动态阴影检测

基于非线性色调映射的方法，Matlab开发了一种高效的动态阴影检测算法。这种算法在识别运动阴影时表现出色，为图像处理领域带来了新的技术突破。

这个matlab程序设计能够实时检测运动目标，特别适合初学者学习。

这段代码实现了从阴影中恢复形状的算法，使用了 Matlab 语言。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。

在MATLAB中详细介绍如何计算表面阴影：(1) 在Altitude栏设置太阳高度角；(2) 在Z factor栏设定高程变换系数。

这个函数的功能类似于plot3，但它能够绘制真实的3D圆形、平面、三角形或方形的粗阴影线。该函数还支持着色功能，因为它可以显示三角形补丁表面。

Matlab开发中，探索如何在线条的一侧绘制带有图案填充的阴影线和轮廓。

在Matlab开发中，新增了SHADOWPLOT功能，可以方便地为现有的地表图添加阴影效果。这一功能的引入使得地图可视化更加生动和具有实际应用意义。

该项目通过Python自动检测显微照片中不同尺寸圆形物体，并提取其像素亮度值，以及通过Matlab中的ODE模型描述不同纳米管单体行为的时间动态。图像处理部分利用数字图像处理（DIP）从每幅图像数十个液滴（在斐济手工）扩展到每幅图像数百个液滴。脚本可处理Nikon NIS-Elements的“.nd2”文件，并可调整以处理其他格式。该项目包含动态自组装项目液滴检测和数据提取的所有脚本，推荐使用建议的目录组织，但不强制要求。依赖项详见“.dependencies”文件。使用ND2Reader自nd2reader的工作流程为预处理 > nd2_brightness_adjust_fiji.py。此文件夹包含使用ImageJ或Fiji脚本编辑器的脚本。

Aggarwal, P., & Gupta, A. (2019) 提出了一种用于检测自闭症患者动态大脑网络异常连通性的多元图学习方法。该方法在医学图像分析领域展示了显著的潜力，详细阐述了其MATLAB实现。