matlab图像图像canny边缘检测

这只是我本科毕业答辩的PPT，对应代码之后再发布，网络有Resnet、Alexnet、VGGNet、SqueezeNet，数据增强方式有常规数据增强和DCGAN数据增强

基于C++和opencv的CT图像重建系统源码，可参考学习

我是图像识别与人工只能研究所的研究生，这是我在实验室做图像处理与跟踪实验所用的框架程序。里面已经包含了如下函数模块： 图像显示：单幅图像显示，连续文件名的序列图像显示，SRC（纯数据图像文件）序列图显示 图像滤波、增强：均值滤波，灰度拉伸，图像减背景并拉伸 图像分割：自适应门限阈值分割，基于梯度的分割，基于最大熵的分割，OTSU分割， 图像加噪：图像加入随机噪声，序列图加噪声 图像轮廓：轮廓提取（只能对0-255二值图），轮廓跟踪（只能对0-255二值图）， 其他：图像差分，腐蚀，膨胀 说明：因为是实验室做实验用的，所以界面做的很简单，大家多多谅解。但内容还是听丰富的，既有师兄师姐们积累的成果，也有我的两年经验。各函数都有很详细的中文注释，希望能给大家带来帮助，少走弯路。

夜间图像去雾对夜间场景中的视频监控、目标识别等有重要应用价值。目前夜间图像去雾研究较少，且处理结果存在失真度高、细节模糊、稳健性差等缺点。针对以上情况，结合大气散射模型和夜间雾天图像成像特点，提出基于Retinex理论和暗通道先验的去雾算法。首先，根据Retinex理论求得夜间场景的有雾入射光图像和有雾反射光图像；其次，利用暗通道先验得到场景的无雾反射光图像；然后，分别根据夜间雾天图像和有雾反射光图像求得光源位置和景深，利用相机成像机理求得场景点与各光源的距离之和，进而求得无雾入射光图像；最后，利用Retinex理论复原得到夜间无雾图像。实验结果表明，本文算法不仅能彻底去雾，提高图像对比度，更能大幅度降低去雾过程中的颜色失真。

的随书配光盘的文件内容。 内容简介： 本书配合图像处理专业理论性书籍的内容，从程序设计角度介绍了各种图像处理技术的典型算法及在VC++环境下的代码实现，并通过典型案例的介绍将各种图像处理技术集成起来。全书内容共分10章，分别介绍了基础知识）包括颜色表、色彩空间、设备相关位图、设备无关位图及ImgCenterDib类的实现）、图像的灰度变换、图像的几何变换、图像的变换域处理、图像增强处理、图像分割、图像复原、图像的形态学处理、运动图像分析及其应用、图像配准及典型案例、算法实现等。 本书以实践为导向，以实用为目标，来介绍这些重要的数字图像处理技术，同时详细地介绍如何用Visual C++编程实现这些典型及常用算法，并结合实际应用案例，使读者掌握用Visual C++进行图像处理编程的基本方法和技巧。 本书适合入门图像处理技术的初学者阅读，也适合作为正在研究数字图像处理的研究人员的参考书，还适合作为在校大学生及研究生的参考书。

均值滤波--中值滤波--sobel模板计算图像梯度

傅立叶变换，并显示其中心化的频谱图--实现高斯低通滤波器--对比高斯低通滤波器和均值滤波器的结果

分别实现：1对模糊车牌。图产品像进行清晰处理： 2对高斯模糊。图产品像进行高斯平滑滤波处理： 3对椒盐噪声。图产品像进行中值滤波处理： 4对雾化。图产品像直进行方图产品均衡化处理： ; 5模糊对图产品像进行对比度拉伸与灰度拉伸处理： ; 6运动对模糊图产品像进行维纳滤波，MATLAB程序

该pdf为一个ppt讲义的pdf版本，涉及到现在2D图像的基本变换，及其实例的公式推导，比如平移、旋转等等。