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輸出特征分割和提取后的圖片。輸出原始圖片對(duì)應(yīng)的纖維種類。 圖2 圖像分類方法流程圖實(shí)驗(yàn)結(jié)果筆者基于上述的方法編寫了MATLB代碼，搭建了App Designer GUI軟件界面，能夠快速地實(shí)現(xiàn)纖維圖像提取與自動(dòng)分類。

基于otsuf方法的圖像分割，程序已調(diào)通，可更換自己的圖片進(jìn)行分割，程序具有詳細(xì)的代碼注釋，可輕松掌握。基于MATLAB平臺(tái)，需要直接拍下。

基于matlab圖像處理，包括顏色和亮度調(diào)整、翻轉(zhuǎn)功能、空間濾波和去噪、頻域?yàn)V波和去噪、噪聲添加，形態(tài)學(xué)操作、邊緣檢測(cè)及示波器集成的GUI圖像處理。數(shù)據(jù)可更換自己的，程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

關(guān)鍵詞：MATLAB；圖像處理，Canny邊緣檢測(cè)，輪廓提取，最小二乘法擬合，圓弧識(shí)別在現(xiàn)代工業(yè)和科研領(lǐng)域，對(duì)圖像進(jìn)行精確分析和處理的需求日益增長。特別是在質(zhì)量控制、自動(dòng)化檢測(cè)和機(jī)器視覺等領(lǐng)域，對(duì)圖像中特定形狀的識(shí)別和測(cè)量變得尤為重要。本文將介紹一種基于MATLAB的圖像處理技術(shù)，該技術(shù)能夠?qū)?em>圖像進(jìn)行Canny邊緣檢測(cè)，輪廓提取，并使用最小二乘法擬合圓弧，以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中圓弧部分的精確測(cè)量。

裁剪后的圖像再次經(jīng)過預(yù)處理，利用形態(tài)學(xué)操作和霍夫變換技術(shù)提取出指針和表盤的主刻度線。進(jìn)一步地，通過K-means聚類算法對(duì)主刻度線的交點(diǎn)進(jìn)行分析，以確定表盤的圓心位置。基于圓心的位置信息，識(shí)別出表盤的起始和終止刻度線。最終，利用角度測(cè)量法計(jì)算指針相對(duì)于起始和終止刻度線的位置，從而得出儀表的讀數(shù)。在算法設(shè)計(jì)階段，首先在Matlab編輯中進(jìn)行仿真模擬，確保算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

基于matlab的NSCT-PCNN融合和創(chuàng)新算法（NSCT-ML-PCNN ）圖像融合。NSSCTest.m文件：用于查看利用NSSC算法分解出的圖像并保存。

基于matlab的拉普拉斯金字塔圖像融合算法，可以使部分圖像模糊的圖片清楚，也可以使圖像增強(qiáng)。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

基于matlab的圖像融合，包括三種方式，加權(quán)、PCA、IHS變換。比較三者融合后的圖像差異。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

<p>基于matlab的DNCNN圖像降噪，網(wǎng)絡(luò)分為三部分，第一部分為Conv+Relu（一層），第二部分為Conv+BN+Relu（若干層），第三部分為Conv（一層），網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為17或者20層。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的是圖像殘差，也就是帶噪圖像和無噪圖像差值，損失函數(shù)采用的MSE。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

基于matlab 的形態(tài)學(xué)權(quán)重自適應(yīng)圖像去噪；通過串并聯(lián)的濾波降噪對(duì)比圖，說明并聯(lián)降噪的優(yōu)越性。輸出降噪前后圖像和不同方法的降噪情況的信噪比。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。

基于matlab的2D-VMD處理圖像，將圖片進(jìn)行VMD分解，得到K個(gè)子模態(tài)圖，將每個(gè)模態(tài)圖進(jìn)行重構(gòu)，得到近似的原圖?？梢岳眠@點(diǎn)進(jìn)行圖像去噪。程序已調(diào)通，可直接運(yùn)行。