网上很多MSTAR数据集不全，影响学习研究，有鉴于此特分享此数据集，包括7类目标，还有大场景SAR图像。

做毕业论文时的成果，试图用粗糙集、模糊集的方法做图像分类，尚未成熟，欢迎交流：chzqw@sian.com

毕业设计时查找的资料，各种数字图像插值方法探讨、研究、比较，很好的参考材料。

利用c#语言设计 实现图像的压缩 DCT编码等

使用matlab来实现一个图像的旋转处理 一种几何变换 资源是matlab的一个m文件 代码都在里面 带有一点释放方便理解 :) 具体实现描述: http: blog csdn net abee23 article details 7398749 (支持原创哈) 测试平台: linux + matlab2009b

利用opencv的cvKMeans2进行聚类分析，并给出测试代码，希望对大家有所帮助

该文档，详细描述了，图像处理中经常遇到的三个概念图像匹配、图像配准、及图像校正，能有效地帮助同学们加深对这三个概念的理解和辨别，以便选择正确有效地方法进行图像处理。

https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84950981 步骤1：用高斯滤波器平滑处理原图像； 步骤2：用一阶偏导的有限差分进行计算梯度的幅值和方向； 步骤3：对梯度幅值进行非极大值抑制； 步骤4：用双阈值算法检测和连接边缘。

本代码是matlab的图像缩放和旋转代码，里面使用了最近领域实现和线性插值法实现算法实现图像缩放和旋转

基于matlab平台 1、能对图像文件（bmp、 jpg、 tiff、 gif等）进行打开、保存、另存、打印、退出等功能操作； 2、数字图像的统计信息功能：包括直方图的统计及绘制、区域图的面积、周长的统计、线条图中的距离测量等； 3、数字图像的增强处理功能： （1）空域中的点运算、直方图的均衡化、各种空间域平滑算法（如局部平滑滤波法、中值滤波等）、锐化算法（如梯度锐化法、高通滤波等） （2）频域的各种增强方法：频域平滑、频域锐化、低通滤波、同态滤波等。 （3）色彩增强：伪彩色增强、真彩色增强等 4、图像分割： （1）点、线（hough变换检测直线）、及边缘检测（梯度算子、拉普拉斯算子等）； （2）区域分割包括阈值分割、区域生长、分裂合并等； 5、数字图像的变换：普通傅立叶变换(ft)与逆变换（ift）、快速傅立叶变换（fft）与逆变换(ifft)、离散余弦变换（DCT），小波变换等。