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RSS订阅image processing source code for Matlab常用图像处理源码合集
ch2_1_1：查看直方图（§2.1.3）
ch2_2_1：显示图像（§2.2.2）
ch2_3_1：添加颜色条（§2.3.1）
ch2_3_2：图像的单帧显示（§2.3.2）
ch2_3_3：图像的多帧显示（§2.3.2）
ch2_3_4：图像的动画显示（§2.3.2）
ch2_3_5：灰度图像的动画显示（§2.3.2）
ch2_3_6：纹理映射（§2.3.3）
ch2_3_7：一个图形窗口中同时显示2幅图像（§2.3.4）
ch3_1_1：嵌套使用图像代数函数（§3.1.1）
ch3_1_2：两幅图像相加（§3.1.2）
ch3_1_3：图像与常数相加（§3.1.2）
ch3_1_4：两幅图像相减（§3.1.3）
ch3_1_5：两幅图像相乘（§3.1.4）
ch3_1_6：图像除以常数(两幅图像相除)（§3.1.5）
ch3_2_1：图像缩放（§3.2.2）
ch3_2_2：图像旋转（§3.2.3）
ch3_2_3：图像剪切（§3.2.4）
ch3_2_4：生成和应用仿射变换（§3.2.5）
ch3_2_5：findbounds函数的应用（§3.2.5）
ch3_2_6：makeresampler函数的应用（§3.2.5）
ch3_2_7：投影变换（§3.2.5）
ch3_3_1：计算图像的局部标准差（§3.3.1）
ch3_3_2：计算输入图像的3×3邻域像素值的最大值（§3.3.2）
ch3_4_1：根据指定的坐标选择一个六边形区域（§3.4.1）
ch3_4_2：按灰度分割图像中的目标（§3.4.1）
ch3_4_3：函数poly2mask的调用格式（§3.4.1）
ch3_4_4：对指定区域进行锐化滤波（§3.4.2）
ch3_4_5：填充指定的区域（§3.4.3）
ch4_1_1：矩形连续函数的傅立叶变换（§4.1.1）
ch4_1_2：构建一个矩形函数（§4.1.2）
ch4_1_3：对f进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）
ch4_1_4：对f进行补零（区域大小为256×256），而后进行二维快速傅立叶变换（§4.1.2）
ch4_1_5：使变换结果的零频率分量位于中心，调用函数fftshift（§4.1.2）
ch4_1_6：利用函数ifft2对乘积进行傅立叶反变换（§4.1.3）
ch4_1_7：得到在图像text.png中对应字母“a”的定位结果（§4.1.3）
ch4_2_1：对一幅图像进行离散余弦变换（§4.2.1）
ch4_2_2：JPEG图像压缩（§4.2.2）
ch4_3_1：正方形图像在0°和45°方向上的Radon变换（§4.3.1）
ch4_3_2：计算方形图像从0°到180°每隔1°计算一次Radon变换的命令（§4.3.1）
ch4_3_3：直线检测（§4.3.1）
ch4_3_4：利用radon函数和iradon函数构造一个简单图像的投影并重建图像（§4.3.2）
ch4_4_1：映射和重建图像（§4.4.1）
ch5_1_1： 图像灰度线性变换 （§5.1.1）
ch5_1_2： 图像灰度分段线性变换 （§ 5.1.1）
ch5_1_3： 采用对数形式的变换函数进行动态范围压缩 （§5.1.1）
ch5_1_4： 图像直方图的均衡化 （§5.1.2）
ch5_1_5： 直方图规定化 （§5.1.2）
ch5_2_1： 邻域平均的线性平滑滤波法实现降噪 （§5.2.2）
ch5_2_2： winner滤波法实现降噪 （§5.2.2）
ch5_2_3： 中值滤波实现降噪 （§5.2.2）
ch5_2_4： 线性锐化滤波 （§5.2.3）
ch5_2_5： 非线性锐滤波 （§5.2.3）
ch5_3_1： Buterworth低通滤波器 （§5.3.1）
ch5_3_2： Buterworth高通滤波器 （§5.3.2）
ch5_4_1： 灰度分层法彩色图像的实现 （§5.4.2）
ch5_4_2： 空间域灰度级－彩色变换的方法，进行图像增强 （§5.4.2）
ch5_4_3： 均值滤波器对真彩图像的每一个颜色平面进行滤波 （§5.4.3）
ch5_5_1： 噪声图像的生成 （§5.5.4）
ch5_5_2： 目标图像的生成 （§5.5.4）
ch6： 哈夫曼编码 （§6.1.4）
ch7_1_1： 最大方差法计算灰度分割门限 （§7.1.2）
ch7_1_2： 各种边缘检测算子 （§7.2.2）
ch7_2_1.： hough 变换实现直线检测 （§7.2.3）
ch7_2_2.： 相位编组 （§7.2.3）
ch8_3_1：得到模糊图像（§8.3.2）
ch8_3_2：原始图像中添加噪声（§8.3.2）
ch8_4_1：生成模糊化实验图像（§8.4.1）
ch8_4_2：维纳滤波复原（§8.4.2）
ch8_4_3：约束最小二乘滤波复原（§8.4.3）
ch8_4_4：Lucy-Richardson滤波复原（§8.4.4）
ch8_4_5：盲卷积滤波复原（§8.4.5）
ch9_2_1：调用函数bwmorph实现骨架化操作（§9.2.4）
ch9_2_2：利用函数bwperim实现提取边界操作（§9.2.4）
ch9_2_3：利用函数bwmorph实现提取边界操作和骨架化操作（§9.2.4）
ch9_2_4：利用函数imbothat处理图像（§9.2.4）
ch9_2_5：利用函数imclose执行图像闭运算（§9.2.4）
ch9_2_6：利用函数imopen执行图像开运算度（§9.2.4）
ch9_2_7：利用函数imtophat增强图像对比度（§9.2.4）
ch9_3_1：生成了包含两个主要的局部极小值区域和几个其它局部极小值区域（§9.3.4）
ch9_4_1：距离变换（§9.4）
ch9_5_1：调用函数label2rgb将每个对象显示为不同的颜色（§9.5.1）
ch9_5_2：提取文本图像中的某些字符对象（§9.5.2）
ch9_5_3：利用函数bwarea计算对图像执行膨胀操作后面积增长的百分比（§9.5.3）
ch9_5_4：利用函数bweuler进行欧拉数计算（§9.5.4）
ch9_6_1：调用函数makelut和applylut实现查表操作（§9.6）
ch10_1_1：利用函数imfilter实现图像滤波（§10.1.3）
ch10_2_1：利用频率变换法生成一个2-D滤波器（§10.2.2）
ch10_2_2：利用频率采样法生成一个2-D滤波器（§10.2.3）
ch10_2_3：利用窗口法生成一个2-D滤波器（§10.2.4）
ch10_2_4：设计一个截止频率为0.5的理想低通滤波器（§10.2.5）
2010-09-04
正则表达式
本书关注的是一种强大的工具——“正则表达式”。它将教会读者如何使用正则表达式解决各种问题，以及如何充分使用支持正则表达式的工具和语言。许多关于正则表达式的文档都没有介绍这种工具的能力，而本书的目的正是让读者“精通”正则表达式。. 许多种工具都支持正则表达式（文本编辑器、文字处理软件、系统工具、数据库引擎，等等），不过，要想充分挖掘正则表达式的能力，还是应当将它作为编程语言的一部分。例如Java、JScript、Visual Basic、VBScript、JavaScript、ECMAScript、C、C++、C#、elisp、Perl、Python、Tcl、Ruby、PHP、sed和awk。
2007-11-14
空空如也
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