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MATLAB计算机视觉与深度学习实战

《MATLAB 计算机视觉与深度学习实战》详细讲解了30个 MATLAB 计算机视觉与深度学习案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink 图像处理、胸片及肝脏分割、基于深度学习的汽车目标检测、基于计算机视觉的自动驾驶应用、基于深度学习的视觉场景识别等多项重要技术，涵盖了数字图像处理中几乎所有的基本模块，并延伸到了深度学习的理论及其应用方面。

第 1 章 基于直方图优化的图像去雾技术 1

1.1 案例背景 1

1.2 理论基础 1

1.2.1 空域图像增强 1

1.2.2 直方图均衡化 2

1.3 程序实现 3

1.3.1 设计 GUI 界面 4

1.3.2 全局直方图处理 4

1.3.3 局部直方图处理 7

1.3.4 Retinex 增强处理 9

1.4 延伸阅读 13

1.5 参考文献 13

第 2 章 基于 形态学的权重自适应图像去噪 14

2.1 案例背景 14

2.2 理论基础 15

2.2.1 图像去噪方法 15

2.2.2 数学形态学原理 16

2.2.3 权重自适应的多结构形态学去噪 16

2.3 程序实现 17

2.4 延伸阅读 22

2.5 参考文献 23

第 3 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 24

3.1 案例背景 24

3.2 理论基础 25

3.3 程序实现 28

3.3.1 多尺度边缘 28

3.3.2 主处理函数 29

3.3.3 形态学处理 31

3.4 延伸阅读 33

3.5 参考文献 33

第 4 章 基于 Hough 变化的答题卡识别 34

4.1 案例背景 34

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