评估两幅图像之间的相似度,取值范围在-1到+1之间。其计算公式为:
[ r_{AB} = \frac{\sum_{i=1}^{n}(A_i-\bar{A})(B_i-\bar{B})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(A_i-\bar{A})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(B_i-\bar{B})^2}} ]
根据相关系数的不同取值,可以将图像间的相似度分为几个等级:- 0.8 < r>- 0.6 < r>- 0.4 < r>- 0.2 < r>- 0.0 < r>
汉明距离
汉明距离用于度量两个同长度序列之间的差异,定义为不同位的数量。其计算公式为:
[ H(u,v) = \sum_{i=1}^{n} [ u_ieq v_i ] ]
归一化互相关法
归一化互相关法(NCC)是一种常用的图像匹配技术,能有效处理亮度变化,具有旋转和平移不变性。其计算公式为:
[ NCC(A,B) = \frac{\sum_{i,j}(A_{ij}-\bar{A})(B_{ij}-\bar{B})}{\sqrt{\sum_{i,j}(A_{ij}-\bar{A})^2}\sqrt{\sum_{i,j}(B_{ij}-\bar{B})^2}} ]
算法与数据结构
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2024-10-31
Image Enhancement Techniques Brightness Images and Histograms in MATLAB Simulation
偏亮图像与直方图的结合在图像增强中起着重要作用。通过调整图像的亮度和对比度,可以显著提高视觉效果。直方图是分析和处理图像的重要工具,它能够展示图像像素值的分布情况,帮助我们识别图像的亮度特征。利用MATLAB进行仿真,可以实现对偏亮图像的有效增强,通过调整直方图的形状来改善图像的视觉质量。
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Matlab-Based Open Image Restoration Toolkit Latest Deep Learning Techniques for Image Restoration
该项目收集并打包了遵循各种标准的图像恢复技术,包括最新技术(都基于深度学习),开源技术(MIT或Apache许可证),可用技术(可直接使用预训练模型且不需要复杂依赖),以及Pythonic技术(更易于与Google Colab等平台共享和使用)。截至2019年7月25日,NLRN和ESRGAN是多个排行榜的领导者(可参考paperswithcode.com)。
技术细节:当前软件包包含的算法既可以直接使用,也可以根据需求从外部GitHub存储库稍作改编。所选方法依据以下标准进行比较:
去噪(去除颗粒) - 刘等,2018年提出的非本地循环网络(NLRN)。MIT许可证。
去除波纹(去除条纹噪声) - 关等,20XX年提出的去除波纹方法。
此外,项目还包括正在进行中的演示版本,用户可以在自己的图像上进行测试。
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2024-11-05
Image Dehazing with MATLAB Histogram+Retinex+Dark Channel Techniques
本视频讲解了基于MATLAB的图像去雾技术,结合直方图、Retinex和暗通道方法,提供完整的可运行代码,适合初学者使用。1. 代码压缩包内容:- 主函数:main.m- 调用函数:其他m文件- 运行结果效果图无需额外生成。2. 代码运行版本: Matlab 2019b,若运行有误,请根据提示修改。如有疑问,欢迎私信博主。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,等待程序运行完毕以获得结果。4. 仿真咨询:- 可私信博主或扫描博客文章底部的QQ名片,提供服务包括:- 完整代码提供- 期刊或参考文献复现- Matlab程序定制- 科研合作
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2024-11-04
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| 滤波器类型 | 振铃程度 | 图像模糊程度 | 噪声平滑效果 ||-------------|----------|--------------|----------------|| ILPF | 严重 | 较轻 | 无 || TLPF | 轻 | 较轻 | 很轻 || ELPF | 一般 | 一般 | 一般 || BLPF | 一般 | 一般 | 一般 |
参数说明
H(u,v): 滤波器函数
D0: 截止频率
D1: 频域变量
D(u,v): 距离函数
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