💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

🔊博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;
🚅座右铭:行百里者,半于九十。
🏆代码获取方式:
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式
更多Matlab图像处理仿真内容点击👇
①Matlab图像处理(进阶版)
⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤,更多资源等你来!!
⛄一、简介
基于matlab DNA编解码多尺度形态学提取眼前节组织
⛄二、部分源代码
clc; clear all; close all;
if exist(fullfile(pwd, ‘dt.mat’), ‘file’)
load(fullfile(pwd, ‘dt.mat’));
figure; imshow(result, []);
return;
end
Img = imread(‘images\image.bmp’);
Gf1 = Main_Process(Img, 1);
Gf2 = Main_Process(Img, 2);
Gf3 = Main_Process(Img, 3);
Gf4 = Main_Process(Img, 4);
Gf5 = Main_Process(Img, 5);
G{1} = Gf1;
G{2} = Gf2;
G{3} = Gf3;
G{4} = Gf4;
G{5} = Gf5;
ua1 = Coef(Gf1, G);
ua2 = Coef(Gf2, G);
ua3 = Coef(Gf3, G);
ua4 = Coef(Gf4, G);
ua5 = Coef(Gf5, G);
u = [ua1, ua2, ua3, ua4, ua5];
u = u/sum(u);
Gf = Edge_One(G, u);
result = Gf5;
figure; imshow(result, []);
function Inversef = supoles(fa, f)
Inversef = 0;
N = length(f);
for i = 1 : N
fb = f{i};
diff_fab = usim(fa, f);
Inversef = Inversef + diff_fab;
end
function H = compute_infos(I)
level = 256;
dat = double(I);
p = zeros(1, level);
for i = 1 : size(dat, 1)
for j = 1 : size(dat, 2)
temp = dat(i,j);
p(1, temp+1) = p(1, temp+1) + 1;
end
end
p = p/(size(dat, 1)*size(dat, 2));
H = 0;
for i = 1 : level
if p(i) ~= 0
H = H + p(i)*log2(p(i));
end
end
H = -H;
function ua = Coef(fa, f)
N = length(f);
s = [];
for i = 1 : N
fi = f{i};
si = supoles(fi, f);
s = [s si];
end
sp = min(s(😃);
sa = supoles(fa, f);
ka = sp/sa;
k = 0;
for i = 1 : N
fb = f{i};
s = [];
for i = 1 : N
fi = f{i};
si = supoles(fi, f);
s = [s si];
end
sp = min(s);
sb = supoles(fb, f);
kb = sp/sa;
k = k + kb;
end
ua = ka/k;
function [Gi, ng] = Multi_Process(I, g, n)
if nargin < 3
n = 6;
end
ng = g;
for i = 1:n
ng = imdilate(ng, g);
end
Gi1 = imopen(I, ng);
Gi1 = imdilate(Gi1, ng);
Gi2 = imclose(I, ng);
Gi2 = imerode(Gi2, ng);
Gi = imsubtract(Gi1, Gi2);
⛄三、运行结果

⛄四、备注
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1] 蔡利梅.MATLAB图像处理——理论、算法与实例分析[M].清华大学出版社,2020.
[2]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社,2013.
[3]周品.MATLAB图像处理与图形用户界面设计[M].清华大学出版社,2013.
[4]刘成龙.精通MATLAB图像处理[M].清华大学出版社,2015.
3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除
🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
4 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
1736

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



