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matlab-image-processing
- 《MATLAB 6.5辅助图像处理》 本书是基于MATLAB 6.5的图像处理工具箱v3.2 （Image Processing Toolbox）编写的，较全面系统地介绍了图像处理工具箱v3.2函数在有噪和退化图像的恢复、图形绘制、图像几何变换、图像增强、二值分析、小波分析和分形几何用于图像处理，以及图形用户界面设计等方面的工程实际应用。全书侧重于图像处理工具箱在工程中的具体应用，通过具体的分析和详细的实例，读者不仅可以对MATL
tftb-toolbox
- 图像处理中经常使用的时频分析工具箱，包括Garbor变换，小波变化等。
Image_Processing(MATLAB)
- 本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述
toolboximage
- 这个工具箱包括各种图像处理功能函数如下： 1、图像链接和生成 2、滤波和模糊功能 3、各向异性和空间变化滤波 4、各向异性和空间变量滤波 5、非线性滤波（中值滤波等） 6、全局变量图像处理（去噪和分解） 7、非小波图像变换-This toolbox contains functions related to image processing, including * images loadin
MATLAB-and-wavelet
- 图象压缩技术是用最少的数据量来表示尽可能多的原图象信息的一个过程，这一领域的突破对于通信和多媒体事业的发展 将具有深远的影响．该文介绍了基于MATLAB小渡变换在压缩图象中的应用。并应用MATLAB小波工具箱的相关函数和命令，从 两个不同的方式来实现对此算法的仿真。-Abstract：The technology of image compression is a process to represent as much o
matlab-code
- 应用Matlab工具箱演示对比度增强，局部平滑，中值滤波，小波工具，边缘检测，图像二值化，Hough变换直线提取，灰度阈值分割，四叉树分裂合并法等，并完成这些处理程序的GUI集成。-Application the Matlab toolbox Demo contrast enhanced local smoothing, median filtering, wavelet tools, edge detection, image val
tmypfrmg
- BP神经网络用于函数拟合与模式识别，iXQQRPQ参数是学习PCA特征提取的很好的学习资料，是小学期课程设计的题目，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，KDMFTBs条件matlab开发工具箱中的支持向量机，采用了小波去噪的思想。- BP neural network function fitting and pattern recognition, iXQQRPQ parameter Is a good learning
bdefqpwn
- 多姿态，多角度，有不同光照,数据模型归一化，模态振动，matlab开发工具箱中的支持向量机，最小均方误差（MMSE）的算法，基于人工神经网络的常用数字信号调制，关于小波的matlab复合分析，时间序列数据分析中的梅林变换工具，这个有中文注释，看得明白。- Much posture, multi-angle, have different light, Normalized data model, modal vibration, mat
toolbfrlan
- 实现多小波变换的MATLAB工具箱库函数 学习可以 推荐一下-Implementation of multiwavelet transform MATLAB toolbox can recommend library function study
dundtionImplementation
- 实现多小波变换的MATLAB工具箱库函数 学习可以 推荐一下(Implementation of multiwavelet transform MATLAB toolbox can recommend library function study)
EWT20161130
- matlab-ewt工具箱，2016最新版本。经验小波变换(Empirical wavelet transform (EWT) is a new self adaptive signal decomposition method.)