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本视频介绍了基于MATLAB的同态滤波技术，专注于低照度图像的增强，以便于进行烟草异物的剔除。\\1. 代码压缩包内容包含主函数：main.m，调用函数：其他m文件；无需运行结果效果图。\2. 代码运行版本为Matlab 2019b；若运行有误，根据提示进行修改；如有疑问，欢迎私信博主。\3. 运行操作步骤：\步骤一：将所有文件放入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，待程序执行完毕即可获得结果。\4. 仿真咨询服务包括：\4.1 完整代码提供；\4.2 期刊或参考文献复现；\4.3 Matlab程序定制；\4.4 科研合作。

选择一幅灰度图像，再选一张彩色图像，经过仿真可以将彩色图像的色彩传递到灰度图像上，达到灰度图像的彩色化处理！！！

In Binary Image processing, pixels are represented as either 0 or 1, where 0 represents black and 1 represents white. This type of image is often used in image segmentation, object recognition, and thresholding tasks in MATLAB. The conversion of a grayscale image to binary involves setting a specific threshold value, above which pixel values are set to 1, and below which they are set to 0.

以下是一些关于图像处理的MATLAB命令，希望能对你有所帮助： imread - 读取图像文件。 imshow - 显示图像。 imwrite - 保存图像。 rgb2gray - 将RGB图像转换为灰度图像。 imresize - 调整图像大小。 imfilter - 对图像应用滤波器。 这些命令可以帮助你进行基本的图像处理操作。

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。

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}} ]

本指南集合了所有的图像处理命令，便于进行简单或者复杂的图像处理。非常适用于初步接触Matlab以及没有一定的Matlab基础的人群的使用。

通过Matlab软件，我们能够更好地进行图像处理。

介绍如何使用 MATLAB 实现对图像的 打码 功能。主要步骤包括加载图像、选择要打码的区域，并应用 模糊 处理。最后，保存修改后的图像以供使用。

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。