数字图像与处理车牌号码识别系统源代码；数字图像与处理车牌号码识别系统源代码

利用matlab 对高速公路的裂缝进行检测，用到了数字图像处理的基本算法

数字图像处理（冈萨雷斯）必用的图像数据库 是书中的例图

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数据类型：8位灰度或索引色，16位无符号整数，32位浮点和RGB色彩。 文件格式：读写全部支持的数据类型为TIFF（非压缩）或原始数据。 打开和保存GIF，JPEG，BMP，。PGM，FITS和ASCII。打开DICOM。使用URL打开的TIFF、GIF文件、JPEG文件、DICOMs和原始数据。也能够扩展很多其它格式 的插件。 图像增强：支持平滑。锐化，边缘检測。中值滤波和阈值的8位灰度和RGB彩色图像。 交互方式调整亮度和8位，16位和32位图像的对照度。 几何操作：裁剪，缩放。调整大小和旋转。翻转垂直或水平。 分析：測量面积。平均值，标准偏差，最小的选择和最大或整个图像。 測量长度和角度。使用现实世界中的度量单位。如毫米。校准使用密度标准。生成柱状图和剖面图。 色彩处理：分裂一个32位彩色图像转换成RGB或HSV分量。 合并8位组件成彩色图像。RGB图像转换为8位索引颜色。应用伪彩色调色板为灰度图像。

红外图像处理算法的研究 学位论文 内容详实 论述清晰 针对红外图象特征

数字图像处理——平滑滤波处理 数字图像处理中的平滑滤波是一种常用的图像处理技术，用于去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加平滑。平滑滤波可以通过在图像上应用不同的滤波算子来实现。 最常用的平滑滤波器包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。 平滑滤波在图像处理中具有广泛的应用，包括图像增强、边缘检测前的预处理、降低噪声等。选择适当的滤波器和参数取决于噪声类型、图像特点以及期望的平滑程度。 请注意，平滑滤波虽然可以减少噪声，但也会损失一些细节信息。因此，在应用平滑滤波时需要权衡平滑效果和细节保留之间的关系。

基于pytho和PYQt实现，客户端展示，包括ppt,视频演示 1. 图像文件的打开、显示与保存。 2. 图像几何变换，如放大缩小、平移、旋转、翻转等。 3. 图像像素变换，如图像合成、灰度变换、直方图计算及直方图变换等。 4. 图像去噪实现，包括中值滤波、均值滤波、空域滤波与频域滤波； 5. 图像锐化与边缘检测实现，包括算子锐化、边缘检测与提取等算法的设计与实现； 6. 图像分割方法的实现，包括阈值法、区域生长法、区域分裂与合并等； 7. 基于卷积神经网络的图像分类实现，包括使用自建卷积网络或经典神经网络对目标图像进行分类。

本书一共16章，除第0章介绍Java编程基础外，其余15章对应地编程实现了配套书《数字图像处理—原理与算法》中的所有算法，并进行相应的实验。光盘中有完解的程序代码和和应的实验图像，可直接运行。部分程序源代码来自于作者的科学研究和与公司的合作研发，具有借鉴和参考价值。本书可供电子信息、通信、计算机、自动控制、生物医学等理工科相关专业的一专科生、本科生和研究生及工程技术人员学习和参考。

比较经典的VC++数字图像处理教材配套光盘文件，其中的各种图像处理算法精简实用，是VC++图像处理的必修课程