红外线图像软件的Matlab开发

该软件专为µ-FTIR图像分析而设计，同时支持多种FTIR图像处理需求。内置PCA、聚类分析和感兴趣区域工具，可用于光谱切割、归一化及背景校正，支持OMNIC（.map和导出的.csv）和OPUS导出的*.000文件格式。

使用Matlab进行红外目标的图像跟踪处理涉及多个图像处理方面的代码。这些代码包括了图像增强、目标检测和跟踪算法的实现。Matlab的强大功能使得处理复杂红外图像变得更加高效和精确。

红外热像仪生成的彩色红外图像常遭遇对比度低、噪声和边缘模糊等问题。针对这些挑战，我们提出了一种创新的图像增强算法，利用重力和侧向抑制网络进行优化。

这段视频分享了基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术，附有Matlab完整代码，包括主函数main.m及相关调用函数，适合Matlab 2019b版本，操作简便，结果可靠。运行前需将所有文件置于Matlab当前文件夹，通过简单的点击运行main.m文件即可获得预期结果。若有疑问或需要进一步咨询，可联系博主获取更多服务，包括代码定制、仿真咨询以及科研合作。

本函数用于绘制分组的箱线图，可用于更高级的统计分析。特性： - 每个箱线图支持不同数量的数据 - 支持任意数量的组和每个组的箱线图 - 支持 X 轴标签和箱线图标签 - 可自动选择颜色或用户指定颜色 使用示例： matlab clear; clc; % 创建示例数据 A = rand(100, 10); B = randint(200, 10); C = rand(150, 10); % 准备数据 data = cell(10, 3); for ii = 1:size(data, 1) data{ii, 1} = A(:, ii); data{ii, 2} = B(:, ii); data{i

这个软件包包括多种执行CT图像重建任务的函数，如Radon变换、简单反投影、空间域中的卷积滤波反投影、2D傅立叶变换滤波反投影，以及中心切片定理滤波反投影。其中的myCtReconstruction函数提供即开即用的功能，并使用Matlab的Shepp Logan Phantom进行演示。用户也可以通过参数运行myCtReconstruction函数来执行自定义数据集上的图像重建。

研究探讨了基于灰度空域统计特征和灰度共生矩阵的医学乳腺X线图像特征提取方法，以及这些特征在数据挖掘中基于神经网络和关联规则挖掘算法的应用。实验结果显示，这些特征在良性与恶性肿瘤分类中均表现出超过75%的准确率，证明了提出的特征提取方法在乳腺X线图像分类中的有效性。

图像描述了在再灵活栅格情况下的图像，这幅图像是在Matlab软件下生成的。

液晶显示器中减小对象尺寸的算法清除所有不必要的信息，例如：a=imread('3.png')；显示（一） [r,c]=size(a)； i=1； j=1； c=c/3； b=zeros(floor(r/2),floor(c/2))； 对于x=1:2:r对于y=1:2:c b(i,j)=a(x,y)； j = j + 1； 结尾i=i+1； j=1； 结尾数字imshow(b/255)，colormap(colorcube)数字图像c(b/255)，颜色图(灰色)像素信息