MATLAB开发-叠加数据集与索引图像

这份学习资料专门介绍了如何使用Matlab进行索引图像的操作和应用。

该数据集包含一系列自然纹理和人工纹理图片，适用于Matlab平台进行纹理图像分割实验研究。

这是一个集结了各种与图像去噪相关的论文和数据集的Matlab代码库。特别关注现实世界中的图像去噪技术。我正在持续收集相关论文，如果您有兴趣将自己的论文添加到这个仓库，请随时通过lihao9605 [at] gmail.com与我联系。我将尽快更新您的内容。如果您喜欢这个仓库，请考虑点赞或Fork以支持我的工作。谢谢！注意，此集合基于DL方法，针对2021年及更多年份的论文进行了快速导航。包括模型发布的代码，如MPR网络，多阶段渐进式图像复原，Neighbor2Neighbor，单个噪声图像的自我监督降噪等。

QuBiT（生物管定量工具）是一种用于准确、可重复测量细生物管的3D Matlab脚本集合，特别适用于分段共焦堆栈数据，例如Ilastik的输出。该工具集最低要求硬件包括8GB内存、2.5GHz处理器，操作系统支持MacOSX 10.5（Leopard），软件需安装Matlab 2014b。QuBiT中的各个Matlab脚本按照图像分析方法的流程顺序排列。模块1：导入管并骨架化（s1_import_tubes）负责导入和处理管的分割数据，使用MSFM算法实现骨架化处理。模块2：显像管（s2_display_tubes）用于3D可视化分段和骨架化的管，确保骨架的准确性。

这个Fetch命令在处理大型数据集的SELECT查询时非常有用。它首先执行查询以确定返回的行数，然后预先分配查询结果所需的空间，接着以批处理方式获取主查询结果。相比于内置方法，这种方法能够在单个查询中从数据库中提取更多信息，同时通过预分配输出空间来提高速度。需要注意的是，从r2013a版本开始，这个功能已经整合进了数据库工具箱中的“提取”命令。

Matlab边缘检测源码的高级工具库包含了处理在Matlab和Python中实现的highD数据文件的功能集合。这些功能涵盖了从数据处理到数据可视化的广泛范围。

Matlab开发：实现了六个参数化函数，用于生成机器学习中不同的二维数据集。

att_faces是一个专门为人脸识别技术设计的数据集，包含40个人的人脸图像，每人有10张照片，分别存储在40个文件夹中（命名为s1至s40）。每张照片的尺寸为112*92像素。

这个Matlab代码允许用户将任何图像转换为屏幕2（MSX 1），并尝试通过在错误区域放置16x16子画面来修复颜色溢出。使用'scr2cnv（'namefile'）'调用支持.bmp，.png和.jpg格式的图像。像素大于256x192的将被裁剪，小于此尺寸的将被填充为零。颜色将转换为最接近TMS9918调色板中可用的颜色，无抖动。程序将生成包含MSX BASIC头的.bin文件：'testcol.bin' - 屏幕2颜色，'testpat.bin' - 屏幕2模式，'testspt.bin' - 32个16x16精灵定义，'testsat.bin' - 32个精灵属性。如果要与Coleco