【图像检测】基于计算机视觉的宫颈癌细胞检测附Matlab代码
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一、技术核心定位与研发背景
基于计算机视觉的宫颈癌细胞检测技术,是融合数字图像处理、深度学习与临床病理学的跨学科诊断方案,旨在通过智能化图像分析破解传统宫颈癌筛查的痛点问题。传统细胞学筛查依赖病理医师主观判断,存在灵敏度低(约 65.7%)、阅片耗时(单例平均 218 秒)、诊断
【数据分析】基于 RANSAC算法的鲁棒直线拟合实现附matlab代码
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🔥 内容介绍
一、引言:直线拟合的技术痛点与核心需求
直线拟合是数据分析、计算机视觉、测量测绘等领域的基础任务,旨在从离散数据点中提取最优直线模型。传统直线拟合算法(如最小二乘法 LS)基于 “数据无外点” 假设,在实际场景中面临严峻挑战:
外点干扰:实际数据常包含外点(如测量误差、噪声污染
【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波实现分布式传感器采集目标的位置或信号强度RSSI数据目标运动轨迹进行实时预测与校正matlab代码
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🔥 内容介绍
针对分布式传感器网络中 “数据异构性、传输延迟、测量噪声” 导致的目标跟踪精度低、实时性差等问题,提出一种基于分布式卡尔曼滤波(DKF)的多源数据融合跟踪算法。首先建立目标运动动力学模型与传感器测量模型(位置 / RSSI 异构数据建模),通过数据预处理(异常值剔除、时间同步、坐标
【图像去噪】基于均值+中值+软硬阙值小波变换图像去噪附Matlab代码
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一、技术背景与核心目标
图像去噪是数字图像处理领域的基础任务,其核心目标是在保留图像细节信息(如边缘、纹理、轮廓)的前提下,有效抑制高斯噪声、椒盐噪声、脉冲噪声等各类干扰噪声,提升图像信噪比(SNR)与视觉质量,为后续图像分割、特征提取、目标识别等高级处理任务提供可靠数据基础。
传统单一去噪算法存在明显局限性:均值滤波虽能平滑高斯噪声,但易导致图像边缘模糊;中值滤波对椒盐噪声抑制效果显著,却难以应对混合
【水果分类】基于计算机视觉和前馈神经网络自动水果分类系统附Matlab代码
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一、技术背景与核心目标
水果分类是农产品加工、零售溯源、智能仓储等领域的关键基础任务,传统人工分类方式存在效率低、主观性强、易受环境干扰等局限,难以满足现代化生产与流通的自动化需求。随着计算机视觉与深度学习技术的发展,基于图像的自动分类方法凭借非接触式检测、高准确率、可规模化应用等优势,成为水果分类的主流技术方向。
本文提出基于计算机视觉和前馈神经网络(Feedforward Neural Networ
【目标跟踪】Kalman过滤器,EKF,Gaussian Filter,PhD滤波器和粒子过滤器的工作原理附matlab代码
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🔥内容介绍
目标跟踪的核心是在噪声干扰下,通过传感器观测数据估计目标的状态(如位置、速度、加速度) ,而滤波器本质是 “状态估计工具”—— 它融合先验知识(目标运动模型)和观测数据,抑制噪声,输出最优状态估计。本文聚焦五种经典滤波器:Kalman 过滤器(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、高斯滤波器(G
【道路缺陷检测】基于计算机视觉的道路缺陷检测附Matlab代码
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道路缺陷(如裂缝、坑槽、沉降、修补区域等)直接影响交通通行安全与道路使用寿命,传统人工检测方式存在效率低、主观性强、危险系数高等问题。计算机视觉技术凭借非接触式检测、自动化
【图像融合】基于高分辨率全色图PCA图像融合(含评价指标)附Matlab代码
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在数字化信息爆炸的时代,图像作为承载和传递信息的重要媒介,其质量和信息量的提升对于众多领域的发展至关重要。图像融合技术,作为图像处理领域的核心技术之一,正逐渐崭露头