matlab代码写二维数字图像相关有大佬会吗

SEhoi 2020-05-10 01:08:00

matlab代码写二维数字图像相关有大佬会吗，菜鸡太难了

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掌握了这个，很多分类任务都是换汤不换药了一行代码不写就可以完成手写数字和字母共计36类图片的分类，按照此方法，理论上可以一行代码不写完成大多数常见图像的分类工作。从数据整理->模型设计->GUI界面...

目录前言一.数字图像相关（Digital Image Correlation）二.相关运算1.数学模型参考引用前言由于本人近期正在展开数字图像相关技术用于测量材料形变方向的研究，其中需要对别人现有算法的复现和调研，尽管其中很多算法都已经非常成熟，但对于初学者而言即使明白其中的原理，无法上手实践和操作的话，依然无法能够将其完全的应用起来或者在上面进行创新，我希望能将自己作为一个初学者复现他人代码和学习该原理的过程记录下来，方便每一个涉足该领域的人能更快应用这些知识。本文所复现的论文——Atkinson

图像复原技术图像在采集、传送、转换过程中会混入噪声，造成图像模糊、失真、有噪声，图像复原技术的目的是使图像尽可能恢复到原本的样子。一、常见的噪声类型高斯噪声椒盐噪声均匀分布噪声指数分布噪声伽马分布噪声在Matlab中，函数 imnoise 可以给图像加入高斯噪声、椒盐噪声、泊松分布噪声和乘性噪声二、空域内的滤波复原方法 1、均值滤波 (1)、算术均值滤波令 Sxy 表示...

实现图像的二维傅里叶变换的频谱图图像的频谱分析有助于我们理解图像的二维傅里叶变换（离散非周期），并且以直观的方式来展现图像的低通或高通滤波，然而如何获得图像的频谱呢？在matlab中只要短短的几行代码，就可以利用库中的函数轻松地做到。可是，在此过程中都发生了哪些数学变换，以及得到的频谱图的含义，以及二维傅里叶变换的执行过程…都被蒙在了暗盒里。此篇文章将以应用的角度来加深对二维傅里叶变换执行过程的理解。不过，谈不上实际应用，因为普通的二维傅里叶变换实在是…太！慢！了！由于我只熟悉java，所以用java

matlab下编写bp神经网络实现手写数字识别（含图片及代码）本文参考链接https://blog.csdn.net/huang_miao_xin/article/details/51364152。修改了其中部分代码，可以完美运行。代码主要包括以下五个部分。一、神经网络初始化 V=double(rand(256,64)); W=double(rand(64,10)); delta_V=double(rand(256,64)); delta_W=double(rand(64,10)); % lf=0;用

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