图像增强 边缘检测 bmp图像平移旋转 等

(冈萨雷斯)数字图像处理第五章（第三版）部分内容、图像复原、滤波器噪声去除，PPT说明（自己学校上图像处理课老师给的课件，用于自己上台内容的讲解，包括注解，翻译等）

针对多聚焦图像融合中目标物边缘处产生虚影的问题，提出一种基于引导滤波与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦图像融合算法。该算法利用引导滤波器对源图像进行多尺度边缘保持分解，对分解得到的基本图像和细节图像采用不同的引导滤波加权融合策略进行初步融合；将初步融合图作为外部输入激励刺激改进的PCNN模型；根据融合权重图对多幅源图像进行融合，获得最终的融合图像。实验结果表明，与传统融合算法相比，本文方法较好地保留了源图像的边缘、区域边界以及纹理等细节信息，避免了目标物边缘处产生虚影，提高了融合图像的质量。

将yuv422格式的图像转为8位rgb灰度图像

基于MATLAB的图像增强实验报告，MATLAB处理图像时常用的函数

利用图像处理技术进行了水位试验台铟钢尺水位的自动读取研究，给出了处理的步骤和方法，包括图像分割，水位线定位，刻度线检测和水位计算。采用边缘检测、数学形态学处理和加权的图像投影方法对刻度线进行检测。同时用图像处理和激光水位计测量相结合实现水位计算。实验结果证实了所采用的方法确实可行，处理结果精度可达到0.5 mm。

博客地址 https://blog.csdn.net/qq_26696715/article/details/105431085 python 实现简单的图像分割 分割数学公式

系统分析了滚动导向滤波的参数,根据参数变化的规律提出一种基于滚动导向滤波的混合多尺度分解方法,并基于此方法将红外与可见光图像分解到基本层、小尺度层和大尺度层。在基本层上使用像素能量与梯度能量相结合的融合规则,在大、小尺度层上采用双通道自适应脉冲耦合神经网络(DAPCNN)的融合规则。通过逆混合多尺度分解方法得到融合图像。与已有的图像分解方法相比,所提图像分解方法不仅可以很好地提取图像的纹理细节,保留图像的边缘特征,还可以避免在边缘位置上出现光晕现象。实验结果表明,所提方法可以很好地提取图像的红外目标信息,并将其融合到可见光图像中,与已有的融合方法相比,所提方法不仅在人眼视觉感知的主观评价方面具有明显优势,而且在互信息、信息熵、标准差、非线性相关信息熵和Chen-Varshney指标等客观评价标准上也具有很大的优势。

基于matlab的数字图像处理，其中包括图像的加减乘除的基本操作。

数字图像处理进行图像旋转的实例，采用C++语言编写。