图像算法

MATLAB图像分割算法是用于将数字图像分割成多个区域或对象的计算程序。该程序利用MATLAB的图像处理工具箱中的算法，根据像素之间的差异或特定的特征进行分割，以提取感兴趣的目标或简化图像表示。图像分割在医学图像分析、目标检测等领域具有广泛应用。

这是一个Python程序，用于实现多种图像水印算法，包括DWT、DCT、DFT、SVD等。该程序展示不同算法在图像水印应用中的效果对比和实现方式。通过本程序，用户可以学习和比较各种算法在保护图像版权和数据安全方面的优缺点。

采用经典图像分割算法（Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny）对灰度图像进行分割并进行比较。程序中使用edge函数指定具体的边缘检测方法和参数，并展示分割后的图像。

本项目是使用Matlab实现的图像处理算法集合。其中包括： 色彩空间转换：将彩色图像转换为灰度图像。 特征脸生成：利用PCA算法创建特征脸。 火焰模拟：使用贝塞尔曲线模拟火焰。

数字图像处理课程：利用 Matlab 实现图像的 中值算法。该算法用于去除图像中的噪声，特别是对于椒盐噪声具有较好的处理效果。具体步骤如下： 读取图像并转换为灰度图像。 使用滑动窗口对每个像素点的邻域进行处理。 在窗口中找出所有像素的 中值，并替换当前像素。 显示处理后的图像。以下是Matlab代码实现： img = imread('image.jpg'); % 读取图像 gray_img = rgb2gray(img); % 转为灰度图像 filtered_img = medfilt2(gray_img, [3 3]); % 3x3 中值滤波 imshow(filtered_img);

经典的AIA算法，通过Matlab程序代码实现单幅图像的相位提取。

基于SIFT特征提取、描述、匹配、RANSAC算法、仿射变换实现多幅图像拼接

【图像修复】详细介绍了ASTRA算法在matlab中的实现方法及其应用。ASTRA算法是一种高效的图像修复方法，能够有效处理各种图像质量问题。

本项目包含一系列使用 MATLAB 实现的图像处理算法，涵盖图像压缩、增强、噪声模拟等领域。 图像压缩：利用二维离散余弦变换 (DCT) 实现图像压缩。 对比度增强：采用灰度变换技术增强图像对比度。 噪声模拟：模拟图像受高斯白噪声和椒盐噪声影响的效果。

该代码实现了图像压缩中常用的LBG算法，用于将图像中的颜色数量减少到指定数量。