MATLAB图像加密解密，方法混沌和arnold。

区域生长算法分割图像，有较详细的代码注释，适合对算法有一定了解的人学习代码。

数字图像处理中的拉普拉斯边缘检测算法，先计算图像直方图，灰度值分割阈值，并计算各阈值下的前景和背景概率密度函数，再进行像素的累计熵

基于小波变换的医学图像融合算法仿真

建议按照课程顺序学习，帮助大家更好的掌握该领域的应用和知识，并在实战编程中深入学习和开展研究。相信经过努力学习和反复实践，可以取得收获。

matlab图像分割肿瘤代码纹理异质性检测 我们提出一种使用纹理信息进行空间异质性（即栖息地）检测的方法。 首先，我们为感兴趣区域（RoI）中的小块计算圆形谐波小波。 其次，我们对补丁进行聚类，以定义具有相似纹理图案（栖息地）的图像子区域。 最后，有关结果簇及其纹理特征的信息将作为栖息地描述符出现。 介绍 此版本的代码是对项目方法的修改，该项目的结果已发表在论文中：“从纹理异质性分析揭示肿瘤栖息地，以分类肺癌恶性和攻击性”。 该文件处于开放访问状态，可以在以下位置找到： 输入参数 有三个输入变量。 第一个是2D图像。 第二个是输入图像的蒙版（RoI）。 第三个是谐波矢量描述。 1. “ img” ：源2D图像。 像素值范围或类型没有要求。 2. “ mask” ：源图像的RoI。 它必须具有与输入图像相同的分辨率。 非零元素表示应该评估异构性的RoI。 3. “ hV” ：谐波矢量（hV）表示纹理特征的复杂度和数量。 所有纹理计算都是在傅立叶空间中完成的，因此您可以将hV视为卷积核的代表。 最简单的纹理描述由0表示。下一个是-1和1，依此类推。 因此，您可以将hV设置为（0），（-1、

matlab图像去模糊原始码CCSC_code_ICCV2017 这是ICCV 2017论文“共识卷积稀疏编码”的源代码存储库。 作者： Biswarup Choudhury，Robin Swanson，Felix Heide，Gordon Wetzstein和Wolfgang Heidrich。 仓库信息： 所有代码均在MATLAB 2016b中编写和测试 2D：从大型图像数据集中学习2D卷积过滤器，例如ImageNet（将单独下载）。 还包含用于使用所学过滤器修复问题（例如修复和泊松反卷积）的代码。 2-3D：学习用于高光谱图像的卷积滤镜。 还包含用于高光谱修复和去马赛克的代码。 3D：学习视频数据集的3D卷积过滤器（将单独下载）。 还包含使用学习到的过滤器对视频进行去模糊处理的代码。 4D：学习用于光场数据集的4D滤镜（提供了示例输入光场数据）。 还包含使用所学过滤器进行新颖视图合成的代码。 image_helpers：用于读取数据，对比度归一化等的其他实用程序代码。 内存需求： 所有实验均在128GB内存下进行。 参考： 如果您使用上述任何代码或受其启发的版本，请引用我们的论文

MATLAB以其强大的运算能力在科学研究中广受欢迎，但殊不知其图像处理功能丝毫不逊色于PHOTOSHOP等专业软件

图像处理的很好的算法和代码，看了会有很大的帮组

有代码与实例 详细的讲述了两幅不同图像的融合，虽说是扫描版的，但是基本清晰