说明：采用神经网络进行图像分类，分类方法简单，但是效果略差。

图像分类 BP 神经网络 分类图像

说明：此程序是基于互相关的亚像素级图像匹配的代码，此种配准方法误差小，精度高。

配准精度 亚像素精度 图像-互相关 woolsne 像素配准

说明：测量 2 图像和图像质量的测量之间的差异。 计算 X 和 Y 的两个图像的信噪比的峰-峰值信号。 1.均方误差、 均方误差 2.根的意思被平方误差 RMSE 3.峰值信号到信号噪声比，信噪比 峰值信号对噪声比通常缩写为峰值信噪比，是工程期限之间的最大可能功率的比率为信号和堕落的力量噪...

matlab 图像 测量 误差

说明：应用背景由于图像易受噪声的影响，因此进行图像处理时，需要对加有噪声的图像进行去噪处理。关键技术对分别添加了椒盐噪声（密度为0.03）和高斯白噪声（均值为0，方差为0.02）的图像，利用三种方法进行去噪，显示原始图像、加噪图像和去噪图像。

matlab 图像 方法 进行 分别 高斯白 噪声 处理 椒盐 然后

说明：基于信息熵进行图像质量评价，评价图像质量好坏。流程简单易于操作。

图像信息熵 图像质量 信息熵 图像评价

说明：图像融合中的平均梯度、相关系数、信息熵、交叉熵、联合熵、均方误差、互信息、信噪比、峰值信噪比、均方根误差、空间频率、标准差、均值、扭曲程度、偏差指数等等。

图像融合 平均梯度 相关系数 信息熵 交叉熵 联合熵 均方误差 互信息 信噪比 峰值信噪比 均方根误差 空间频率 标准差 均值 扭曲程度 偏差指数

说明：matlab 的 图像分割程序迭代法迭代式阈值选取的基本思路是:首先根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值[5]。迭代式阈值选取过程可描述如下。(1)选取一个初始阈值T。(2)...

matlab 分割 图像

说明：两个图像质量评价函数，psnr峰值信噪比，正则均方误差nmse，能可用于去噪图像和压缩图像的质量评价，很有用啊。

图像去噪-评价 NMSE--matlab 图像nmse 均方误差 图像均方误差

说明：通过编程计算可得恢复后图像与原始图像的归一化均方误差为：

图像归一化 图像恢复 图像均方误差 归一均化

说明：图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两...

matlab 图像 相应 程序设计 匹配