Matlab图像处理课程设计报告

　《MATLAB图像处理实例详解》共15章，分为3篇。第1篇为MATLAB及图像基础，涵盖的内容有图像基础、MATLAB基础和MATLAB数字图像处理基础；第2篇为基于MATLAB的常见图像处理技术，涵盖的内容有数字图像的运算、数字图像增强技术、数字图像复原技术、图像分割技术、图像变换技术和彩色图像处理；第3篇为基于MATLAB的高级图像处理技术及应用，涵盖的内容有图像压缩编码、图像特征分析、图像形态学处理、小波在图像处理中的应用、基于Simulink的视频和图像处理和MATLAB图像处理综合实例。

MATLAB图像处理专栏--平滑滤波算法，包含椒盐噪声，高斯噪声，维纳滤波，中值滤波算法。保证源代码的运行，GUI界面更加便于对比原图与效果图以及保存。

配套代码

基于MATLAB图像处理的菌菇分类系统源码+使用文档 软件架构 四个文件夹A、B、A&B、C分别是A、B类蘑菇图像，未分类的A、B类蘑菇和有异物的C类蘑菇（异物之下仍然是A或B类蘑菇） excel文件是我统计的A、B类蘑菇参数 程序文件 m2.m:单张照片分类 m3.m:A&B类批量处理设计分类器 mogu.m:GUI可视化界面程序（回调函数设计） mogu.fig:GUI可视化界面设计 flow_svmModel2.mat:SVM分类器模型（可直接调用进行分类） 使用说明 GUI界面 设计可视的GUI界面分为显示、操作、图像处理三个部分。 GUI界面 显示部分 有左右两边两个显示框，可以分别进行显示 操作部分 操作部分由打开文件、撤销、还原、保存、关闭和关闭图像组成。 （1）打开文件 打开文件的后会在左边坐标侧显示原图，在右侧显示剪裁后的图像。默认可打开所有形式图像文件 （2）保存文件 保存文件是指保存右边处理后的文件，左侧坐标一直显示原始图像。保存图片格式默认为 .png。 （3）撤销 由于在每经过一次图像处理显示，都会保存在全局变量B{K}里，图像标题保存在N{K

深度学习，机器学习，图像处理的matlab源代码，智能驾驶案例实战应用--基于光流场的交通汽车检测跟踪

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码--第 27 章 基于区域生长的肝影像分割系统

matlab实现基于特征匹配的英文印刷字符识别.

hough变换检测,可以显示硬币个数以及直径

图像处理（图像融合，图像加密等）的性能评价指标集包括：平均梯度，边缘强度，信息熵，灰度均值，标准差(均方差MSE)，均方根误差，峰值信噪比（psnr），空间频率(sf)，图像清晰度，互信息(mi)，结构相似性(ssim)，交叉熵(cross entropy)，相对标准差。(Image processing，average gradient, edge strength, information entropy, gray mean, standard deviation (variance (MSE), are root mean square error, peak signal to noise ratio (PSNR), spatial frequency (SF), the sharpness of the image, the mutual information (MI), similar to the structure of (SSIM) and cross entropy (cross entropy)等等。