DIPUM图像处理MATLAB代码

DIPUM 的 Matlab 源码工具箱，说白了就是图像届的一把老工具了。书是 Gonzalez 写的那本经典的《数字图像》，这个 Toolbox 就是书里配套的函数集合，跟 Matlab 自带的 Image Processing Toolbox 能无缝配合，用起来挺顺。函数设计得比较贴近实战，不是那种为了教学而教学的风格，像imnoise、imadjust这些起来效率还不错。适合你平时搞算法原型、做图像预或者教学演示的时候用。代码注释也比较清晰，不会让你看得云里雾里。而且大部分函数调用方式也挺直观，熟悉 Matlab 的基本语法就能快速上手。哦对了，Toolbox 和 Matlab 原生功能

DIPUM Toolbox V1.1.3 是个超实用的 MATLAB 图像工具包，专为图像爱好者设计。这个工具包在源码方面比较“神秘”哦，虽然是 m 文件，但源代码不可见，基本上只有.p 文件能用，连 help 都不能直接打开。不过，别担心，这款工具包的功能还是挺强大的，基本涵盖了多常用的图像方法。对于做图像研究或者项目的朋友，这个包蛮合适的。如果你需要，资源挺难得的，赶紧下载吧！ 如果你用 MATLAB 做图像，可以先试试这个工具包的各种函数和操作，做起来比较方便。如果你遇到什么问题，相关的代码资料也有不少，网上有些教程链接可以参考。毕竟，像这样的工具包，用起来要有点耐心，但效果是值得的！

该代码库收录了图像处理算法函数，包含详细的处理程序说明，以方便用户应用。

对于想深入了解核密度估计（KDE）和图像相关性的同学，QMInCC的 MATLAB 代码适合你。课程中，不仅实现了非参数估计技术，比如直方图和核密度估计，还应用了机器学习中的交叉验证方法。有意思的是，比较了相关系数（CC）和二次互信息（QMI）的效果，发现 QMI 在评估图像相似性时远比 CC 更可靠。只要将所有文件放在同一目录，运行q6_1.m就能生成图像，挺。推荐给有图像需求的同学，是做 MRI 图像的。另外，如果你对其他相关算法感兴趣，可以看看以下几个有用的资源：使用核密度估计绘制散点图拓扑密度估计与相关评估的 MATLAB 开发脚本计算相关系数的应用

MATLAB脑肿瘤图像处理代码介绍了使用图像处理技术从MRI图像中检测和提取脑肿瘤的方法。医学领域中，特别是在MRI图像处理方面，对于改善诊断准确性至关重要。本项目结合了图像分割和形态学运算，利用MATLAB软件快速准确地分析大脑MRI扫描图像，定位和识别脑部肿瘤。该技术不仅节省了处理时间，还提高了肿瘤检测的精度和效率。

这份资源提供了Matlab图像处理的实战代码和相关素材，非常适合刚入门的小伙伴学习和实践。

涵盖数字图像处理全面的算法实现，包括基本操作、滤波、变换、形态学等

MATLAB代码实现IFFT图像处理功能，包括自编的FFT、IFFT和SSIM函数以外的功能。DEBLUR.fig的MATLAB代码用于创建新的DEBLUR或更新现有的单例。DEBLUR函数返回句柄，可以用于调用GUI的不同功能。

ASTEF：一个简化的固定工具，用于Matlab编码。该工具重新设计和简化了界面，专注于眼动追踪数据的空间统计分析。它要求固定数据以简单的.txt文件格式存储，包括屏幕尺寸和每次注视的时间戳和坐标。