数字全息图像测速

包含了关于Matlab数字全息图像测速技术的多个程序，涵盖了二值化、分割和三维重建全息图的处理方法。

一个使用MATLAB实现的简易程序，用于数字全息图像的再现。

全息实验函数库项目HoloLib_MATLAB简化计算全息图的MATLAB编程。包括多种功能特性，如图像边界扩展、矩阵行列向扩展、大焦比轴锥透镜相位获取、闪耀光栅相位获取、菲涅尔球面透镜相位获取等。MATLAB源代码存放在source目录中，包括Initialization_Path.m、copyMakeBorder.m、expandMAT.m、getAxilens.m、getBlaze.m、getLens.m、iterFourier.m、iterFresnel.m、propDFFT.m、propTFFT.m、propDOE.m、recFourier.m、recFresnel.m、repIma

这是一套专为毕业设计和课程设计而设计的MATLAB算法工具源码包，所有源码经过严格测试，确保可直接运行使用。Matlab（Matrix Laboratory）是一种专为数值计算和科学工程应用设计的高级编程语言和环境。它提供了丰富的数学、信号处理、图像处理、优化、统计等函数库，帮助开发者快速实现复杂的数值计算算法。Matlab具有简单易学的语法和直观的编程环境，支持快速原型开发和算法迭代优化，以及强大的可视化和绘图功能，帮助开发者直观地展示和分析算法结果。此外，Matlab还提供了并行计算和GPU加速工具，进一步提升算法的性能和效率。

详细讨论了在MATLAB环境下进行的数字全息再现仿真过程，包括球形光和平行光条件下的模拟，提供了详细的注释和步骤。通过参考光进行的数字全息再现，展示了其在图像处理领域的应用潜力。

PIVlab是一款基于GUI的粒子图像测速软件，专用于MATLAB。它能够快速准确地计算粒子图像的速度分布，并支持导出、显示和流型分析。用户友好的界面允许直接控制PIV相机和激光器，从而实现高效的数据采集和后处理。

MATLAB 在数字图像处理领域具有强大功能。可用于图像处理、分析和可视化，广泛应用于图像增强、特征提取和对象识别等任务。

随着数字成像技术和网络技术的迅猛发展，各个应用领域如医学、遥感、交通监控等产生了大量的数字图像数据。如何从这些海量图像中有效提取信息和知识，成为一个具有挑战性的研究课题。早期的技术虽然能在一定程度上帮助用户筛选图像内容，但要深入挖掘图像中的潜在信息，则需要更为先进的技术手段。因此，图像挖掘作为一个新兴研究领域，应运而生。图像挖掘不仅仅是数据挖掘的一个分支，它面临着诸如高维性、结构复杂性、语义鸿沟和多样性等挑战。图像挖掘的总体过程包括数据预处理、特征提取、知识发现和结果评估等步骤。在模型选择上，监督学习、无监督学习、半监督学习和深度学习模型都在图像挖掘中发挥着重要作用。

这本书非常出色，包含了一些MATLAB源代码。

档详细介绍了数字图像处理的基本概念、技术和算法。内容涵盖图像数字化、图像增强、图像恢复、图像分割等方面，并辅以实例说明。