正常大学数字图像处理实验内容，用VC++写的，希望可以对有需要的初学者提供微薄之力，如有需要请打赏两个积分

感知图像散列 根据外观，编写了一些实用程序函数来处理图像的哈希。 哈希以结果可比的方式创建，因此可以将图像并排放置，并可以告诉它们不同的数量。

图像融合常见功能，3类共12种图像融合算法，GUI界面，源图像

数字图像处理（第三版），（美）冈萨雷斯、伍兹著。图像处理领域的必看经典书籍。pdf扫描版，内容完全，页面清晰。下载后满意请评分，好东西让更多人看到，哪里有不足欢迎在评论中指出~

为了提高偏振去雾方法对大气光估计的准确度,提出一种基于大气光偏振层析的雾天图像重构方法。在偏振空间下,将大气光梯度先验信息作为约束条件,对原始雾天偏振图像进行分层,估计大气光偏振图像;然后从大气光偏振图像中解析大气光,实现对大气光的偏振层析;最后,结合所提雾天图像偏振重构模型,并在大气光图像中估计无穷远处大气光,实现对雾天图像的去雾重构。实验结果表明,所提方法提高了大气光估计的准确度,进而使重构图像更清晰、目标还原度更高,且适用于不同浓度下的雾天图像重构。

四次报告分别是： 实验一：数字图像空域增强实验 实验二：数字图像频域增强实验 实验三：数字图像编码实验 实验四：数字图像分割与边缘检测实验 (之前Python是用jupyter notebook 打的，所以复制出来交代码的时候直接放到了记事本里，大家可以复制出来在python环境运行。记得代码图片路径要修改)

图像处理论文剪裁不同处理图像的同一位置的图像块，可手动设置图像块的尺寸。MATLAB程序。

对选择的图像进行置乱，内涵三种算法，可以对比看看效果

针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)融合,最高频子带利用最大绝对值规则融合,其他高频子带选用自适应高斯区域方差融合;最后将融合后的稀疏分量和低秩分量叠加得到融合图像。实验结果表明,本文算法相比其他算法能够更好地提高融合图像的对比度和清晰度,保留了丰富的细节纹理信息,客观评价指标也总体优于现有算法,有效提升了红外与可见光图像的融合效果。

matlab图像处理实例详解书籍源代码，包含图像特征分析，图像压缩等。