针对彩色图像加密的特点，为了减弱图像相关性、加大密钥空间、提高安全性，提出DNA序列和分数阶Chen超混沌系统彩色图像加密算法。该算法将三维的彩色图像转换成三个二维DNA序列矩阵，利用分数阶Chen超混沌系统产生的混沌序列将三个DNA序列矩阵进行位置置乱，将置乱的三个DNA序列矩阵分别分成相等的小块，利用分数阶Chen混沌系统和DNA序列加法法则将块相加，重新组合小块并利用DNA解码规则得到彩色加密图像。仿真结果和安全性分析表明，与其他图像加密算法对比，该算法降低了算法空间和时间需求，相关性低，密钥空间大，密钥敏感性高，安全性更高，具有更强的抵御各种攻击能力。

了解决传统SuRF算法存在的问题，提高彩色图像配准的精度和准确率，提出一种双向邻近匹配的彩色图像配 准算法。该算法对传统的suRF描述符进行改进，将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统suRF特征描述符 上，组成改进的suRF特征描述符，以增强彩色信息对配准的影响，提高配准的准确率；采用FLANN算法搜索匹配点对， 并对匹配点对进行双向邻近匹配，以提高搜索效率和匹配精度；利用改进RANsAc算法剔除匹配错误的特征点对，以进 一步优化匹配结果。实验结果表明，该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率，具有较好的鲁棒性和图像变 换适应性。

在彩色图像中应用形态学方法对图像滤波，代码简单，清晰易修改，滤波效果可以

举例：HSI空间I分量的直方图均衡化 计算机图形学 * *

能实现DCT数字水印的嵌入和提取，攻击性测试

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快速匹配是一种快速有效的模板匹配算法。 但是，当匹配彩色图像时，图像将转换为灰度图像。 在此过程中，颜色信息会丢失，从而导致在具有独特颜色但灰度值相似的区域中出现错误。提出了一种改进的快速匹配算法，该算法利用所有三个RGB通道构造绝对色差总和（CSAD），因此改善快速比赛中使用的绝对差之和。 在该算法中，通过使用基于噪声的应用程序基于密度的空间聚类（在RGB向量上使用噪声（DBSCAN）算法）对图像中的每个像素进行聚类，然后对每个类别中的像素数和每个RGB通道的累积RGB值进行分类计算以识别每个类别的质心。 RGB矢量质心用作CSAD决策标准，每个类别中像素数的倒数用作微分系数，以构造新的相似性度量。 实验结果表明，与原始的快速匹配算法相比，该算法对彩色图像的匹配精度更高。

图片锐化、浮雕、霓虹、逆反、平滑处理，发现以前下载过的资源分享下

用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率，MATLAB代码实现

商用级数码相机包含内置的图像处理软件，使照片在人眼中看起来美观，但引入了非线性和压缩伪影，阻碍了它们作为科学仪器的使用。 然而，他们的图像传感器最初产生线性输出。 访问此线性数据需要特定的图像处理，在此函数中有详细说明。 在这里，我们遵循 Rob Sumner (2014) 的“在 MATLAB 中处理 RAW 图像”指南。 完整文档可以在这里找到： http : //www.rcsumner.net/raw_guide/RAWguide.pdf 我们对指南的实现模仿了以下工作流程（在相机的内置软件内部进行）。 该函数输出所有中间图像步骤，包括原始原始文件和相机设置。 功能： [lin_srgb、lin_rgb、balanced_bayer、lin_bayer、raw、camSettings] = dng2rgb(imagename) 输入： - imagename [strin