丰富的背景和纹理图像的生成是各类生成模型追求的终极目标，ImageNet 的生成已然 成为检验生成模型好坏的一个指标。 在各类生成模型中，GAN 是这几年比较突出的，18 年新出的 SNGAN [1]、 SAGAN [2] 让 GAN 在 ImageNet 的生成上有了长足的进步，其中较好的 SAGAN 在 ImageNet 的128x128 图像生成上的 I n c e p t i o n S c o r e ( I S ) [3] 达到了 52 分。 BigGAN 在 SAGAN 的基础上一举将 IS 提高了 100 分，达到了 166 分（真实图片也 才 233 分），可以说 BigGAN 是太秀了

中科大图像处理课件，适合做图像处理的童鞋拿来看看image processing

原文标题是：Introduction to the special issue on partial differential equations and geometry-driven diffusion in image processing and analysis 1998年，学者们首次较为系统地将机器学习+PDE用于Image processing

通过matlab中的GUI图形界面做一些简单的图像处理，比如灰度变换，添加噪声，去噪，旋转，二值化，边缘检测，以及图片的保存与程序退出。 压缩包包含piture_process.fig文件和piture_process.m文件。

以学徒图像处理相关，包括图像获取的方法，采样与量化的概念，采样与量化的区别于联系，像素与灰度、颜色的概念等

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kkphoon文章给出了基于K-L展开的非高斯非平稳随机过程模拟（kkphoon的该篇文章在matlab中的实现可在我另一份上传资源里找到，对于协方差函数的特征函数与特征值的数值解，另一份资源中也将给出）

This handbook presents and illustrates an extensive collection of image processing tools to help the user and prospective user of computer-based systems understand the methods provided in various software packages and determine those steps that may be best suited for particular applications.